基于神经网络方法的包装件非线性特性识别的研究

结合模糊集合理论，将结构化神经网络方法用于包装件缓冲垫层非线性特性识别问题．对于两种典型的包装件缓冲垫层材料模型的模拟识别结果表明，据此方法可以较好地获得其非线性特性．模糊自适应技术的引入，提高了网络训练速度，减少了对于训练参数的人为干预，使得结构化神经网络方法更适于实际应用．     

格蕴涵代数的LI-理想空间

In this paper,a topological space based on LI-ideals of a lattice implication algebra is constructed,and its topological properties,such as separability,compactness and connectedness are discussed.     

零维/二维MXene复合膜的制备及其超级电容器性能

采用水热法制备了0D/2D复合Ti₃C₂T_x MXene,利用X射线衍射、动态光散射和荧光光谱表征了其结构与形貌,结果表明形成了量子点吸附于纳米片的Ti₃C₂T_x复合结构（QDT）。相比未引入量子点的Ti₃C₂T_x,由QDT组装得到的自支撑膜电极的电化学性能有了显著提高：在三电极体系中,扫速为5 mV·s^-1时,比电容为338 F·g^-1,当扫速达到2 000 mV·s^-1,电容保持率达到46%;在两电极体系中,0.5 A·g^-1时的比电容达到216 F·g^-1,10 000次循环后电容保持率为87%。以上性能可归结于：量子点提供了更多的离子吸附位点,且纳米片尺寸减小,缩短了离子传输路径。     

减少再堆叠改性的石墨烯薄膜在锂离子电池中的应用

对溶剂化的石墨烯薄膜进行冷冻干燥处理得到改性的石墨烯薄膜,这种处理可以降低干燥过程中石墨烯片层之间严重的再堆叠.结果表明改性的石墨烯薄膜具有更多的折皱和更大的层间距,并提高了电化学性能.在电流密度为50 mA·g^-1时,该电池首次循环的放电和充电比容量分别为1189.3和645.2 mAh·g^-1,400次循环后充电比容量仍然超过305 mAh·g^-1,显著高于使用传统真空过滤得到的石墨烯薄膜的电化学性能.此外,相对于传统的石墨电极（包括活性物质、聚合物粘结剂和导电集流体）,石墨烯薄膜电极的质量和成本有明显的下降.