硫-磷混合酸全钒电解液设计及电化学性能研究

全钒氧化还原液流电池(简称钒电池)作为一种大型储能技术,因其具有安全性高、稳定性好、使用寿命长、设计灵活、对环境影响小等优点而受到广泛关注。然而,钒电池因为钒化合物溶解度和钒离子的稳定性,使其发展和商业化应用受到一定程度限制。本文为提高钒电池的容量、能量密度和高温稳定性,对硫磷混合酸体系钒电解液的主要成分与其性能影响进行研究。通过电解液的稳定性、电化学性能和电池性能测试与分析,研究表明硫磷混酸体系可明显改善五价钒电解液高温稳定性,在50℃时,稳定时间较同浓度硫酸体系延长68 h。但当磷酸浓度超过0.2 mol/L,会产生新的磷酸氧钒沉淀,并且原有的五氧化钒沉淀逐渐消失。当硫磷混合酸电解液浓度组成为钒离子浓度为2.0 mol/L、硫酸浓度3.0 mol/L、磷酸浓度0.15 mol/L时,可以在50℃稳定运行,经100次充放电,硫磷混酸电解液无任何沉淀产生,其比容量为16.9 Ah/L,能量密度21.5 Wh/L,库伦效率可达94.0%。

快速二步交叉非局部的图像混合噪声滤波器

真实的自然图像常被各类图像噪声污染,而传统去噪方法普遍只针对一种噪声类型设计,因此在处理混合噪声时往往去噪效果不佳。针对这一问题,提出一种快速二步交叉非局部混合滤波算法。该滤波包括二步交叉滤波部分与整体滤波部分,在二步交叉滤波部分,首先找到像素灰度的极值点进行定位,并使用非局部中值滤波对极值点进行简单的去除椒盐噪声,求出图像的差值积分图,最后使用改进的加速非均值滤波进一步去除噪声。在整体滤波部分,使用非局部中值滤波整体去除噪声。实验结果表明,所提算法在高强度的混合噪声污染情况下,修复的图像获得了更高的测量指标和更加理想的视觉效果。

基于RFID的分布式工具监管系统设计与实现

随着工业化进程的不断推进,大量的基础设施、生产环境、高端装备需要越来越精细化的维护。在日常维护作业中,需要对现场中涉及的设备或工具进行实时监管,以提高工作效率、保证作业安全。利用RFID技术可以实现对一定空间范围内的电子标签进行自动清点。以高铁检修的实际需求为背景,设计并实现了一种基于RFID技术的作业现场工具智能监管系统。通过在移动终端上开发了一套监管程序,使得移动终端连接多个RFID阅读器,实现一个分布式的RFID电子标签清点环境,具有很高的部署自由度。利用RFID射频读写器周期性地清点与被监管设备或工具绑定的电子标签,当一定时间内查询不到电子标签时则发出警报,提示作业人员注意查找遗失的工具。使用该监管系统能够在检修作业中实时监管工具的状态,及时发现工具遗失情况,有效提升作业安全和效率。

探讨新航海技术对船舶避碰自动化的影响

全球化发展背景下国际之间的贸易愈加频繁,为保证我国海上丝绸之路,需要积极加强船舶避碰自动化研究,提升航海技术水平势在必行。科技是社会发展的第一动力,新航海技术应用到船舶避碰自动化,对解决我国航海贸易具有较强的现实意义,特别是能规避船舶航行中的触礁避碰事故风险,有利于降低事故发生的概率,因此将新航海技术应用到船舶避碰自动化开发和研究中,能推动船舶避碰自动化的发展和运行,进而保证船舶航行的安全性和可靠性。本文从新航海技术现状入手,对其运用和研究进行论述,分析船舶避碰自动化存在的隐患和实际研究情况,探究如何将新航海技术应用到船舶避碰自动化中用于解决船舶航行的危险问题,用先进技术实现船舶自动化水平的提升。

浅谈应用雷达避碰时船舶操纵应注意的问题

应用雷达在船舶避碰中具有较强的应用价值,对于船舶航海运行而言,应用雷达就是它的“双眼”,应用雷达能将扫描到物体信息及时呈现在航运路线图中,只要在船舶航运中雷达应用得当,就能有效实现船舶的安全避让,减少船舶避碰事故。所以,为避免船舶避碰,应用雷达进行避碰时船舶操纵,要结合实际情况,提高船舶操作人员的技术水平,确保船舶避让操作都按照规范实施,并集合AIS系统实现船舶之间有效的信息互动和交流,保证雷达运用得当,避开不规范等问题。本文从船舶避碰操作的要求和AIS系统作用入手,探讨如何有效利用雷达避免雷达避碰时船舶操纵出现失误,切实有效地进行安全避让,规避船舶之间的避碰风险,提高雷达的应用价值。

基于移动设备的新型亲子互动平台的探索与研发

APP的出现给人们的生活带来前所未有的变化,也对亲子互动教育带来发展契机。利用APP进行亲子互动教育,不仅能减少APP对孩子的不利影响,也可以增加家庭的凝聚力。基于Android平台,以智能设备为依托,让父母与孩子通过APP,以脑力和体力游戏的方式进行互动,实现肌体运动与精神娱乐的结合。Kinect通过无接触式操作识别人体的各种活动,可以让亲子丢掉各种设备,更加自然地实现亲子互动。

上行非正交多址系统中用户分组方案的优化

随着第五代(5G)移动通信中对用户数据率,接入量和能效的不断增长的更高需求,非正交多址接入(NOMA)技术因其在频谱方面的优势而备受关注。为了提高NOMA系统的并发用户量以及降低系统能耗,面向单小区多用户混合NOMA(H-NOMA)系统的上行功率最小化问题,研究了用户分组方案的优化,提出了联合功率分配的最优分组算法以及基于上行传输信道特性的启发式分组算法,以及组内的最优解调顺序。在功率控制中,基于最小数据率约束推导了组内最小功率的闭式解。仿真结果证明,所提出的优化方案在能耗和能效等方面均能达到较高的性能。

基于深度学习的可见光通信非线性建模方法

近年来,可见光通信的相关技术正在迅速发展,具有很大的发展前景。发光二极管(LED)是可见光通信(VLC)系统中非线性的主要来源,在进行LED非线性建模时,通常采用存储多项式的方法。但是基于存储多项式的方法在建模之后的预失真或者后失真中具有一定的局限性,如在深度学习训练中无法进行反向传播、精度过低无法满足要求。本文提出了一种基于深度学习的可见光通信非线性建模方法,该方法通过神经网络来拟合功率放大器的非线性模型。这种方法在非线性拟合的准确性、对记忆效应的刻画能力和可表示性方面都较传统方法有了很大的提升。

一例犬伊维菌素中毒的治疗

伊维菌素是兽医临床的常用药,对犬的耳螨、疥螨等都有特效,是一种高效、广谱、价廉的抗寄生虫药物。因其具有低毒性,且部分犬种对伊维菌素较敏感,易造成伊维菌素中毒。伊维菌素中毒目前没有特效药,只能通过对症治疗,同时加大静注剂量,促进代谢。