固态电池因其优异的性能备受关注，但是与传统的液态电池相比，离子传输能力偏弱，原因是固-固界面离子传输困难。本文制备了以聚偏氟乙烯-六氟丙烯（PVDF-HFP）为基的固态电解质膜，并探究PVDF-HFP 和增塑剂乙氧基化三羟甲基丙烷三丙烯酸酯（ETPTA）质量比例为1.0∶0.3、1.0∶0.4、1.0∶0.5 时对电解质膜离子传输的影响，并组装成以磷酸铁锂为正极、锂片为负极的固态电池，研究其电化学性能。研究发现：当PVDF-HFP 和ETPTA 比例为1.0∶0.4 时，锂离子迁移数达0.89，电化学窗口可达4 V，离子电导率达到8×10-5 S/cm，表现出良好的稳定性。将比例为1.0∶0.4 的电解质膜装配成固态电池，经过激活之后，首先在0.1 C 的倍率下进行测试，首圈充电比容量为133 mA·h/g，首圈放电比容量为129 mA·h/g；在20 圈循环测试后，放电比容量也能保持在120 mA·h/g 以上，容量保持率为92%。
采用乳液聚合方法将引发剂过硫酸铵(APS)和乳化剂十二烷基硫酸钠(SDS)制备出聚丙烯酸树脂乳液，再加入不同条件交联剂固化成聚丙烯酸(PAA)水凝胶。并探究使用紫外固化和热固化2 种不同固化方式及不同固化时间对PAA 水凝胶性能的影响。通过氮气等温吸脱附曲线测试(BET)、扫描电子显微镜(SEM) 、热失重分析(TGA)、溶胀度、力学测试等方法，对水凝胶的性能进行表征分 析。结果表明，形成的PAA 水凝胶主要为片状颗粒材料，紫外固化20 min 条件下，其孔径主要分布在2 ~ 4 nm；且在紫外固化条件下，交联剂浓度为0.06 g/mL 与0.07 g/mL 的PAA 水凝胶溶胀度可达667 %，在交联剂浓度为0.09 g/mL 拉伸强度可达到60 KPa。综上所述，对比紫外固化和热固化2 种方法以及不同条件交联剂下制备PAA 水凝胶的差异，对理解和优化PAA 水凝胶的制备具有一定的指导意义。
为探究冻融循环条件下粉煤灰对膨胀土未冻水含量的影响，本研究利用低场核磁共振（nuclear magnetic resonance，NMR）技术对不同粉煤灰掺量(3%、6%、9%、12%和15%)的改性膨胀土进行T2 谱测定，分析不同温度改性膨胀土的孔隙结构，得出不同粉煤灰掺量的改性膨胀土未冻水含量演化规律。试验 结果表明：改性膨胀土相较于原状土，微、小孔隙孔体积比降幅在掺灰比为12%的试样最显著；中、大孔隙增幅在掺灰比为15%的试样中最显著；冻结过程中，掺灰比为9%的改性试样在下降阶段未冻水含量变化最快，在融化阶段变化速率最慢；掺入粉煤灰降低了土壤的相变温度，且抑制土体冻结过程中的未冻水含量。
二元醇混合物的分离是生物质基乙二醇工业应用的重要环节，但传统精馏技术的分离效率较低。通过引入气态萃取剂、使其与特定组分之间发生相互作用，选择性地促进这些组分的气化，从而提高精馏的分离效率。实验结果表明气态正丁醇与气膜内部及相界面处的丙二醇、丁二醇分子发生较强的相互作用，有效地促进了丙二醇、丁二醇从液相到气相的传质过程；另一方面，由于正丁醇与乙二醇的极性相差较大、相互作用较弱，其对乙二醇分子从液相到气相的迁移的促进作用较弱，故无助于乙二醇的气化。这种选择性促进作用使塔顶的丙二醇、丁二醇浓度得以提升，从而强化了精馏分离效果。在气态正丁醇的作用下，初始馏出物中丙二醇的质量浓度从43%提高到50%，丁二醇的质量浓度从14%提高到17%。与传统的萃取精馏技术相比，气液萃取精馏的萃取剂夹带量少，且所夹带的萃取剂易于除去，设备简单，能耗较低。本研究为特种精馏技术的发展提供了新思路。
