Construction of 3D porous Cu_(1.81)S/nitrogen-doped carbon frameworks for ultrafast and long-cycle life sodium-ion storage

Transition metal sulfides have great potential as anode mterials for sodium-ion batteries(SIBs)due to their high theoretical specific capacities.However,the inferior intrinsic conductivity and large volume variation during sodiation-desodiation processes seriously affect its high-rate and long-cyde performance,unbeneficial for the application as fast-charging and long-cycling SIBs anode.Herein,the three-dimensional porous Cu_(1.81)S/nitrogen-doped carbon frameworks(Cu_(1.81)S/NC)are synthesized by the simple and facile sol-gel and annealing processes,which can accommodate the volumetric expansion of Cu_(1.81)S nanoparticles and accelerate the transmission of ions and electrons during Na^(+)insertion/extraction processes,exhibiting the excellent rate capability(250.6 mA·g^(-1)at 20.0 A·g^(-1))and outstanding cycling stability(70% capacity retention for 6000 cycles at 10.0 A·g^(-1))for SIBs.Moreover,the Na-ion full cells coupled with Na_(3)V_(2)(PO_(4))_(3)/C cathode also demonstrate the satisfactory reversible specific capacity of 330.5 mAh·g^(-1)at 5.0 A·g^(-1)and long-cycle performance with the 86.9% capacity retention at 2.0 A·g^(-1)after 750 cycles.This work proposes a promising way for the conversionbased metal sulfides for the applications as fast-charging sodium-ion battery anode.

联合应用MUSIC与FastICA算法实现多个时空混叠源信号的波形重建

联合应用多信号分类与快速独立分量分析算法,分离多个时空混叠源信号,并重建其波形。利用多信号分类的方法,基于二阶统计量辨识观测信号的噪声子空间,并搜索与噪声子空间和方向矢量同时正交的多源位置参数,实现源信号波达方向的估计。利用基于固定点迭代的快速独立分量分析方法,通过最小化互信息这一高阶统计量测度来估计传感器阵列的增益模式,进而估计未知的源信号混叠矩阵。实现多个时空混叠源信号的分离与波形的重建。试验结果表明,基于多信号分类与快速独立分量分析联合的新方法,能有效辨识复值时空混叠矩阵,正确分离并重建来自不同方向的混叠源信号,从而为后续的进一步应用(如弱信号检测、故障诊断等)奠定基础。

基于灰度均值的自适应FAST角点检测优化算法

光照不均、突变引起的灰度变化会影响图像特征检测效果。为此,设计一种基于灰度均值的自适应FAST-9-12角点检测算法。首先,利用特征点的延展性设计一种小面积双重检测模板,减少像素点与中心点的比较次数,提高区域正检率和检测速度;其次,依据图像局部灰度均值,在每个像素点检测模板内自适应调整阈值,避免灰度变化影响检测效果;最后,根据柔性非极大值抑制的思想设计角点半径抑制原则,筛选鲁棒性更强的角点。在Inria遥感影像数据集上的实验结果表明,FAST-9-12角点检测速度比FAST-12-16,FAST-9-16两种模板提高22%左右,因自适应阈值的提取方式不易受光照影响,检测准确率分别提高4.16和3.11个百分点,实现了图像特征快速和精准检测。

基于Kano-FAST的瓦楞纸激光印刷设备设计研究

目的推动印刷行业朝更高效的方向迈进,提高印刷设备的易操作性和视觉识别性。方法将Kano和FAST(Function Analysis System Technique)模型引入瓦楞纸激光打印设备设计的前期应用需求分析中,通过问卷的方法获取用户的基本要求,并划分为几个子类型,进而建立Kano的二维功能属性模型。采用FAST法建立功能树,辅助使用Kano模型,从而更精准地分析用户需求,并更好地根据其需求进行优化设计。结果综合运用设计原理,针对性地挖掘瓦楞纸激光印刷设备在造型识别性、操作易用性、生产安全性上存在的问题,进而输出更优解。结论该设计方法的引入有助于为同类型的印刷设备设计提供参考,并引起更多相关厂家的重视,推动印刷行业向更积极的方向发展。

基于MUSIC算法特征值损伤因子的板状结构损伤程度评估

研究了多重信号分类(MUSIC)算法在板状结构损伤检测中的应用,提出一种基于MUSIC算法特征值的损伤因子,为基于MUSIC算法的板状结构损伤成像技术提供了一种可靠的损伤程度评估理论。首先利用MUSIC算法计算的高精度特征值和Lamb波损伤散射信号幅值的相关性,采用Abaqus有限元仿真软件模拟不同程度的损伤,将板状结构中的损伤成像定位之后,根据散射信号将结构损伤程度转化为特征值变化量,根据特征值计算损伤因子,建立损伤评估模型预测损伤程度,并通过试验验证其正确性。试验结果表明,在合适的激励频率下,特征值损伤因子随着损伤程度的增加呈现出线性变化,能较好地反映损伤程度;该方法具有较高的准确性和稳定性,在一定损伤程度内能够有效地反映结构损伤程度。

