目的:通过掺入二硫化钼(MoS2)和石墨(g),改善硅体积膨胀和导电性能差的问题.方法:采用机械球磨法制备了Si/MoS2/g三元复合材料,通过X射线衍射、扫描电镜和电化学测试对材料进行了表征.结果:该复合材料具有良好的电化学性能,在0.1 A·g-1 的电流密度下,首次放电比容量为1681.9mAh·g-1,循环100次后的可逆比容量为793.4mAh·g-1;当电流密度阶梯式提升至 1 A·g-1 时,可逆比容量仍高达662.3mAh·g-1.结论:微观结构和机理分析发现,片层状MoS2 和石墨分散在硅颗粒表面,有效缓解了硅在充放电过程中的体积膨胀,并且提升了材料的导电性.
目的:设计一套微小角度测量装置并对其展开实验研究.方法:基于 F-P标准具微小角度测量模型,对微小角度测量装置进行机械结构设计与实验研究.结果:所设计的微小角度测量装置与 ELCOMAT 3000自准直仪在±150″测量范围内,角度测量不确定度不大于0.050″,两者示值误差不大于 0.58″.结论:微小角度测量装置与ELCOMAT 3000 自准直仪对比实验结果证明,微小角度测量值准确可靠.微小角度测量装置整体结构设计简单且操作简便.
目的:本智能管理系统设计了一款能够控制智能家居的触摸屏.通过模块化设计,分为智能窗帘系统、智能照明系统、智能车库系统、智能洗衣机系统、智能空调系统和危险烟雾报警系统,此智能家庭管理系统的设计可以降低智能家居的能耗,也降低了成本.由于家居系统的实时更新,本文可以通过其实用价值进行技术改进,允许家庭用户在任何时间和地点实时了解它们的状态.通过对家庭环境中的信息进行采集并进行处理,从而做出响应,或是在出现异常时,向使用者发送报警信息.方法:本设计利用PLC控制系统的应用特点,用软硬件结合的方式.硬件方面,系统的控制器采用的是西门子PLC S7-1500.软件方面,采用的是博途v16进行编程.结果:实现了对室内家居设备的远程监控和操作,达到了较高的精度和实时性.结论:该系统的试运行中,完全按照设计标准要求进行试产和检验,各项指标均达到设计要求.经实际应用和现场测试,各项的性能指标均达到设计要求.
目的:通过综述神经特异性烯醇化酶(neuron-specific enolase,NSE)检测方法研究进展,为 NSE灵敏准确定量检测方法开发提供有力解决方案.方法:结合文献和数据库搜索,总结NSE的结构特征与基本性质,系统介绍近年来基于不同配体的NSE检测方法与技术的研究进展.结果:作为目前最可靠的小细胞肺癌诊断标志物,NSE已被应用于开发多种检测方法与技术,并被应用于临床中肺癌的诊断、预后及疗效评估.结论:目前尚无统一的金标准方法来检测NSE,但已经开发出了多种基于不同配体的检测方法,它们可以用于恶性肿瘤等重大疾病的早期诊断、病情监控和预后评估,为临床提供技术支持.
目的:脂蛋白相关磷脂酶A2(Lp-PLA2)在血液中的含量能够反映动脉粥样硬化及其它心脑血管疾病的进展,故建立Lp-PLA2 柱前衍生超高效液相色谱(UPLC)测定方法.方法:Lp-PLA2 酸水解后,经柱前衍生剂处理,以γ-氨基丁酸为内标,采用超高效液相色谱法测定其中丝氨酸、丙氨酸、异亮氨酸、赖氨酸4种衍生物的含量,进而推算出Lp-PLA2纯品的含量.测定结果与同位素稀释质谱法相比较,验证方法的可行性.结果:在最优条件下,所建立的柱前衍生超高效液相色谱(UPLC)法测定的Lp-PLA2含量为0.1183 mg/mL,相对标准偏差为 2.48％,扩展不确定度为 0.0026mg/mL(k= 2),检出限和定量限分别为 1.96×10-2 mg/mL和6.55×10-2 mg/mL.结论:该方法成本较低且溯源链清晰、准确度高,可作为一种补充验证方法用于Lp-PLA2标准物质的定量.