基于GT-Power 软件，对比分析了B20 生物柴油在1 000 r/min 转速、2 种负荷工况（100%和50%）下的2 种米勒循环最佳方案，找到关于动力、经济、排放性能最佳的进气门关闭提前角度；再基于米勒循环方案，对其性能进行了优化和分析，得出了B20 生物柴油发动机在2 种工况下功率、油耗、soot排放与NOx 排放最佳性能的进气正时方案。结果表明：变气阀重叠角米勒循环在整体性能方面优于变凸轮型线米勒循环，变气阀重叠角米勒循环燃用B20 生物柴油2 种不同负荷工况下，当处于进气门提前关闭角30 °CA 时功率性能最佳，并且通过模型优化后2 种工况分别在进气门正时179 °CaA 和排气门正时174 °CaA、进气门正时224.5 °CaA 和排气门正时119°CaA 区域内有功率极大值；同理，油耗、soot 与NOx也同样存在相对应的最佳进气门提前关闭角度与优化后相对应的区域。
为研究某畜禽车厢体的内部结构对厢体温度场和风速场的影响，并了解厢体内气流的流动状态和温度的分布情况，利用计算流体力学的方法，建立计算流体动力学（computational fluid dynamics,CFD）模型，并对厢体的温度场和风速场进行仿真分析。将模型的模拟值与实测值进行对比，结果显示，模拟值与实测值最大绝对误差为1.8 ℃，温度值相对误差范围在5%以内的测点有20 个，风速值相对误差范围在10%以内的测点有21 个，模拟得到的结果与实测值拟合度较高。通过改变厢体内隔板的结构和通风孔的尺寸及数量来提供优化方案，优化后的厢体内温度均匀性得到明显改善，温度显著降低，为畜禽车厢体的内环境优化提供可靠基础。
传统溶液浇筑法污染环境、对环境和外界条件要求高且不方便人为操作，因此，寻找新的制膜工艺制作固态电解质很有必要。利用紫外光固化技术，通过加入不同比例的增塑剂（ETPTA）来制备以聚偏乙烯-六氟丙烯（PVDF-HFP）和磷酸铝钛锂（Li1.3 AlO3 Ti1.7 (PO4)3，LATP）颗粒为基的固态电解质膜。结果表明，相较于加入0.4 g ETPTA比例的膜而言，加入0.8 g ETPTA比例的膜具有较高的离子电导率（σ=2.14×10-5 S/cm）和较高的锂离子迁移数（t+=0.44），同时组装好的电池在室温下也显示出较优良的倍率特性和较稳定的循环特性。
采用水热法合成了沿[110]方向具有优先生长取向的α-Fe2O3 纳米棒，设计了具有非易失性阻变开关性能的W/α-Fe2O3/FTO 阻变存储器。对W/α-Fe2O3/FTO 器件的阻变开关特性进行分析发现，W/α-Fe2O3/FTO阻变存储器的电阻比(RHRS/RLRS)在一个数量级以上，可保持102 s 以上而无明显下降。此外，器件的载流子输运特性分别由LRS 下的欧姆传导机制和HRS 下的陷阱控制的空间电荷限制电流传导机制决定。由氧空位的迁移引起的纳米导电细丝的部分形成与断裂可以解释W/α-Fe2O3/FTO 阻变存储器的非易失性阻变开关行为。因此，基于α-Fe2O3 纳米棒的阻变存储器件可能是下一代非易失性存储应用的潜在候选器件。
非理想声学黑洞结构由于截断的存在，弯曲波在到达截断处会形成反射，导致对振动的抑制效果减弱。针对弯曲波反射问题，本文提出一种分段声学黑洞结构，并采用有限元法进行谐响应分析，计算不同频率下的振动速度响应。结果显示,与传统声学黑洞结构和均匀板件结构相比，分段声学黑洞板件在黑洞布置处具有更强的能量聚集效应，弯曲波的反射问题得到有效解决，在远离黑洞结构的均匀处表现出更好的振动抑制效果。同时,探究贴敷阻尼层以及黑洞材料特性对振动控制的影响效果，结果表明,阻尼层尺寸以及厚度的增大均能提升减振效果。材料刚度的提升亦能进一步增强结构的减振能力。本文的研究可为新型声学黑洞的结构设计提供一种思路。
为提高自密实混凝土骨料语义分割算法的性能,本文研究了一种融合注意力机制与深度学习的计算机视觉方法,该方法采用主流的编码器(ResNet50)-解码器(U-net)结构,建立了基于融合注意力机制与深度学习的自密实混凝土骨料语义分割模型,可以在像素级别上分割混凝土图像中的骨料,并通过精度、召回率、F1分数和交并比等4个指标对模型进行评估.实验结果表明,在同一数据集下,本文模型评估性能优于目前性能优异的模型DeepLab V3+、PSPNet和HRnet,为评价自密实混凝土的稳定性或抗静态离析性提供了高效率的工具.
