基于NiCo2O4纳米片电极的非对称混合电容器

The looming global energy crisis and ever-increasing energy demands have catalyzed the development of renewable energy storage systems. In this regard, supercapacitors (SCs) have attracted widespread attention because of their advantageous attributes such as high power density, excellent cycle stability, and environmental friendliness. However, SCs exhibit low energy density and it is important to optimize electrode materials to improve the overall performance of these devices. Among the various electrode materials available, spinel nickel cobaltate (NiCo₂O₄) is particularly interesting because of its excellent theoretical capacitance. Based on the understanding that the performances of the electrode materials strongly depend on their morphologies and structures, in this study, we successfully synthesized NiCo₂O₄ nanosheets on Ni foam via a simple hydrothermal route followed by calcination. The structures and morphologies of the as-synthesized products were characterized by X-ray diffraction, scanning electron microscopy, and Brunauer-Emmett-Teller (BET) surface area analysis, and the results showed that they were uniformly distributed on the Ni foam support. The surface chemical states of the elements in the samples were identified by X-ray photoelectron spectroscopy. The as-synthesized NiCo₂O₄ products were then tested as cathode materials for supercapacitors in a traditional three-electrode system. The electrochemical performances of the NiCo₂O₄ electrode materials were studied and the area capacitance was found to be 1.26 C·cm^-2 at a current density of 1 mA·cm^-2. Furthermore, outstanding cycling stability with 97.6% retention of the initial discharge capacitance after 10000 cycles and excellent rate performance (67.5% capacitance retention with the current density from 1 to 14 mA·cm^-2) were achieved. It was found that the Ni foam supporting the NiCo₂O₄ nanosheets increased the conductivity of the electrode materials. However, it is worth noting that the contribution of nickel foam to the areal capacitance of the electrode materials was almost zero during the charge and discharge processes. To further investigate the practical application of the as-synthesized NiCo₂O₄ nanosheets-based electrode, a device was assembled with the as-prepared samples as the positive electrode and active carbon (AC) as the negative electrode. The assembled supercapacitor showed energy densities of 0.14 and 0.09 Wh·cm^-3 at 1.56 and 4.5 W·cm^-3, respectively. Furthermore, it was able to maintain 95% of its initial specific capacitance after 10000 cycles. The excellent electrochemical performance of the NiCo₂O₄ nanosheets could be ascribed to their unique spatial structure composed of interconnected ultrathin nanosheets, which facilitated electron transportation and ion penetration, suggesting their potential applications as electrode materials for high performance supercapacitors. The present synthetic route can be extended to other ternary transition metal oxides/sulfides for future energy storage devices and systems.     

通过不对称氢转移/动态动力学拆分合成碳环N^3-嘌呤核苷

N^3-嘌呤核苷由于可能同时被嘌呤和嘧啶代谢酶识别,因而有望作为双靶点药物应用于抗病毒治疗.报道了一种以α-(N^3-嘌呤)取代的环烷酮为原料,通过不对称氢转移反应实现动态动力学拆分,高收率高立体选择性地合成系列碳环N^3-嘌呤核苷化合物.该催化体系也适用于α-嘧啶取代的环烷酮底物,且产物通过进一步衍生,合成了2’-F-,Ac S-,N^3-修饰的碳环嘧啶核苷.     

基于遗传算法的升力体外形优化设计

升力体由于低热流率再入物理特性和高效的内部容积利用率，是高超声速飞行器气动外形的一种典型布局.文章对升力体飞行器进行参数化数值建模，并提取其表征外形的参数作为设计变量，综合考虑飞行器再入过程中的气动力、气动热、容积利用率及稳定性等性能指标.运用多目标混合遗传算法对升力体进行了多变量、多约束下的气动外形优化设计，获得了再入飞行器外形的最优Pareto解.数值模拟结果表明，典型状态下最优Pareto解与CFD结果相差12%，验证了优化结果的准确性.      