目的:研究一种新型四自由度 3T1R并联机器人的动力学分析和近似建模方法.方法:使用拉格朗日函数方法对该机器人的动力学模型进行了详细推导,得到机器人的动力学方程.基于被动关节角小角度近似、等效均质杆近似、等效集中质量近似三个步骤,顺次对该机器人进行近似建模.结果:在实际抓放轨迹下,ADAMS下的动力学仿真结果与近似前、后的动力学模型计算结果拟合良好,且近似后计算时间减少了63.12%.结论:验证了此种机器人动力学近似模型方法的准确性,可为该并联机器人的控制与优化提供参考.
目的:研究氨基酸的带电量及分布对蛋白质单链自组装行为的影响.方法:利用LAMMPS软件构建不同带电量及电荷分布的蛋白质模型,采用分子动力学对体系进行模拟.结果:体系静电势能和范德华能随氨基酸带电荷情况(带电荷量与同极性带电荷氨基酸连续数目)呈相反的变化趋势,体系静电势能绝对值远大于键能和范德华能,并且总势能的变化趋势与静电势能变化趋势一致,说明静电相互作用在非键相互作用中起主导作用.从模型的回转半径分析易得同极性电荷氨基酸连续数较小时,蛋白质结构的松散程度与单个氨基酸带电荷量大小呈正相关.结论:组成蛋白质氨基酸的带电量和电荷分布体现了静电相互作用强度及连续性,它们对蛋白质链的结构都有直接影响.这些研究成果为更好地理解蛋白质在不同静电作用下的结构特征及转变行为提供了理论依据.
目的:探究狄拉克半金属候选材料NdSbTe单晶样品的新奇量子效应.方法:通过化学气相输运法制备NdSbTe单晶样品,利用X射线衍射对样品的结构进行了表征;利用物性测量系统和磁性测量系统分别测量了NdSbTe的电输运性质和磁性.结果:根据磁化率 χ(T)随温度的变化关系可以断定NdSbTe单晶样品在 TN≈ 3.4K处存在磁相变,通过居里-外斯定律拟合进一步确定NdSbTe单晶在 TN 处的磁相变为顺磁态向反铁磁态转变.电输运性质测量表明,在不加磁场时,NdSbTe表现出半导体的行为,随着磁场的增加,电阻随温度升高而降低,呈现出巨负磁阻效应.结论:在 T= 3.4 K,NdSbTe发生了由顺磁态到反铁磁态的相变;在 2～100 K范围内,NdSbTe具有巨负磁阻效应,当温度 T= 2K、磁场 μ0H= 8T时负磁阻最大可以达到-99.7%,该效应可能来源于反铁磁转变与近藤散射.
目的:大气环境中一氧化碳(CO)浓度的变化会影响大气循环和人的身体健康,需要准确监测环境中CO浓度的变化.方法:基于可调谐半导体激光吸收光谱(tunable diode laser absorption spectroscopy,TD-LAS)技术结合中红外带间级联激光器(interband cascade laser,ICL),研制了一种新型环境CO气体监测系统.结果:成功搭建CO监测系统,并进行CO气体浓度监测实验.实验室中测量 0～2000 nmol/mol微量CO,得到系统线性误差为 0.31%F.S.,线性相关系数 R达到 0.99999,检出限为 3.46 nmol/mol.在南京某环境监测空气站与基于非色散红外吸收光谱技术的 AM-5300 分析仪对比测量,两者数据拟合相关系数为0.964582,数据变化趋势吻合.结论:我们研制的监测系统具有测量准确度高、检出限低和稳定性好等优势,可为环境监测提供可靠的数据支持.
目的:为了无损检测体内葡萄糖的摩尔浓度,开发了一种汗液中葡萄糖的SERS快检方法.方法:基于葡萄糖和葡萄糖氧化酶之间的酶化反应产生 H2 O2 可以刻蚀修饰有信号分子 4-MBA的银立方体,以观测4-MBA的SERS信号来间接检测葡萄糖的摩尔浓度.结果:葡萄糖水溶液的检测限为 0.1 mmol/L,并在优化的条件下得到汗液稀释 4倍时是最佳的前处理方式,且得到汗液中的葡萄糖检测限为 0.5 mmol/L.结论:整个SERS检测时间可在7 min左右完成,为无损且快速检测糖尿病患者体内的葡萄糖含量提供了一种新的方法.
