光伏电池缺陷红外热成像检测与图像序列处理

作为光伏电站的主要组成部分,光伏电池中存在隐裂、划痕、热点和断栅等缺陷,这些缺陷影响着电池的性能和电站的运行状况,因此开展光伏电池的缺陷检测是至关重要的。建立脉冲电致红外热成像(PEIT)实验系统,使用该系统开展含有不同类型缺陷的光伏电池的检测实验并采集红外热图像序列。采用线性判别分析(LDA)和二次判别分析(QDA)两种监督学习算法来处理热图像序列,并与主成分分析(PCA)和多项式拟合相关系数(FCC)两种传统处理算法进行比较。实验结果表明,PEIT算法可以对光伏电池的缺陷进行有效检测,QDA算法在信噪比、信息熵和均方误差三个指标上均优于LDA、PCA和FCC算法,可以实现对光伏电池各类缺陷的有效识别。     

Composition design for (PrNd-La-Ce)_2Fe_(14)B melt-spun magnets by machine learning technique

Data-driven technique is a powerful and efficient tool for guiding materials design,which could supply as an alternative to trial-and-error experiments.In order to accelerate composition design for low-cost rare-earth permanent magnets,an approach using composition to estimate coercivity(H_(cj)) and maximum magnetic energy product(BH)_(max) via machine learning has been applied to(PrNd–La–Ce)_2Fe_(14)B melt-spun magnets.A set of machine learning algorithms are employed to build property prediction models,in which the algorithm of Gradient Boosted Regression Trees is the best for predicting both H_(cj) and(BH)_(max),with high accuracies of R~2= 0.88 and 0.89,respectively.Using the best models,predicted datasets of H_(cj) or(BH)max in high-dimensional composition space can be constructed.Exploring these virtual datasets could provide efficient guidance for materials design,and facilitate the composition optimization of 2:14:1 structure melt-spun magnets.Combined with magnets' cost performance,the candidate cost-effective magnets with targeted properties can also be accurately and rapidly identified.Such data analytics,which involves property prediction and composition design,is of great time-saving and economical significance for the development and application of La Ce-containing melt-spun magnets.     

三维多孔碳负载氧化锡并协同氟化锂制备高性能锂离子阳极

新型多孔碳纳米片/碳纳米管(PC/CNT)材料表现出丰富的分级孔隙结构,具有较高的氧化锡(SnO₂)负载量。通过PC和CNT交联形成的三维结构能够有效地提高锂离子传输速率和电子的传导。此外,在电极中掺杂的氟化锂(LiF)不仅能够降低SnO₂-PC/CNT-LiF电极的电荷转移电阻,而且还能补充SEI膜形成时消耗的Li+,降低不可逆容量,增强SEI膜的稳定性。研究表明,SnO₂-PC/CNT-LiF电极在电流密度为100 mA·g^-1时,首次可逆比容量达到1642.98 mAh·g^-1,活性物质的利用率高达90.12%,循环100次后,放电比容量仍然达到745.11 mAh·g^-1,且库仑效率仍然保持在95.1%以上,显示出优异的倍率和循环性能。     

最大度为5的图的列表全可染色问题

对于一个给定的最大度为5的平面图G,(1)图G是9-列表全可染的;(2)若图G中不含5-圈,则G是8-列表全可染色的;(3)若图G不含5-圈,并且最大度点最多邻接两个3-面,则图G为7-列表全可染色的;(4)若图G中不含C4,C5,C7,C8,则图G是6-列表全可染色的;(5)若图G的最大的平均度mad(G)＜20/7,则图G是6-列表全可染色的.     

