以废旧锂离子电池正极材料为原料制备Li1.2Mn0.54-xNi0.13Co0.13AlxO2

以废旧锂离子电池正极材料为原料,采用燃烧法制备高性能富锂锰基正极材料Li1.2Mn0.54-xNi0.13Co0.13AlxO2,实现了多组元金属离子的高值转化和全量利用,从根本上缩短产品化路径,消减二次污染。SEM和XRD检测表明,所有样品形貌差别不大,基本呈球形,直径约0.5 μm,样品均无杂相峰出现,且都具有六方晶系的ɑ-NaFeO2结构、 空间群,具有良好的层状结构。电化学测试表明,当x=0.03时,所得样品具有最佳的电化学性能,0.5 mA恒电流条件下,首次放电容量为238 mAh/g,200周循环后放电容量保持率为80.3%。     

鞍钢鲅鱼圈4038m3高炉高比例使用中块焦炭生产实践

针对鞍钢股份有限公司鲅鱼圈钢铁分公司4038 m3高炉高比例使用中块焦炭后出现的风量萎缩、顺行变差,尤其是高炉休送风恢复过程中炉缸活跃性差、煤气流中心通道打不开、频繁崩滑料现象,提出采取合理匹配上下部调剂、组织好炉前渣铁排放、小焦布料制度以及改善休风料结构等措施.实践后,高炉实现了中块焦比为90 kg/t情况下的长期稳定顺行,休送风恢复未出现超时现象,适应了高比例使用中块焦炭的生产.     

利用红外图像特征和径向基概率神经网络识别不同湿度条件下绝缘子的污秽等级

提出一种利用污秽绝缘子红外图像特征和径向基概率神经网络(RBPNN)来检测不同湿度条件下自然污秽绝缘子污秽等级的新方法。采用修正后的阿尔法滤波器和基于波谷的图像分割方法对绝缘子红外图像进行预处理。提取了不同湿度条件下的图像背景(周围环境)的平均温度、绝缘子盘面区域的最高温度、绝缘子盘面区域的平均温度、绝缘子盘面温度分布的方差值作为反映污秽等级的4个特征量。通过RBPNN建立了湿度及污秽特征与污秽等级之间的映射关系,并利用训练好的RBPNN识别绝缘子污秽等级;另外提出一种梯度算法与随机性方法相结合的算法来确定RBPNN的隐中心、宽度控制参数及权值矩阵。实验结果证明该方法能有效识别不同湿度条件下绝缘子的污秽等级。     

Mg和Na共掺杂对富锂正极材料结构和电性能影响研究

采用溶胶—凝胶法制备了Na和Mg共掺杂的无钴富锂锰基正极材料,通过透射电子显微镜(HRTEM)、X射线衍射仪(XRD)、X射线光电子能谱仪(XPS)、充放电测试仪和电化学工作站对所制备样品的形貌、结构和电化学性能进行了测试。结果表明,所有样品颗粒大小约100nm,呈近似球形,样品均无杂相峰出现,都具有良好的层状结构,Na~+和Mg~(2+)对Ni和Mn离子的氧化状态没有影响。LNi018具有最好的电化学性能,初始放电容量为225.5mAh/g,库伦效率为78.0%,循环250周后容量保持率为83.1%。LNi018样品中Ni含量相对于其它样品较少,Ni ~(2+)和Mg~(2+)的价态相同,离子半径近似(Ni ~(2+)6.9nm,Mg~(2+)7.2nm),在晶格中Mg~(2+)取代了Ni~(2+)的位置,同时较大半径的Na~+(10.2nm)增大锂层间距,使晶体结构在充放电循环过程中更加稳定,因而能保持较高的放电电压和容量。     

新时代背景下数据结构教学改革

数据结构课程在计算机及相关专业具有重要的核心地位,但是由于手机控现象、90后特点、信息爆炸等新时代特点使数据结构的课堂效率并不理想.针对这些新时代特点,提出提升课堂魅力、夯实前导课程、客户体验管理、渗透不确定理论、树立正确挫折观、利用网络平台六个对策.通过这六个对策,大大提高了学生的学习积极性,从而提高了教学质量.     

有向加权网络的局域世界演化模型

现实世界中的很多网络既是连接间具有不同权值的加权网络又是连接间具有方向的网络。针对这一现实,在局域世界网络拓扑结构中同时引入有向性和权重。在局域世界演化模型基础上,建立了有向加权网络的局域演化模型（LWDW）,并提出了节点的出强度与入强度的概念。采用平均场理论导出这一模型节点的强度分布、出强度以及入强度的分布,同时分析了复杂网络的其他拓扑参量聚类系数和平均路径长度,并通过数值仿真实验验证了理论分析的正确性。     

基于局部形相似的超短期负荷预测方法

在对电力负荷局部特性分析的基础上,定义了一个描述负荷序列形状相似程度的指标--负荷曲线形系数,提出了一种基于局部形相似的超短期负荷预测方法.该方法将预测时刻前一段负荷序列与各相似日同一时段负荷序列的形系数引入到超短期负荷预测中,强调基于形相似基础进行值预测,克服了现有预测方法中对各相似日采用相同权重所导致的平滑效应对拐点负荷预测的影响.研究结果表明,该方法在保证运算速度的同时,提高了总体预测准确性和拐点处的预测准确性.该改进方法可用于对现有多种超短期负荷预测方法的改进.