缺陷单电池对车用燃料电池性能的影响研究

缺陷单电池的存在对于燃料电池系统的可靠性及耐久性具有重要影响。本文通过电压巡检定位了电堆的缺陷单电池编号,基于稳态工况、阶跃工况、循环工况的试验结果分析了缺陷单电池的稳态和动态性能及其对电堆一致性和系统输出的影响。结果发现,缺陷单电池相比正常电池对电堆温度更为敏感,动态响应速率慢,电压下冲与上调幅值大,循环工况电压波动剧烈。缺陷单电池是影响电堆一致性的重要因素,其电压波动率占比随变载幅度和速度的增加而增加。此外,在最低单电池电压低于0.5 V时,系统最大输出功率只达到了正常系统的76.57%。期望通过该研究为系统存在缺陷单电池时的控制策略提供参考。

基于匹配语义感知的单板缺陷图像修复研究

单板的质量决定单板类人造板的使用价值,单板上的缺陷处理成为木材加工中的重要环节。为处理单板的缺陷,提高木材的利用率,提出一种基于匹配语义感知的单板缺陷图像修复方法。首先使用匹配语义感知模块获取远距离的特征,提升模型的精度;然后使用双卷积模块,捕获多尺度上下文信息,并在整个网络中使用区域归一化,避免均值和方差偏移。使用峰值信噪比(Peak signal-to-noise ratio,PSNR)和结构相似性(structural similarity index,SSIM)为评价指标。研究结果表明,改进后方法的PSNR达到28.48,SSIM达到0.91,与全局和局部判别器网络(Globally and Locally Consistent Image Completion,GL)相比,PSNR和SSIM分别提升1.03%和0.05%。研究结果表明该方法可取得结构、纹理一致的修复效果,为单板缺陷修复提供指导性意见。

单空位缺陷对二维δ-InSe稳定性的影响

二维InSe半导体材料由于其优异的电学性能以及适中可调的带隙等优点,引起了研究者的关注.材料中的空位缺陷不仅影响材料的光电学特性,还影响材料的环境稳定性.相比于InSe材料中的其他相,δ-InSe具有更优异的材料性能,然而关于对该材料环境稳定性影响的研究未见报道.本文基于密度泛函理论,系统研究了O_(2)环境下二维δ-InSe材料的稳定性问题.结果表明:1)在O_(2)环境下,完美δ-InSe表面具有良好的惰性和稳定性,O_(2)分子在其表面从物理吸附到解离吸附需要克服1.827 eV的势垒;2)Se空位(V_(Se))的存在则会促进δ-InSe的氧化反应,被氧化的过程仅需克服0.044 eV的势垒,说明V_(Se)的存在使δ-InSe在O_(2)环境下的稳定性显著下降,此外被O_(2)分子氧化的δ-InSe单层有利于H_(2)O分子的解离吸附;3)含有In空位(V_(In))的δ-InSe被氧化的速率较慢,O_(2)分子在V_(In)表面的物理吸附的吸附能和电荷转移与完美表面基本一致,被氧化的过程需克服1.234 eV的势垒.这一研究结果将为更好地理解单空位缺陷对δ-InSe单层的氧化行为提供理论指导,同时为高可靠二维δ-InSe器件的实验制备提供参考.

基于核主成分分析的GSA-SVM木材单板缺陷识别研究

为支持向量机能够准确识别木材单板表面缺陷,以提高木材单板质量,提出高效准确的单板缺陷核主成分分析(KPCA)的引力搜索算法(GSA)-支持向量机(SVM)识别模型。考虑到图像特征数据间的冗余影响,采用KPCA方法对原始特征数据降维,并通过GSA优化SVM的惩罚因子C和核参数g,建立KPCA-GSA-SVM木材单板缺陷识别模型。基于颜色、纹理、形状3方面的特征以活节、死节、裂纹为研究对象的样本原始数据集,选取8个主要特征(1个颜色特征、1个纹理特征和6个形状特征)作为木材单板识别依据,对木材单板识别模型进行学习训练及预测分析,并与传统粒子群参数优化算法(PSO)构成的KPCA-PSO-SVM识别模型进行识别效果对比。结果表明,基于KPCA-GSA-SVM木材单板识别模型对于活节、死节、裂纹的识别率达到100%、96.78%、100%,较KPCA-PSO-SVM识别模型分别高出21.62%、0.63%、7.41%,且整体耗费时间缩短7.26 s,由此看出预测识别率、识别速度、稳定性高于前者。研究结论从新的角度对单板缺陷进行识别,有助于木材单板缺陷的识别发展。

