La0.75Mg0.25Ni3.5Si0.10贮氢合金高温动力学性能的研究

贮氢合金在高温下会表现出与常温不同的电化学特性,以La0.75Mg0.25Ni3.5Si0.10合金为研究对象,采用交流阻抗谱和电位阶跃方法,对其高温使用环境下（30～70℃）的高倍率放电特性和动力学性能进行了深入的研究。研究结果表明合金的动力学性能是由电化学反应与氢的扩散共同控制的,合金的电荷传递电阻随温度升高而减小,高温有助于电极表面电化学反应速度的提高;但对于La0.75Mg0.25Ni3.5Si0.10合金存在最佳氢扩散温度,当温度高于其最佳温度时,由于释氢等副反应的进行,以及氧化腐蚀反应的加剧等,使合金的扩散系数反而减小;在合金表面电化学反应速度与氢扩散系数共同作用下,La0.75Mg0.25Ni3.5Si0.10合金高倍率放电性能在45℃时最优异,当温度高于45℃时反而降低。     

La2Ni7和LaMgNi7储氢合金电子结构的研究

采用密度泛函理论研究了La2Ni7和LaMg-Ni7储氢合金的电子结构,探讨了微观结构和合金宏观性能之间的关联性.结果表明,含Mg元素的LaMgNi7体系形成成键作用的Ni-Mg键,体系稳定性高于纯La2Ni7体系.同时LaMgNi7体系中的Ni-Ni键强度弱于La2Ni7体系中的相应键,降低了H进入体系的能量壁垒,改...     

Mg-Ni基储氢合金的研究进展与发展趋势

系统阐述了近年来Mg-Ni基储氢合金的研究开发概况,指出Mg-Ni基储氢合金具有放电容量高、资源丰富、价格低廉等突出优点,分析了影响Mg-Ni基储氢合金储氢性能的主要因素,总结了近年来采用的行之有效的改进方法,主要有制备非晶/纳米晶、元素替代、添加催化剂等,并对Mg-Ni基储氢合金今后的发展方向进行了探讨与展望,指出Mg-Ni基储氢合金虽然前景可观,但是要实现实际应用仍然存在一些问题需要解决。     

焊缝跟踪过程传感与信号处理技术的研究进展

焊接自动化是21世纪焊接技术迈向"数字化"、"智能化"的重要途径。在焊接自动化的实现过程中,对焊缝进行自动、快速、准确地跟踪是其中的关键技术。在自动化焊接技术诞生之前,传统的焊接操作主要靠人工来完成。然而,人工进行焊接监视跟踪的工作有两方面的缺点,一方面焊接工作的恶劣环境会对焊接工人的身体健康造成一定的损害,另一方面还会由于焊工长时间工作疲劳而影响焊接质量。现代的焊缝跟踪技术逐渐地脱离了人为的干涉,越来越多地转向了由信号传感到计算机处理再到机构执行的全自动焊接过程。传感器相当于焊缝跟踪系统的"感官器官",系统完全依靠传感器来感知外界焊接环境,判断焊枪与焊缝的相对位置。同时,焊接环境常常伴随着各种噪声、飞溅、高频辐射等的干扰,会明显地影响传感器所采集的信号,甚至会使得计算机对焊缝位置产生错误的判断。因此,要想得到比较理想的数据信息,采取合适的焊接传感方式并对所采集的信号进行准确快速处理成为焊缝跟踪的迫切需要。焊缝跟踪传感器总体上可分为两大类:直接式传感器(即电弧传感器)和间接式传感器。近年来,这两类传感器都有一定的发展,如磁控电弧传感器的应用为焊缝跟踪提供了新的研究方向,间接式视觉传感器正在向小型化和简单化的方向发展。与此同时,多传感器信息融合技术的出现为克服单一传感器准确性的不足提供了新的可能性。而信号处理技术可以提高信号的信噪比,为获得准确的焊缝位置信息奠定基础。其中,电信号滤波技术正由单纯的硬件滤波逐步向软件滤波和硬件软件结合滤波的方法转变;而对于图像处理技术,图像的抗干扰能力得到进一步提高,但是还需在焊缝识别的准确性、实时性和可靠性方面继续深入研究。本文系统介绍了焊缝跟踪过程中所用到的各种传感方式,并着重介绍了主流的电弧传感器和视觉传感器的详细分类与各自的特点。同时,本文总结了电弧传感中关键的电信号滤波技术以及视觉传感必不可少的图像处理技术的发展现状,并对焊缝跟踪未来的研究方向提出了建议。     