MUSIC学习动机模型在仪器分析教学中的实践与研究

基于MUSIC(Empowerment-Usefulness-Success-Interest-Caring)学习动机模型开展仪器分析教学工作,是目前调动学生学习积极性和锻炼自主学习能力的重要依托。文章立足MUSIC学习动机模型赋权分析、有用研究、成功探索、兴趣指引、关怀体验步骤,深入分析实践应用准则,并围绕现有教学不足确定优化方向,通过明晰学习任务目标、探寻知识需求、构建多样实践活动、立足教材整合资源、师生深度互动评价等策略,促进高职学生良性成长。

基于FAST和Sobol指数法的雷达系统效能敏感性分析

为了以较小的代价快速提升对空探测雷达系统的综合效能,首先搭建了对空探测雷达系统综合效能的评估指标体系,在此基础上完成了综合效能评估模型的建立。选择两种基于方差原理的全局敏感性分析方法,即傅里叶幅度敏感性测试(Fourier amplitudes sensitivity test,FAST)和Sobol指数法,分别从频域和时域对建立的评估模型进行敏感性分析。在基于FAST进行敏感性分析时,提出了21维输入指标所对应的特征频率集的选取方法;在基于Sobol指数法进行敏感性分析时,考虑了二阶及高阶敏感性指数的影响。对比FAST和Sobol指数法的分析结果,两种方法获得的敏感性分析结果具有较好的一致性。其中,功率和频率为对空探测雷达系统的主要影响指标,为雷达系统的研发和升级提供了可靠性依据。

FAST MUSIC SPECTRUM PEAK SEARCH VIA METROPOLIS-HASTINGS SAMPLER

A fast MUltiple SIgnal Classification (MUSIC) spectrum peak search algorithm is devised, which regards the power of the MUSIC spectrum function as target distribution up to a constant of proportionality, and uses Metropolis-Hastings (MH) sampler, one of the most popular Markov Chain Monte Carlo (MCMC) techniques, to sample from it. The proposed method reduces greatly the tremendous computation and storage costs in conventional MUSIC techniques i.e., about two and four orders of magnitude in computation and storage costs under the conditions of the experiment in the paper respectively.

面向FAST的卫星电磁干扰监测技术研究与实现

来自人造卫星的信号是射电天文观测面临的主要射频干扰(radio frequency interference,RFI)之一,这些RFI会将天文信号掩埋,为天文信号的搜寻和分析带来困扰。为了缓减卫星对天文观测的影响,我们在之前的工作中为500 m口径球面射电望远镜(Five-hundred-meter Aperture Spherical radio Telescope,FAST)开发了卫星电磁干扰监测软件,主要包括卫星数据库、观测模块和监测模块。近年来随着多个巨型卫星星座的规划发射以及望远镜观测模式的增多,卫星对射电天文观测的影响更为复杂,已有的软件已经不能满足实际的需要。为此,本文在单个卫星干扰分析的基础上提出了卫星星座的干扰评估方法,并对已有监测软件进行了升级,升级后卫星数据库覆盖更多的在轨卫星及星座信息且能够自动化更新,观测模块能够支持更多种观测模式下的卫星过境预测和干扰评估。在实际天文观测中,通过接在FAST接收机上的频谱仪数据对软件的干扰预测结果进行了实验验证,结果证明升级后的软件能够在多种观测模式下预测可能威胁的卫星以及对应的过境时间,为望远镜观测规划的调整、卫星干扰的规避和接收系统的保护提供重要的支撑。

500m口径射电望远镜(FAST)索网结构风致破坏概率评估

大跨空间索网结构风敏感性突出,极易遭受风荷载影响。针对目前缺乏此类结构抗风性能评估方法的问题,以大跨空间索网结构FAST为例,提出一种基于实测风场数据的风致破坏概率分析方法。采集1971年~2020年结构所处地区的大量实测风速数据,通过概率分布拟合建立场地的风灾危险性模型。建立FAST的精细化有限元分析模型并模拟风荷载时程输入,采用非线性动力时程分析对结构的风振反应进行计算,基于概率性需求模型绘制易损性曲线。最后,结合得出的风灾危险性和结构易损性,计算得出FAST结构在所处场地实际风灾环境中的破坏概率。研究表明:该地极限风速为17m/s,风速在0~10m/s的概率最大;在120°、210°和300°风向角下,下拉索均为易损构件,210°风向角上吸风对索网结构最不利;在最不利风向角下,结构达到轻微破坏、中等破坏和严重破坏的总破坏概率分别为1.8359×10^(-4)、1.1499×10^(-5)和1.3202×10^(-6)。