采用拉曼光谱结合角度转换算法,建立安息香质量浓度与角度值的曲线方程,在热力学温度为273.15～343.15 K范围内,通过静置法与直接目测法观察安息香在95%乙醇中的饱和温度,测得的光谱数据经角度转换得到一系列角度值,由关联方程直接得出饱和溶解度与过饱和溶解度,用修正的Apelblat方程对溶解度数据进行关联,绘制介稳区,并通过van't Hoff模型以及Gibbs-Heimholtz方程计算相关溶解热力学数据.结果表明:建立的模型方程相关系数r为0.995 9,验证模型相对误差在-4.29%～3.37%.Apelblat方程拟合的溶解度曲线相关系数r分别为0.9991及0.9990,安息香在95%乙醇溶液中的溶解度与过饱和溶解度随着温度的升高而增大,而介稳区宽度随着温度的升高而减小.计算得到安息香晶体溶解过程中的溶解焓为47.32 kJ/mol,结晶焓为-47.32 kJ/mol,溶解熵为173.63 J/(mol·K),吉布斯自由能为-6.18 kJ/mol,其溶解过程是一个随着温度升高而自发进行的吸热过程.与目前常用的重量法求溶解度相比,该方法简便快捷,通过采集不同温度下的安息香拉曼光谱,就能直接计算出安息香的浓度,可以用于多种体系的热力学分析研究.
在自动驾驶和辅助驾驶领域,准确判断交通信号灯的状态与类别对于智能汽车的行车安全十分重要.针对城市道路交通信号灯目标小、背景环境复杂多样造成的检测难度大等问题,提出一种基于YOLOv5s的交通信号灯检测算法YOLOv5s_MCO.该算法使用MobileNetv2轻量化网络代替原主干特征提取网络,利用深度可分离卷积和逆残差结构,降低模型的参数量及计算量;然后引入卷积块注意力机制(convolutional block attention module,CBAM),从通道和空间2个维度进行特征增强,增大网络的感受野,使网络更关注交通信号灯的目标特征,提高对小尺度目标的检测能力.实验结果表明:所提算法在自制的国内交通信号灯数据集上检测精度达到了81.89%,相较于原YOLOv5s算法提升了1.33%,同时改进后的模型大小仅为19.1 MB,检测速度达到了39.2 帧/s,能够满足实时高效的检测要求.
单像素相机的测量数据可采用正交匹配追踪(orthogonal matching pursuit,OMP)算法重构,但是重构得到的图像质量不好.本文提出一种提高图像重构效果的方法,该方法利用先验信息(列模平均值)判断重构效果优劣;通过测量数据相邻列相减的操作,以增强稀疏度.首先,基于OMP对测量数据逐列重构;然后,对重构效果差的列,作相邻列相减的操作后逐列重构;最后,通过逐列累加操作得到重构效果更好的图像.实验结果表明,该方法在仅使用OMP的情况下可以使重构图像的信噪比(signal to noise ratio,SNR)得到很大提高,虽然重构图像上有很明显的条纹,但是重构结果依然获得很大改善.