改进BSCB与样本块耦合的单板节子缺陷图像修补算法

分析了我国旋切单板生产过程中对单板节子缺陷挖补上存在的问题,提出了将图像修复理论、方法应用于单板节子表面缺陷图像的自动修补中,以提高旋切单板生产过程的自动挖孔补节智能化水平。针对BSCB算法在单板节子表面缺陷图像修复上存在的不足,提出了一种新的BSCB改进算法,使其在单板节子图像结构修复上得到比较好的效果。但是该算法对单板节子区域较大、节子周围纹理比较多的情况,修复效果不是很好。为此,又提出了将改进后的BSCB算法与基于样本块的图像修复算法相耦合的单板节子缺陷图像修复新方法,实现了对旋切单板节子缺陷图像的结构和纹理部分的修复,并通过数值实验验证了该方法的有效性。

Sc,Ti,V修饰B/N掺杂单缺陷石墨烯的储氢研究

3d过渡金属修饰是改善石墨烯储氢性能的最有效途径,但仍存在金属团聚和H_(2)解离导致难以脱附的问题.提出了B/N掺杂单缺陷石墨烯(BMG/NMG)的策略来避免以上两个问题.密度泛函理论计算结果表明,N掺杂可以使Sc,Ti,V与石墨烯的结合能提高3~4倍,B掺杂可以将Sc与石墨烯的结合能提高3倍.Sc/BMG和Sc/NMG吸附的第一个H_(2)不会解离.Sc/BMG中Sc吸附5个H_(2),平均氢分子结合能为−0.18~−0.43 eV,并且可以通过在同侧锚定多个Sc原子形成Sc/C3B2五元环增加H_(2)吸附位点.Sc/NMG中每个Sc吸附6个H_(2),平均氢分子结合能为−0.17~−0.29 eV,还可以通过在异侧修饰形成Sc/N3/Sc单元进一步提高储氢能力.研究结果将为设计基于3d过渡金属修饰碳材料的储氢材料提供理论基础.

基于数学形态学和改进Otsu的单板缺陷检测

在经典检测算子中,针对单板灰度图像的缺陷检测存在缺陷边缘检测不清晰甚至出现伪边缘的问题,提出了一种Otsu改进算法与数学形态学相结合的单板缺陷检测算法.在HSI彩色空间中,对利用数学形态学滤波后的H、S、I分量采用本文算法进行分别处理,并将三分量的检测结果进行叠加.结果表明,该算法能够准确检测出单板的一个或多个缺陷边缘.与经典边缘检测算子的检测结果对比可知,该算法无论对于缺陷的定位还是边缘的提取均优于其他方法.

单缺陷位置对一维光子晶体带隙特性的影响

在一维光子晶体结构中掺杂单个缺陷层,基本周期层及缺陷层的折射率分别取为(n2,n3)=(1.5,2.5),(n2’,n3’)=(2.0,3.0),介质层数为13层;通过传输矩阵法,获得了光波正入射情形下,掺杂单个缺陷的一维光子晶体的透射谱;分析并讨论了单缺陷层在结构中的位置对一维光子晶体带隙特性的影响。