PuH2分子电子结构的DVM研究

关于钚的氢化物的分子结构和分子光谱公开解密的资料与数据甚少.基于密度泛函理论的全数值自洽场计算方法——离散变分方法(DVM)，数值解相对论的Dirac方程，在自由的钚原子和氢原子波函数的数值基及原子能级基础上计算了全电子的PuH2分子电子结构.得到PuH2分子基态最佳参数为键长Pu—H=0208617nm，键角θ°(H—H)=115.011°，轨道总能量为-19838.6630 a.u.，费米能级EF=-12.571eV. 比较了冻芯与非冻芯全电子计算结果.     

微波脉冲与孔阵矩形腔体耦合的数值模拟研究

利用时域有限差分(FDTD)方法对微波脉冲与孔阵矩形腔体的耦合过程进行了数值模拟研究.当孔缝阵中的孔缝长边垂直于入射电场方向时,详细分析了微波脉冲与孔缝阵矩形腔体的耦合过程中孔阵面上各个孔缝中心点的电场分布情况.结果表明,在平行于入射电场方向上排列的孔缝中,处在中心的孔缝场增强效应最弱,孔缝场增强效应由中心向两侧依次对称的增强;在垂直于入射电场方向上排列的孔缝中,处在中心的孔缝场增强效应最强,孔缝场增强效应由中心向两边依次对称的减弱.同时,讨论了孔缝孔阵中孔缝个数、间隔等因素对各孔缝中心点的场增强效应和腔体内的耦合场分布的影响.     

C波段相对论磁控管的三维粒子模拟研究

利用场论的方法推导了6腔扇形腔结构相对论磁控管的色散关系,并用牛顿迭代法对色散关系进行了求解,得到了色散关系曲线.利用三维PIC粒子模拟,对该结构的相对论磁控管分别进行了冷腔和热腔研究,冷腔研究得到了7π模谐振频率为2.42GHz,与本文理论推导的色散关系有很好的一致性.在热腔情况下,电子能量为437keV,电子束流为12.2kA,外加磁场为0.6T,模拟得到了频率为4.5GHz,平均峰值功率为0.96Gw的C波段的高功率微波输出,分别通过相空间图和不同腔内射频场随时间的变化曲线可以确定器件工作在2π模,效率约为18%,且频谱纯净.当进一步对参数进行优化后,在注入的电子能量和电子束流分别为1.05MeV和20.7kA,外加磁场为0.7T时,得到平均功率达到约4.4GW,频率为4.37GHz微波输出,效率约为20%.     

小分子与生物大分子间非共价相互作用分析方法研究进展

对小分子与生物大分子间非共价相互作用分析方法的研究进展作了较详细的评述。重点介绍了光谱、电化学、核磁共振、质谱等方法在小分子与生物大分子间相互作用研究中的应用及进展,总结了这些分析方法的优缺点,引用文献56篇。     

在温和条件下合成金属有机骨架与多酸复合材料及其性能研究

本文利用机械球磨法成功将三种多金属氧簇H3PW12O40、H4SiW12O40和H3PMo12O40负载入ZIF-8纳米晶材料中,并采用粉末衍射(PXRD)、紫外可见吸收光谱(UV-Vis)、傅里叶-红外光谱(FT-IR)、扫描电子显微镜(SEM)和透射电子显微镜(TEM)等测试方法对复合材料进行了一系列表征.结果表明,复合材料结构稳定,合成方法具有操作简单、反应时间短、产量高等特点.此外,得到的复合材料对重金属离子Cu2+、Pd2+和Cd2+等均表现出良好的吸附性能.     

Tesla-PFN型长脉冲功率源加载线的结构设计

 为解决Tesla-PFN型长脉冲功率源在高电压下多个加载线串联时加载线之间出现的电磁干扰问题,对一种环形串联加载线的结构进行了优化设计,重点解决了加载线与形成线的阻抗匹配及加载线的高压绝缘问题。优化了过渡段结构,使形成线与加载线阻抗匹配较好,输出脉冲顶部平坦;利用静电场分析软件计算了加载线的电场分布,通过调整屏蔽环的形状和位置使电场分布更加均匀。