CEEMD-FastICA-CWT联合瞬态响应阶次的电驱总成噪声源识别

以某增程式电驱动总成为研究对象,提出基于联合算法的噪声分离识别模型。首先,采用互补集合经验模态分解(complementary ensemble empirical mode decomposition,CEEMD)联合快速独立分量分析(fast independent component analysis,FastICA)方法提取纯电模式稳态工况下单一通道噪声信号特征,利用复Morlet小波变换及FFT对各分量信号时频特性进行识别。其次,采用阶次分析法和声能叠加法对稳态分量信号对应的各瞬态响应阶次能量进行对比分析,并结合皮尔逊积矩相关系数(Pearson product moment correlation coefficient,PPMCC)相似性识别确定不同噪声激励源贡献度。结果表明:减速齿副啮合噪声对该增程式电驱总成纯电模式运行噪声整体贡献度最大。

基于BP神经网络的FAST馈源舱融合测量预测研究

500 m口径球面射电望远镜(Five-hundred-meter Aperture Spherical Radio Telescope,FAST)的跟踪观测需要馈源的空间运动配合,馈源舱主要用于实现馈源的精调定位,因此馈源舱位置的高精度测量对FAST望远镜的高效运行意义重大。但当全站仪设备失效时,无法对采用Kalman算法的GPS/IMU融合测量结果进行修正,导致馈源舱测量精度下降。为了解决这个问题,设计了基于BP(back propagation)神经网络的预测模型,包括数据预处理、模型设计和模型训练验证。模型训练数据为FAST真实测量数据,数据量为40 GB左右。为了验证模型的泛化能力,选取三种运动轨迹数据对模型预测精度进行测试,结果显示,三种运动轨迹下精度都满足15 mm要求。

基于FastICA-LDA的光伏并网逆变器故障诊断

为了实现逆变器开路故障诊断,提出了一种新的诊断方法。该方法采用快速独立成分分析算法判定逆变器是否发生单管开路故障,如果发生单管开路故障,计算旋转电流Id频域下的特征值,将这些特征值作为线性判别分析模型的输入值,最后由LDA模型输出逆变器工作状态编号,从而实现单管开路定位。经过MATLAB仿真验证表明,所提方法对光伏并网逆变器故障的诊断效果较好。

基于Kano-FAST-FBS的智能扫地机改良设计研究

目的智能扫地机是智能家居生活中不可或缺的产品,但现有扫地机交互性和功能性趋于一致,为了有效识别居家清扫需求,进一步提升交互性和趣味性,并将其科学转化为产品的功能要素及结构参数,提出一种基于Kano-FAST-FBS模型的产品改良设计方法,以提升智能家居产品的满意度。方法首先,基于Kano模型量化评估智能家居产品的用户需求属性,获得用户需求优先级;其次,运用功能分析系统技术(FAST)将用户需求分别转化为对应的产品功能要素;最后,以功能-行为-结构(FBS)设计模型为基础,实现了产品功能到结构参数的合理映射,进而得到改良产品的各个结构模块,输出最终设计方案。结果以扫地机器人为例,验证了基于Kano-FAST-FBS模型的设计流程。结论在该方法指导下的产品设计能系统地解决用户需求和功能结构模块之间的匹配问题,从而得出更符合用户功能预期的设计方案,并可以为其他类似产品设计提供参考思路。

基于卡尔曼滤波与MUSIC算法的传感阵列定向方法

对局放源信号的准确测量与有效识别是局部放电检测、定位及分析的关键。受电磁传感器方向特性灵敏度局限,现有基于到达角(AOA)定位的局部放电定位方法主要运用于声音信号。为此,提出一种卡尔曼滤波算法与多信号分类器(MUSIC)算法相结合的特高频传感阵列定向方法,即首先采用卡尔曼滤波算法能够有效处理电磁幅值信号,减小信号波动性及测量误差,大大提升信号测量精度;然后针对单一传感器建立了传感器方向性的参考矩阵,对任意来波信号使用MUSIC算法进行数据匹配,从而得到精确的来波方向;最后经过试验验证,所提算法可将传感器阵列的方向识别结果误差减小至5°以内,提升了测量精度。

基于DSP的快速MUSIC测角算法

基于阵列信号处理的MUSIC算法,由于其超高的角分辨率和角精度,受到广泛的关注。但是其高运算复杂度,较大地限制了算法的硬件实现。为此,基于MUSIC算法的基本原理,文中分析了该算法在DSP(TI1843)硬件系统实现中关键子步骤的运行时长。针对最为耗时和占用内存最大的空间谱构建和谱峰搜索子步骤,分别提出了便于工程实现的简化方法,并通过硬件平台移植验证了算法的可行性,对比发现该方法大大减少了运算时间和内存空间,具有较高实际应用价值。