基于AOS的扩展C-V模型及背景填充耦合的单板节子缺陷识别

分析木材单板节子缺陷图像的特点,提出一种基于AOS的扩展C-V模型及背景填充耦合的单板节子缺陷识别算法。首先,对Chan-Vese提出的基于Mumford-Shah模型的水平集图像分割算法进行改进,使分割速度得到提高;其次,用AOS算法改进原模型的差分格式,使得差分格式无条件稳定;最后,结合背景填充技术,使得到的新图像缩减了目标与背景间的特征差别。通过对比试验,表明该分割方法能够快速识别单板单个节子缺陷,充分说明该耦合方法比Chan-Vese方法及其改进方法有更好的分割效果。通过用多水平集作为初始轮廓演化曲线,结果表明该方法也可快速实现对单板多节子缺陷图像的识别,实现对单板节子图像的多目标分割。

品管圈在降低电子体温单书写缺陷中的应用

目的探讨品管圈在降低运行电子体温单书写缺陷中的应用效果。方法根据品管圈活动步骤,运用管理工具对运行电子体温单书写中存在的缺陷进行分析、整改,将改善前后数据进行比较。结果运行电子体温单书写总缺陷次数由改善前36次/周降至改善后15.75次/周,目标达标率105.5%,进步率为56.25%,改善效果显著;此外,圈员在解决问题能力、沟通协调能力、责任心与荣誉感、QCC手法的运用及团队精神等方面较活动前有显著提高。结论运用品管圈可以提高电子护理病历书写质量的环节控制;有效降低运行电子体温单书写缺陷;提升护士工作效率和品质;提高圈员解决问题的能力和学习积极性。

基于图像分解的单板节子缺陷图像修补方法研究

分析了我国单板生产过程中单板节子缺陷修补存在的问题和木材纹理在工业生产中的重要作用,针对带纹理的单板缺陷图像修补问题,提出了一种新的基于图像分解的修复方法。首先采用基于最小化总体变分的去噪算法对单板图像进行分解,提取出带纹理缺陷单板的结构部分与纹理部分;然后对单板结构图像采用改进的BSCB算法进行修复,对纹理部分采用扩展基于样本块的Criminisi算法进行修复,最后将修复好的图像叠加合成,通过实验验证了该方法的有效性。实验结果表明,该方法对带纹理单板缺陷图像的修复效果要优于采用单一方法的修复效果。

nc-Ge/Si岛基光子晶体单点缺陷腔的数值模拟与分析

阐述了利用光子晶体单点缺陷微腔来提高Ge/Si纳米岛发光效率的机理.通过3DFDTD方法计算出在平板厚度为300nm时,谐振波长随a和r/a变化的规律,即当给定r/a,h时,波长随晶格常数成次线性增加;当给定a,h时,波长随r/a的增加而减小.并从理论上给予分析.

中心掺杂单缺陷层一维光子晶体带隙缺陷特性

在一维光子晶体（1D PC）结构中心掺杂单个缺陷层,采用传输矩阵法,通过Fortran语言编程进行数值计算,获得了中心掺杂单缺陷层一维光子晶体透射谱;分析并讨论了改变缺陷层折射率值（n′2,n′3）、缺陷层两端的基本周期层数N等因素时光子带隙的缺陷特性。结果表明,在一定范围内调节缺陷层折射率n′2或n′3的值,缺陷带隙的透射率的值呈明显先增大后减小的趋势;此外,在（n′2,n′3）=（2.0,3.0）的条件下,随着N从3增加至10,缺陷带隙的透射率值迅速从0.735 9降至0.032 4,缺陷带隙频宽也相应地从0.047 0减小至0;而光子带隙的归一化频率均为0.230 0-0.320 0,即N不影响光子带隙的频宽。

单胺氧化酶缺陷与精神行为异常

单胺氧化酶(monoamine oxidase,MAO)是神经递质代射过程中的一种重要的酶,有MAOA和MAOB两种类型,分别对不同的单胺类底物起催化降解作用。MAOA与MAOB有70％的氨基酸是相同的,并且几乎存在于人类的全部组织中。它们的基因也紧密连锁,均被定位于Xp11.23-p22.1。在一个荷兰大家系中,几代人中共发现14名智力轻度低下并伴有明显行为异常的男患者,表现出突然爆发的进攻性行为甚至是暴力行为,如纵火、强奸等。家系中女性成员均正常。应用一系列位于X染色体上的多态标记对家系成员进行连锁分析,结果提示致病基因位于Xp;而MAOA位点达到最大的Lod指数。进一步测试还证明患者尿中某些单胺类增加及培养的成纤维细胞中MAOA活性降低。对患者MAOA的cDNA测序分析中发现了一个非保守性的C→T的突变,使原谷氨酰胺的密码子变为终止密码。突变位于MAOA基因第8个外显子的936位核苷酸上,证明了MAOA基因突变应对患者的表型负责。这是首次将一基因缺陷与具暴力倾向的行为异常联系在一起,揭开了研究人类精神行为异常的新的一页。