为解决传统标准梁柱节点施工复杂、节点强度低等一系列问题，提出一种嵌入式H 型钢梁柱节点结构形式，并设计4 个梁柱节点试件（１个标准现浇梁柱节点试件，3 个嵌入式H 型钢梁柱节点试件）进行试验研究，分别设置型钢翼缘宽度、剪跨比为主要参数，通过对4 个试件破坏形态、承载力、变形能力进行对比分析。结果表明：嵌入式H 型钢梁柱节点试件的节点核心区柱端混凝土裂缝较少，裂缝分布和破坏位置基本发生梁端，充分满足了“强柱弱梁”的设计要求。标准现浇梁柱节点试件相较于嵌入式H 型钢梁柱节点试件，峰值承载力、 极限承载力、变形能力显著提高约40%以上，当型钢翼缘加宽时，试件峰值承载力和极限承载力提升较为有限，当剪跨比大于2.7 时，承载力将会明显降低。
针对现行主流的基波分析法在电压增益计算时准确度较差，以及传统的谐振参数设计方法在对电池这类非阻性有源负载时存在参数难以确定的问题，提出了基于时域近似法的 CLLC 谐振参数计算，解决了电压增益精确度和参数选取困难的问题。首先建立变换器的 P、N、O 3 种模态的时域方程，通过对运行时主要工作模式中 PO、PN 波形的简化，求出对应模式的电压增益公式，以电压增益范围和全局软开关的实现作为参数选取的约束条件求出具体的谐振网络参数；最后利用 MATLAB 搭建了仿真实验模型，实现了全局软开关和电压增益要求，在谐振频率下工作效率均在 95%以上。仿真实验结果验证了所提设计方法的可行性。
基于变形与应变能相等的原则，提出波形钢腹板工字梁的等效平直钢腹板计算模型。通过波形钢腹板直板段与斜板段应变分析，推导了波形钢腹板工字梁及等效计算模型的应变能，建立了等效惯性矩与等效扇性惯性矩，利用平直钢腹板工字梁的临界荷载计算公式，可方便对波形钢腹板工字梁进行稳定性分析。研究结果表明，该方法简单便捷，对波形钢腹板工字梁的稳定分析准确有效，建立的等效惯性矩与翘曲惯性矩仅取决于截面及波形钢板尺寸，不受工字梁的边界条件、跨径等因素的影响，具有良好的适应性。
苦瓜作为一种药食两用的食品，其中的苷类成分有利于控制糖尿病的发展，但其具体的分子作用机制尚不明确，因此，通过网络药理学和分子对接方法，探讨苦瓜苷降糖作用的潜在分子机制。首先，通过文献检索收集苦瓜苷活性成分，通过数据库筛选得到符合类药五原则的活性成分；预测活性成分的靶点， 找到活性成分对应的基因；检索获取糖尿病疾病相关靶点；取交集得到共同靶点。其次，构建 PPI（protein protein interaction）网络，对网络中的节点进行筛选，得到苦瓜苷治疗糖尿病的核心靶点，对核心靶点进行GO（gene ontology）和 KEGG（Kyoto encyclopedia of genes and genomes）功能析；最后，将核心靶点与相关苦瓜苷活性成分进行分子对接验证。结果表明，筛选得到苦瓜苷治疗糖尿病的核心靶点主要为 PPARG、STAT3、MAPK3 等靶点，这些靶点主要参与了促进胰岛素刺激、胰岛素抵抗等生物学过程；分子对接显示，MomordicineI、MomordicosideI、Charantal 等苦瓜苷活性成分与PPARG、STAT3、MAPK3 等靶点存在较强的结合作用。这些结果说明苦瓜苷可能通过作用于 PPARG、STAT3、MAPK3 等靶点，参与调控胰岛素刺激、胰岛素抵抗等代谢过程，从而发挥治疗糖尿病的作用。研究结果初步阐明了苦瓜苷治疗糖尿病的分子机制，为进一步探究苦瓜苷治疗糖尿病提供了新的方向。
人脸识别技术广泛应用于考勤管理、移动支付等智慧建设中。伴随着常态化的口罩干扰，传统人脸识别算法已无法满足实际应用需求，为此，本文利用深度学习模型SSD以及FaceNet模型对人脸识别系统展开设计。首先，为消除现有数据集中亚洲人脸占比小造成的类内间距变化差距不明显的问题，在CAS-IA Web Face公开数据集的基础上对亚洲人脸数据进行扩充；其次，为解决不同口罩样式对特征提取的干扰，使用SSD人脸检测模型与DLIB人脸关键点检测模型提取人脸关键点，并利用人脸关键点与口罩的空间位置关系，额外随机生成不同的口罩人脸，组成混合数据集；最后，在混合数据集上进行模型训练并将训练好的模型移植到人脸识别系统中，进行检测速度与识别精度验证。实验结果表明，系统的实时识别速度达20 fps以上，人脸识别模型准确率在混合数据集中达到97.1%，在随机抽取的部分LFW数据集验证的准确率达99.7%，故而该系统可满足实际应用需求，在一定程度上提高人脸识别的鲁棒性与准确性。
为改进目前等效源法声场分离技术中存在的测点数目多、适用范围小等问题，提出一种稀疏采样方法分离相干声场。该方法首先对等效源强与重建面声压之间的传递矩阵进行奇异值分解，获取声场的一组稀疏基，然后通过等效源强建立起全息面上测量声压和测量法向振速与系数向量之间的关系，最后通过稀疏正则化求解系数向量的解，从而求出声场的分离声压和分离法向振速。数值仿真分析表明，在测量点数较少的情况下，该方法相对于单全息面等效源法具有更高的分离精度。同时，该方法提高了等效源向量的稀疏度，扩大了声场分离的频率范围，在较高频率下仍然具有良好的分离精度。