改进MUSIC算法的超声波测风方法研究

针对传统超声波测风装置测风精度不高、抗噪声能力弱,提出了一种改进多重信号分类(multiple signal classification,MUSIC)算法的超声波测风方法。采用一种弧形6阵元超声波传感器阵列的测风结构,推导其阵列流型;在此基础上,添加小波阈值降噪算法提高信号信噪比,降低噪声信号协方差矩阵的秩;再使用PHAT加权广义互相关时延估计算法以提高时延估计的准确性,同时根据时延关系对传统MUSIC算法矢量矩阵进行改进;最后通过MUSIC算法实现对风速风向的测量。理论分析与仿真结果表明:改进后的MUSIC算法具有较好的抗噪性能和较高的风参数测量精度,测量风速绝对误差达到0.15 m/s,风向绝对误差达到2°,可以应用于对风参数要求较高的场景。

FAST所受PMT基站电磁干扰及用频防护方法综述

为确定500 m口径球面射电望远镜(Five-hundred-meter Aperture Spherical radio Telescope,FAST)与其周边公众移动通信(Public Mobile Telecommunications,PMT)系统的电磁兼容(electromagnetic compatibility,EMC)特性,本文综合论述了FAST宁静区内中国移动、中国联通和中国电信三大运营商所属PMT基站对其产生的电磁干扰。首先,从射电天文业务的频谱划分谈起,论述了射电天文业务干扰源类型,引出了其运行保护标准,进而针对FAST详细说明了FAST宁静区的用频法规和保护要求;其次,分析了ITU-R建议电波传播预测与干扰分析方法,并通过实地测量验证了该方法的适用性,进一步针对性地分析了PMT基站的电磁辐射传播特性,综合评估了FAST宁静区内PMT基站的干扰情况:FAST宁静区域90.24%的PMT基站在一定程度上均会对FAST产生干扰,而在所选分析条件下,仅有43.14%的数据符合FAST保护要求;最后,针对PMT基站干扰信号的抑制和消除,分析了常用的射电天文射频干扰抑制方法,同时为保障FAST免受PMT基站干扰,从FAST和PMT基站的角度出发论述了可行的用频防护措施,并基于实施难度、经济成本、策略收益和通信质量4类指标建立了防护方法的评估体系,对所提防护方法进行了实例说明。上述研究成果可为保障FAST的安全观测提供技术基础。

基于弧形阵列的局部放电Dir-MUSIC定位算法

局部放电是衡量电力设备绝缘状态的重要指标,局放检测需要解决局放源定位问题。多重信号分类(multiple signal classification,MUSIC)采用全向天线作为接收阵列,可实现多源信号的超分辨率空间谱估计,但要求高信号采样率,且在低信噪比情况下抗干扰能力不足。为此,提出基于弧形阵列的Dir(directional)-MUSIC算法,采用定向天线接收信号的强度信息,实现低信噪比下的局放源波达方向估计。设计了接收局放信号的Vivaldi天线阵列,并在不同信噪比下对算法的有效性进行仿真验证。结果表明:在低信噪比-10 dB来波方向5°下角度误差为0.14°,优于MUSIC算法;阵列在信噪比10 dB,测向范围[-80°,80°]内定位均方根误差小于1.5°。证明了基于弧形阵列的Dir-MUSIC算法有效提高了局放定位精度,且对噪声具有良好的鲁棒性,具有用于局放检测的潜力。

Dual-single-atoms of Pt-Co boost sulfur redox kinetics for ultrafast Li-S batteries

Applications of lithium-sulfur(Li-S)batteries are still limited by the sluggish conversion kinetics from polysulfide to Li_(2)S.Although various single-atom catalysts are available for improving the conversion kinetics,the sulfur redox kinetics for Li-S batteries is still not ultrafast.Herein,in this work,a catalyst with dual-single-atom Pt-Co embedded in N-doped carbon nanotubes(Pt&Co@NCNT)was proposed by the atomic layer deposition method to suppress the shuttle effect and synergistically improve the interconversion kinetics from polysulfides to Li_(2)S.The X-ray absorption near edge curves indicated the reversible conversion of Li_(2)Sx on the S/Pt&Co@NCNT electrode.Meanwhile,density functional theory demonstrated that the Pt&Co@NCNT promoted the free energy of the phase transition of sulfur species and reduced the oxidative decomposition energy of Li_(2)S.As a result,the batteries assembled with S/Pt&Co@NCNT electrodes exhibited a high capacity retention of 80%at 100 cycles at a current density of 1.3 mA cm^(−2)(S loading:2.5 mg cm^(−2)).More importantly,an excellent rate performance was achieved with a high capacity of 822.1 mAh g^(−1) at a high current density of 12.7 mA cm^(−2).This work opens a new direction to boost the sulfur redox kinetics for ultrafast Li-S batteries.