基于改进VIKOR方法的地震应急物资运输决策问题研究

地震灾害应急救援物资方案的合理选择对与减少人员伤亡,降低灾民的财产损失具有重要影响。本文针对属性权重未知情形下的地震应急物资运输方案决策问题,提出了一种Pythagorean模糊不确定语言与前景理论相结合的改进VIKOR决策方法,即PFUL-PT-VIKOR法。首先,采用Pythagorean模糊不确定语言用于描述和融合专家对地震应急物资运输方案在考虑多种属性影响下的感知信息;其次,利用主客观融合法对属性权重进行求解;然后,提出基于前景理论的改进VIKOR法并得出方案排序;最后,通过算例分析,对所提出方法的有效性和实践性给予验证。结果表明,PFUL-PT-VIKOR模型有助于增强决策专家对不确定突发情景信息感知的知识表示能力,解决属性赋权过于主观或过分依赖样本的困难,并突围了应急决策者隐性心理行为较难定量应用的思维定势,增强了模型的现实适用性,为地震应急物资是否合理运输提供决策支持。     

坐标点分布对三维坐标变换参数估计不确定度的影响（英文）

相机坐标系和目标坐标系中公共特征点的测量精度和相对几何分布对参数估计具有重要影响,直接影响视觉导航精度。由于坐标点的测量精度依赖于测量系统的精度,而公共点的分布选取更容易调整,因此仅讨论公共特征点相对几何分布对平移旋转参数估计精度的影响。首先,采用非线性模型和加权整体最小二乘算法求解变换参数,并采用蒙特卡罗方法归纳总结了不同的特征点分布对参数估计精度的影响。同时,为了工程化应用,将坐标点分布的分散度进行量化作为其权重,提出一种重构协因数矩阵的方法。最后,基于实际测量数据的对比试验表明,在没有先验知识的情况下,所提出的方法可以改善参数的估计精度,即变换参数的后验标准差至少减小6.7%。     

一种基于自适应单元删除率的BESO方法

在ESO中采用动态删除率能有效地提高优化效率和稳定性，但现有的动态删除率策略都含有经验参数，确定删除率的过程较为复杂。本文提出了一种用于BESO的无经验参数自适应单元删除率确定方法。通过分析单元删除率对优化稳定性的影响，得到了结构优化过程中单元删除率的理想变化规律和单元灵敏度均匀化信息对删除率的影响情况，并据此分析了经验参数引入的原因，从而构造了评价单迭代步的单元灵敏度均匀化程度指标。然后，基于单迭代步的单元灵敏度均匀化程度指标，构造了全部迭代步信息下的单元灵敏度均匀化程度相对指标，结合单元删除率的推荐范围值，给出了一种自适应于结构优化进程的单元删除率自适应函数。最后，给出了基于自适应单元删除率的BESO方法实现流程。经典算例的结果对比说明，本文方法在保证优化质量相近的情况下，具有更好的优化效率和稳定性。     

不确定环境下基于时间、费用及鲁棒性权衡的多目标项目调度优化

项目调度中的时间和费用是两个重要的指标,而在不确定环境下进度计划的鲁棒性则是保证项目平稳实施的关键。本文研究不确定环境下的多目标项目调度优化问题,以优化项目的工期、鲁棒值和成本为目标安排各活动的开始时间。基于此,作者构建多目标项目调度优化模型,将模型分解为三个子模型分析目标间的权衡关系,然后设计非劣排序遗传算法进行求解,应用精英保留策略和基于子模型权衡关系的优化策略优化算法,进行算法测试和算例参数敏感性分析。最后,应用上述方法研究一个项目实例,计算得到非劣解集,实例的敏感性分析结果进一步验证了三个目标间的权衡关系,据此提出资源的有效利用策略。本文的研究可以为多目标项目调度制定进度计划提供定量化决策支持。     

基于复化梯形公式的NGM(1,1,k)模型背景值优化

针对经典NGM(1,1,k)在背景值的影响下模型精度(拟合精度与预测精度)不高这一现状,结合复化求积公式中的复化梯形公式,推导了一种新的背景值优化公式.通过7类测试数据和2类实际数据的验证表明:推导的NGM(1,1,k)背景值优化公式显著地提高了NGM(1,1,k)的模型精度和实用性.     

市场需求信息不对称下的保兑仓融资风险控制策略

信息不对称风险广泛存在于保兑仓融资过程当中,本文运用Stackelberg博弈模型刻画融资系统成员关系,运用动态规划优化分析方法求解对应博弈均衡策略。总结出需求信息不对称的三种表现形式:信息造假,信息优势及信息隐匿,分析各类信息不对称情形对融资系统所造成影响,并相应提出实现信息显示功能的契约甄别机制。研究表明:零售商可从信息不对称中获取巨大信息优势,但对其他成员造成损害,其中信息隐匿对生产商损害程度更高;二部定价机制可实现信息甄别,但生产商须为之付出信息租金,造成效率损失;而合理参数设定下的二部定价加回购机制有助于进一步改进融资系统及各成员收益,甚至达到次协调状态,最终实现融资成员收益的帕累托改进。本研究对于控制供应链融资中的信息风险、改善融资效率提供了理论依据及决策参考。