ZnSe纳米材料及界面的制备与表征

利用热蒸发法对ZnSe纳米材料的相控合成进行了研究,制备了多种具有稳定闪锌矿和亚稳纤锌矿结构的ZnSe纳米材料,如ZnSe纳米线、纳米圈、纳米轮及三晶纳米带。同时,在相控合成基础上,通过改变管式炉内反应压强获得了几种同质与异质界面。利用多种透射电子显微学手段对合成的ZnSe纳米材料及相关同质与异质界面进行了深入表征,并对ZnSe纳米材料的生长机理进行了探讨。     

今世文化“缘”——高沟集团“今世缘’酒的文化发展战略

有缘,就能期待明天1996年8月,“今世缘” 酒问世,首战投放南京市场,以“文化营销” 一炮打响,两个月就占领南京中高档酒50%以上的市场份额.之后,又开拓了苏州、无锡、常州、镇江,贯通了沪宁线,进而在整个江苏在相邻省份构建了根据地.从1997年8月起,“今世缘” 酒又先后在此京、武汉、福建泉州等地构建了板块市场.所有这些发展,都与“文化发展战略” 结下了“不解之缘”.     

核壳结构的锂离子电池硅锗负极材料电化学性能的理论研究

循环性差和体积变化大是限制硅用作锂离子电池负极材料的两个重要方面。核壳结构的锂离子电池硅锗负极材料则具有良好的循环性和比容量,有效改善了锂离子电池的电化学性能。通过第一性原理计算表明,锂离子倾向于占据硅/锗的四面体间隙位;在异质结构的界面附近,锂离子的嵌入形成能波动明显;锂离子在异质结的界面处的扩散势垒很小,具有良好的离子迁移率。     

论四川省加快建设抽水蓄能电站和天然气发电站的必要性和重要性

在气候变化、社会经济发展和能源低碳化等多重因素的共同影响下,四川省电力系统呈现电源中心和负荷中心多极分化的发展趋势,供需平衡矛盾凸显,且如今新型电力系统的特点也使可再生能源占比很高的四川省电力系统面临更大的挑战。针对四川省电力系统存在的问题,指出四川省加快建设抽水蓄能和天然气发电站的必要性,论述抽水蓄能电站的大规模储能作用和天然气发电站的大容量调峰作用在发挥四川省资源优势以及化解电力系统供需失衡、运行失稳、清洁能源消纳能力不足等问题方面的重要性,基于四川省抽水蓄能和天然气发电的发展情况,对抽水蓄能和天然气发电项目的快速有序推进与发展提出建议。     

一种多磁盘毁损恢复数据策略

当发生诸如爆炸、火灾等灾难时,或者遭到恶意病毒侵害时,或者磁盘寿命终止时,布置了大量磁盘的数据系统很可能发生多个磁盘同时毁损的事件,以至于数据无法被恢复。在众多的数据备份方案中,以基于RAID6的冗余技术为基础,设计了磁盘数据恢复方案,可以对多个磁盘在确保其读写概率相同的情况下实现数据恢复。     

基于4G网络技术的移动旅游电子商务平台探究

随着移动互联网在旅游业的深入发展,构建移动旅游电子商务平台是非常有意义且可行的。利用移动电子商务平台可以挖掘移动互联网旅游产品,实现综合、实时、交互和可持续性的信息化管理与服务。本文主要研究在4G网络技术的环境下,设计移动旅游电子商务平台的总体框架和功能模块。     

基于动态PCA与改进SVM的航空发动机故障诊断

为了对航空发动机进行高效地故障诊断,确保飞机的飞行安全,提出了一种基于动态主元分析和改进支持向量机的航空发动机智能故障诊断方法。该方法结合了动态主元分析(principal component analysis,简称PCA)在特征提取方面和改进支持向量机（support vector machine,简称SVM）在故障诊断方面的优势。动态PCA方法对所涉及的过程变量进行去噪、降维、消除相关性等预处理和特征提取,采用改进SVM方法将所得的特征向量进行故障诊断诊断。所提出的方法可解决航空发动机模型精度和传感器测量参数有限情况下的滑油系统故障诊断精度差、效率低和易误诊、漏诊等问题。以某型真实航空发动机滑油系统为例,对提出方法的有效性进行试验验证。结果表明,采用的动态PCA和改进SVM故障诊断方法能有效提高故障诊断正确率,实现航空发动机滑油系统故障诊断的效能,具有较好的应用价值与前景。     

全钒液流电池电解液的制备及性能优化进展

全钒液流电池以其本质安全等优点成为大规模长时储能的优选,电解液作为全钒液流电池的关键组成部分,对电池性能起着至关重要的作用。对全钒液流电池电解液产业化制备方法以及钒电解液性能优化之电解液支持体系与添加剂对电解液性能的影响进行综述。并指出,目前全钒液流电池电解液产业化制备方法以化学还原法和化学还原联合电解法为主,在钒电解液性能优化方面,混酸支持电解质体系优化,以及电解液添加剂的理论研究和经济分析,是今后产业研究者应重点关注的方向。     

基于动态PCA与改进SVM的航空发动机故障诊断

为了对航空发动机进行高效地故障诊断,确保飞机的飞行安全,提出了一种基于动态主元分析和改进支持向量机的航空发动机智能故障诊断方法。该方法结合了动态主元分析(principal component analysis,简称PCA)在特征提取方面和改进支持向量机(support vector machine,简称SVM)在故障诊断方面的优势。动态PCA方法对所涉及的过程变量进行去噪、降维、消除相关性等预处理和特征提取,采用改进SVM方法将所得的特征向量进行故障诊断诊断。所提出的方法可解决航空发动机模型精度和传感器测量参数有限情况下的滑油系统故障诊断精度差、效率低和易误诊、漏诊等问题。以某型真实航空发动机滑油系统为例,对提出方法的有效性进行试验验证。结果表明,采用的动态PCA和改进SVM故障诊断方法能有效提高故障诊断正确率,实现航空发动机滑油系统故障诊断的效能,具有较好的应用价值与前景。