目的:研究Fe3O4@SnO2@PANI复合材料的电磁波吸收性能.方法:采用水热沉积和原位聚合方法制备了Fe3O4@SnO2@PANI复合材料,利用傅里叶变换红外光谱仪(FT-IR)、X射线衍射仪(XRD)、透射电子显微镜(TEM)、振动样品磁强计(VSM)和矢量网络分析仪(VNA),对材料的微观结构、形貌和电磁性能进行了表征.结果:SnO2 和聚苯胺依次成功包覆在 Fe3O4 纳米颗粒上形成 Fe3O4@SnO2@PANI复合材料.该材料具有良好的电磁波吸收性能,匹配厚度为 4mm时,最小反射损耗可达-61.6GHz;匹配厚度为2.5mm时的有效吸收带宽达到5GHz.结论:Fe3O4@SnO2@PANI具有良好的阻抗匹配特性,在电磁波吸收方面具有广阔的应用前景.
目的:针对移动机器人路径跟踪过程中出现的问题,设计了一种基于模糊自适应模型预测控制(MPC)的路径跟踪控制器.方法:首先,将线性化、离散化的移动机器人运动学模型作为MPC控制器的预测模型,基于状态量增量和控制量增量构造目标函数并引入松弛因子以保证目标函数有解,将目标函数求解转化为带约束的二次规划问题;其次,通过模糊控制器根据机器人横向误差、航向误差和路径曲率变化,自适应地调整MPC控制器中目标函数的权重系数;最后,对所设计的控制器进行仿真验证.结果:在保证一定跟踪精度的同时,解决机器人在远离期望路径的情况下,应用传统MPC控制器所带来的角速度短时间内高频变化的问题.结论:该控制器具有更好的跟踪性能.
目的:研究类文丘里十字型流道中液滴流态形成原因.方法:采用流体体积法以及二维模型,对类文丘里十字型流道中液滴生成进行数值模拟.结果:通过改变毛细数和流量比,在类文丘里十字型流道中观察到三种典型流态,即挤压态、滴落态和射流态.各流态之间的形貌变化和压力呈现出不同规律.结论:毛细数和流量比的变化会改变液滴生成过程中的主导力,进而改变液滴生成流态.
目的:为深入了解我国矿山应急救援研究现状及趋势,挖掘研究热点与前沿.方法:以CNKI和Web of Science数据库2002 年至2022 年涉及矿山应急救援的 1261 篇文献为研究资料,利用VOSview er和CiteSpace软件绘制科学知识图谱,从相关文献的时序产出、合著者分布、机关合作分布以及关键词共现聚类分析这四个维度进行分析.结果:矿山应急救援的发展趋势分为萌芽、稳定发展以及快速发展三个阶段,研究内容较为广泛、深入,但作者及机构之间的合作较少.研究热点主要聚焦于矿山应急救援理论、矿山应急救援体系、应急救援智能技术以及应急救援资源这四类,未来研究前沿倾向于基于人工智能的应急救援技术以及应急救援标准化建设.结论:现阶段矿山应急救援的研究主要集中在标准化和智慧化建设方面,因此,为进一步提升矿山应急救援能力,未来矿山应急救援互联网体系平台和应急救援技术标准化的研究将成为新的发展方向.
目的:在湿法各向异性腐蚀MEMS微结构过程中常出现凸角底切现象,需要设计凸角补偿图案以获得完整的凸角结构.方法:实验测量了不同电阻率的硅片在KOH和 TMAH基腐蚀液中的底切率和八种凸角补偿图案的补偿深度,并与理论预测的补偿深度进行对比.结果:1)在KOH腐蚀液中加入IPA,底切率没有变化;但在TMAH腐蚀液中加入IPA,底切率显著降低;2)对KOH、KOH-IPA和 TMAH溶液,硼掺杂浓度对底切率的影响不大.但在TMAH-IPA腐蚀液中,随着硼掺杂浓度增加,底切率减小;3)使用叠加正方形、<100>补偿条、<100>宽梁和窄梁作为凸角补偿图案,可以获得完整的凸角;其它补偿图案在凸角处出现了削角,但占用的补偿面积较小.结论:完善了凸角补偿理论体系.