基于阈值分割的单板穿孔缺陷识别算法研究

单板穿孔缺陷会影响其胶合过程的质量,是单板分选过程中主要的识别目标。基于图像处理技术的图像分割算法将穿孔缺陷区域与背景区域准确地分开是自动分选的重要前提。本研究提出一种基于阈值分割的单板穿孔缺陷识别方法,首先基于彩色图像的RGB空间将采集的图像转换为灰度图并输出R分量灰度图,采用二维中值滤波处理滤除非线性噪声,最后采用阈值分割和连通域处理相结合的方法将背景与目标区域分离。结果表明,遗传算法的最大熵阈值法选取的阈值和试验时间均优于其余3种(迭代阈值法、大津阈值法、最大熵阈值法)算法,结合连通域处理方法可以有效提取单板中的穿孔区域。

X80管道单腐蚀缺陷失效研究

腐蚀是造成管道失效的重要原因之一。为了深入了解现有X80管道的单腐蚀缺陷,本文针对X80管道单腐蚀缺陷失效机理进行了研究。首先建立并验证了有限元模型,通过大量的有限元模拟计算,建立了单腐蚀X80管道失效分析数据库;其次根据计算结果对腐蚀管道的失效机理进行了研究,包括单腐蚀X80管道的破坏模式、破坏过程以及应力分析;同时对影响X80腐蚀管道失效表现的各项参数进行了分析,如深度、长度、宽度、缺陷位置及管道径厚比等;最后利用有限元计算结果,拟合了单腐蚀X80管道的失效压力预测公式,并通过对比爆破实验数据验证了回归公式的适用性。

Rb原子修饰缺陷h-BN单层储氢性能的第一性原理研究

基于密度泛函理论框架下的第一性原理计算方法,系统的研究了碱金属Rb原子修饰具有空位缺陷h-BN单层体系的储氢性能.发现Rb原子可稳定吸附在h-BN单层的B单空位缺陷(V_(B))上,且Rb原子间无团簇倾向,单个Rb原子最多可稳定吸附5个H_(2)分子,H_(2)分子平均吸附能在0.18-0.21 eV范围内.电子结构分析表明H_(2)分子主要通过极化机制和轨道杂化作用吸附在Rb修饰的缺陷h-BN单层体系上.Rb双侧修饰缺陷h-BN单层体系的理论储氢质量比可以达到5.0 wt%.基于范特霍夫方程和从头算分子动力学(AIMD)模拟对储氢体系的热力学稳定性进行了进一步的研究.

用第一性原理计算硅单空位缺陷

采用分子动力学模型及共轭梯度 ,并在局域密度近似下 ,用密度泛函的方法从头计算了硅单晶的晶格常数、单空位缺陷能等。计算结果表明 ,在硅单晶中 ,单空位邻近的硅原子会发生弛豫 ,使对称性下降 ;两个单空位有可能形成一个双空位。

杨木单板表面节子缺陷的识别与分类

针对杨树旋切木单板的表面节子缺陷进行识别与分类,由线阵相机获取杨树木单板的图片,经过图像预处理后采用区域生长法进行图像分割,应用数学形态学操作与采用Sobel算子进行边缘检测。提取单板表面节子缺陷图像的特征值,用Fisher准则对已提取的特征值进行降维与特征选择,得出主要特征值。设计出BP-SOM神经网络对单板特征值进行训练与识别,测试准确度达96. 7%,识别结果优于传统的BP神经网络与SOM神经网络。