三维石墨烯基复合材料作为超级电容器电极的研究进展

石墨烯由于其良好的导电性、较大的比表面积、较高的质量和面积比容量,从而成为理想的超级电容器电极材料.然而在实际应用中,石墨烯片层之间极易发生团聚,显著降低其电化学存储性能.将二维的单原子层石墨烯组装成三维宏观结构是石墨烯获得实际应用的最佳途径之一.而碳材料仅能提供双层电容,能提供的比容量和能量密度依然有限,因此引入其他物质构筑三维石墨烯基复合材料成为一种合理的选择.本文主要介绍了使用不同的方法制备三维石墨烯基复合材料,包括三维石墨烯材料、三维石墨烯-碳纳米管材料、三维石墨烯-金属氧化物材料及三维石墨烯-导电聚合物材料,并对三维石墨烯基复合材料应用于超级电容器电极的发展前景及面临的挑战进行了探讨.

基于二维改进Transformer网络的农机轴承故障诊断

【目的】针对农机使用环境恶劣、欠缺后期维护等问题,研究农机轴承故障诊断新方法,克服卷积神经网络难以全局提取特征的不足,提高故障诊断准确率以及农机使用的安全性和稳定性。【方法】研究团队引入了二维改进Transformer网络,利用未经优化的短时傅里叶变换生成的二维图像,并结合深度学习模型,进行了农机轴承故障诊断。研究团队还基于凯斯西储大学的轴承故障数据集进行了实验,从而验证该故障诊断方法的有效性。【结果】在训练30轮后即可在故障类型和故障程度的诊断中达到99.9%的准确率,高于常用的卷积神经网络。【结论】该故障诊断方法流程简单,在负载情况下具有可靠性、优越性,减少了对专家系统的依赖,为农机轴承故障诊断提供了更便捷可靠的方法。