黑磷的制备及储能应用研究进展

黑磷作为一种新型的精细磷化工产品,因其高的理论比容量、高的载流子迁移率及良好的导电性而在储能领域具有很好的应用前景。近年来,针对黑磷、纳米黑磷的制备及其储能应用,涌现出了许多新技术、新方法与新策略。在黑磷的制备方面,开发了加压法（高压法、机械球磨法）和催化法（铋熔化法、汞回流法、矿化法）制备技术,但仍未能实现黑磷的连续化制备;在纳米黑磷的制备方面,开发了自上而下法（机械剥离法、超声剥离法、剪切剥离法、电化学剥离法）和自下而上法（溶剂热法、化学气相沉积法）,然而,高质量、高产率纳米黑磷的精确可控制备技术还有待开发。此外,黑磷在应用于储能领域时,大的体积膨胀使得电池储能性能变差,通过纳米化并与其他材料复合制备纳米黑磷基复合材料,发挥协同作用,一定程度上能够缓解以上问题。从黑磷、纳米黑磷的制备及其在储能领域的应用三个方面进行综述,旨在为高品质黑磷及纳米黑磷的高效率、低成本、可控及规模化制备提供借鉴思路,为其在储能领域的发展方向奠定基础。     

基于吸收态马尔可夫链的智能无人车系统实时性能分析

随着人工智能技术的进步和人机物融合系统的发展,智能无人车系统成为了新一代人工智能研究的前沿.智能无人车系统根据车辆和环境数据进行实时决策以控制无人车运行,因而该系统具有较高的实时性能要求,对系统实时性的分析是保障系统安全可靠的方法之一.为了对智能无人车系统的实时性能进行分析,以智能无人车变道系统为例,首先使用MARTE模型对智能无人车变道系统进行建模,在系统设计早期就引入性能需求参数;然后,通过模型转换将MARTE模型转化为吸收态马尔可夫链;最后,利用吸收态马尔可夫链的相关理论和公式综合估算了智能无人车系统的实时性能指标,并针对影响整个系统实时性的关键模块进行了分析.实验结果表明,文中所提模型和分析方法可以较好地分析智能无人车系统的实时性能.分析发现系统中智能模块的准确率与响应时间相互制约,在不同的运行场景下需要找到二者之间的平衡点以获得更优的实时性能.