不同打浆度胶原纤维形态及抄片性质

采用机械方法分离制革废弃物的胶原纤维,并对其进行打浆处理,对不同打浆度的胶原纤维形态和抄片性能进行了研究。实验表明:打浆度在80°SR以上时,胶原纤维才能较好地分散;采用扫描电子显微镜及粒径统计法测定不同打浆度下(80°SR、85°SR、92°SR)胶原纤维的直径,发现纤维直径多分布在0.1μm左右,且随着打浆度的提高,纤维粗细更加均匀;通过湿重法间接表示纤维长度,实验表明在85°SR时纤维长度达到最大,后逐渐降低;随着打浆度的提高,抄片紧度、抗张强度和撕裂强度均增加,92°SR抄片的抗张和撕裂强度可分别达到14.60N.m.g-1、5.553N.mm-1;但抄片透气性及透水汽性降低。     

牛顿环图像的显示:从传统实验装置到Android界面

目前高校一般开设牛顿环实验,牛顿环图像在传统的实验装置即读数显微镜中显示,这存在视场范围小、容易疲劳、难以保证数据准确和实验成本高等缺点。对此,通过利用AndroidUSBCamera软件、OTG-USB转接头、THDCE-20显微摄像头,借助图像分析处理技术、OTG数据传输技术、图像录制技术和手机数据处理技术,把牛顿环图像转移到智能手机上进行显示。具有如下优点:视场范围广阔且平坦度好、无畸变,成像清晰;实验数据准确;成本低廉;可激发操作人员的兴趣,确保实验的质量。     

Illumina MiSeq高通量测序技术研究原料乳及环境中细菌多样性和致病菌的分布情况

利用Illumina MiSeq高通量测序方法测定原料乳及其环境中的细菌微生物的多样性及致病菌的分布情况。提取DNA和PCR扩增后测序,主要测定稀释性曲线、OTU相对丰度曲线以及菌群分布图。结果表明:菌群具有多样性,在输乳管路外侧和盛装原料奶的空贮罐中均检测出金黄色葡萄球菌。应严格监控奶牛生活环境及储奶设施的卫生情况,从而保障原料乳质量安全。     

IMC—PID在水厂出水浊度控制中的仿真研究

城市供水出水浊度过程是一个大惯性、大时滞、非线性、时变以及随机干扰多的难控对象,采用常规PID控制很难取得理想的控制效果.IMC-PID控制器的参数都以唯一和直接的方式与模型参数相关.并且只有一个在线可调整的参数--低通滤波器时间常数,其大小决定了系统的性能指标和鲁棒性.仿真研究表明,对于常用的一阶惯性加时滞工业对象模型,采用IMC-PID控制器可以取得良好的控制效果,当实际过程与模型不匹配时通过调整滤波器时间常数仍然可以达到比较好的控制效果.     

基于BP神经网络的水厂加药凝絮过程辨识研究

城市供水中的加药凝絮过程是一个大惯性、大时滞、非线性、时变以及随机干扰多的难控过程.从生产数据来对该过程建模,并采用先进的控制策略对其进行有效的控制,一直是控制技术人员的追求目标.本论文以某水厂的实际生产数据为基础,采用动态BP神经网络的建模方法,通过辨识步骤.确定了动态BP网络结构,得到了具有较好拟合与泛化能力的神经网络模型.在已获取的神经网络模型上,进行了以待滤水浊度为输出,投矾量为输入的阶跃响应实验,以此取得了投药凝絮过程的一阶惯性加时滞模型.该模型的获取为今后采用先进的控制策略对加药凝絮过程进行高级控制打下了良好的基础.     

水厂加药凝絮过程的建模研究

水厂的加药凝絮过程涉及复杂的物理化学机理,对其进行建模是一项具有挑战性的研究。以某水厂真实的生产数据为基础对基于动态BP神经网络的建模方法进行较深入的研究,得到该水厂加药凝絮过程的初步数学模型,为今后采用先进控制策略对水厂的加药凝絮过程进行控制打下良好的基础。