目的:为了解决家用电子血压计自动检定系统因很难获取大量样本数据而导致品牌型号识别准确率不稳定的问题.方法:提出了一种基于生成对抗网络-卷积神经网络(GAN-CNN)的电子血压计品牌型号识别方法.在训练集中加入生成对抗网络(GAN)生成虚拟图像,利用卷积神经网络(CNN)提取特征并进行分类,利用数据增强、归一化等技术来提高模型准确性与稳健性.结果:实验表明,发现GAN-CNN模型采集响应成功并对电子血压计进行分类,而且准确度达到 94.7%以上.相对于其他模型具有更高的识别准确度和更好的泛化能力.结论:本文所提出的基于GAN-CNN的电子血压计示数识别技术能够达到较高的准确率和鲁棒性,在智慧计量领域具有较好的应用前景.
目的:血糖预测在糖尿病患者的自动化治疗中起着关键作用,为了提高血糖预测精度,更好地满足临床使用需求.方法:本研究结合DirectNet糖尿病临床数据集,提出了一种基于 Transformer的短期血糖预测模型,同时分析了在不同输入序列长度下的 Transformer模型预测性能;最后,为确定模型的有效预测范围,采用克拉克误差网格分析工具对未来一定时间梯度内的模型预测结果进行了误差分析.结果:基于Transformer的短期血糖预测模型取得了较好的血糖预测效果,输入序列长度为 20 min时预测效果最优,所得血糖预测结果的均方根误差(RMSE)和平均百分比误差(MAPE)均优于LSTM 与GRU 模型.结论:基于Transformer的短期血糖预测模型的预测精度较高,并且其预测结果能够满足临床精度要求.
目的:提高多边测量系统参数的标定精度.方法:距离约束标定方法通过获取固定端点间长度作为标准距离,采用数学优化方法进行系统参数的标定.因干涉测距误差存在,标准距离两端固定点对应干涉测长中的误差导致标定的标准距离误差增加,影响了系统参数标定误差及系统测量误差.为此提出一种基于标准距离端点标定数据重组的标定优化方法,重新组合标定数据,以组合后的每组标定测长数据作为约束条件,进行迭代筛选得到标定数据的最优组.结果:仿真验证了标定方法的可行性,通过实验验证两种布局下采用重组优化标定后的测角误差区间分别为[-7″,6″]、[-11″,11″].结论:该标定优化方法可以有效剔除受测距误差影响较大的标定数据,提高标定精度,且适用于不同测量布局.
目的:提出一种基于ZIF-8的双错位结构光纤二氧化碳体积浓度传感器,通过透射光谱强度的变化分析传感灵敏度.方法:利用3段单模光纤两两错位熔接,使得包层模和纤芯模形成M-Z干涉,并将发生干涉的区域作为传感区域,在其表面涂覆具有吸附气体作用的有机金属框架结构ZIF-8.结果:在二氧化碳体积分数0.03%～1.03%的范围内,该光纤传感器的灵敏度可达8.322 dB/%.结论:这种基于ZIF-8的二氧化碳传感器,具有制作简单、信号解调便捷等优势,对于当前CO2 浓度检测具有重要意义.
目的:为了明确建模非结构化点云所蕴含的图结构以及缓解深度图卷积造成的匹配模糊.方法:首先,在局部邻域中构建富含中心点特征和邻居点特征信息的代理点.针对获得的代理点,采用自适应投票的方式学习代理点间的图结构.其次,将包含局部结构信息的节点特征与逐节点独立地学习到的特征融合,从而挖掘每个节点潜在的判别性特征.最后,通过最大化两个邻接矩阵之间的一致性来达到优化对应矩阵的目的,实现更精确的配准性能.结果:大量的对比实验结果显示,本文构建的模型具有最佳的配准效果,其中,在不可见类别的局部到局部的噪声点云配准的误差为RMSE(R)= 0.4273,RMSE(t)= 0.0035,CCD= 0.0832.结论:基于双分支融合学习和二次图结构优化的匹配算法显著地提高了点云配准的性能.
