矩形薄板屈曲分析的高阶有限条传递矩阵法

针对矩形薄板屈曲,基于基尔霍夫板理论,采用半解析有限条法和含有中间节线的高阶有限条法推导条元的控制方程。在此基础上,根据传递矩阵形成单元传递方程和系统传递矩阵,形成了分析薄板屈曲临界力和屈曲模态的矩形薄板屈曲分析的高阶有限条传递矩阵法。采用该方法分析了两种边界条件下四边受压矩形板的屈曲临界力,并与理论解和有限元解比较,实例证明该方法有效。此方法在有限条传递矩阵法的基础上可进一步提高计算精度。     

磁性AgBr/Ag3PO4/ZnFe2O4复合催化剂的制备及光催化性能

水热法结合原位沉淀法成功制备新型磁性溴化银/磷酸银/铁酸锌(AgBr/Ag₃PO₄/ZnFe₂O₄)复合催化剂,并通过X射线衍射、能量色散X射线、场发射扫描电子显微镜、透射电子显微镜和紫外-可见漫反射光谱对其晶相结构、组成、形貌及吸光性能进行了表征。在可见光照射下,所制备的AgBr/Ag₃PO₄/ZnFe₂O₄复合催化剂光催化降解罗丹明B (RhB)的活性优于Ag3PO4/ZnFe₂O₄、AgBr/ZnFe₂O₄和P25 TiO₂。在酸性和碱性溶液中,AgBr/Ag₃PO₄/ZnFe₂O₄光催化剂呈现出优良光催化性能。在AgBr/Ag₃PO₄/ZnFe₂O₄体系中,光催化降解RhB的速率随着反应体系温度的升高而增大,由阿伦尼乌斯方程计算获得反应体系活化能为31.9 kJ·mol^-1。AgBr/Ag₃PO₄/ZnFe₂O₄复合材料优异的可见光催化活性归因于光生电荷的有效分离,所产生的超氧自由基和空穴是RhB降解的主要活性物种。     

基于深度神经网络的太阳能电池组件缺陷检测算法研究

针对太阳能电池组件中电池片出现隐裂导致整片电池破碎,最终影响整个组件发电量的问题，在对电池组件光致发光（PL）图像待检测区域筛选定位的基础上，提出了一种利用卷积神经网络（CNN）进行电池组件隐裂缺陷检测的方法。首先利用PL成像方法获取电池组件图像，然后对图像进行预处理，基于聚类的方法对待检测目标区域进行筛选定位，最后利用3种不同结构的卷积神经网络模型对电池片进行缺陷检测，并进行准确率对比，使最优识别准确率达到99.25%。实验结果验证了该方法能准确地检测出太阳能电池组件的隐裂缺陷。     

从刚体力学引出结构稳定性的几个基本概念

在材料力学、结构力学等课程的教学中,由于弹性力学理论本身过于复杂,压杆或结构的稳定性主要概念难以全面引入.本文通过刚体力学模型和能量法,引入了临界力、平衡路径分叉、非线性后屈曲平衡路径稳定性、临界点稳定性、缺陷结构稳定性等重要概念,由于模型简单导致了所有概念都可解析讨论,力学概念清晰,易于理解,供相关人员参考.