从废水到新能源:光催化燃料电池的优化与应用

随着经济的飞速发展,社会对能源的需求日益扩大,对工业废水的无害化处理也提出了更高的要求。光催化燃料电池 (photocatalytic fuel cell, PFC) 在燃料电池中引入半导体光催化材料作为电极,实现了有机污染物高效降解和同步对外产电的双重功能,在废水无害化与资源化利用方面具有潜在的应用价值。半导体光催化电极是PFC系统高效运行的核心组件,增强其可见光响应和光生载流子分离是提高PFC性能的关键策略。反应器结构设计和运行参数优化也有利于改善PFC性能。本文从PFC基本原理和应用入手,综述了PFC在环境污染物资源化处理中的研究进展,并详细阐述了提高PFC的污染控制性能和产电效率的优化手段,为进一步设计高效稳定的PFC系统并实现其在水污染控制和清洁能源生产中的应用提供理论指导。     

三缺位硅钨酸盐纳米材料的调控形貌的合成及功能化

以三缺位Keggin型硅钨酸盐为前驱体,采用化学沉淀法成功合成出2例新型纳米材料M_3SiW_9(M=Cu.,Co.)。其中,Cu_3SiW_9表现为新颖的纳米晶须形貌,Co_3SiW_9表现为尺寸均一的球形纳米颗粒。经过一系列控制实验证明,通过掺杂不同类型的金属离子可以调控M_3SiW_9的形貌。我们对产生该现象的机理进行了合理推测。此外,使用荧光素钠作为掺杂剂可使Cu_3SiW_9纳米晶须具有优良的光致发光性能,测试表明,多酸并未淬灭荧光素钠的发光,复合材料在510 nm具有明显的发射波长。最后,我们对Cu_3SiW_9纳米晶须负载CdS量子点后的光催化产氢性质进行了研究。结果表明,当Cu_3SiW_9与CdS的质量比为1∶1时,复合材料的产氢效率约为纯CdS量子点的10倍。这也证实多金属氧酸盐的存在可以有效抑制CdS量子点光生电子与空穴的复合,从而大幅提高其光解水产氢的效率。     

新疆两处遗址出土绿松石文物的成分分析和产源判别

绿松石是一种产地有限,却在世界范围内被广泛使用的珍稀宝石资源,研究绿松石文物的矿料来源可为了解古代不同地区间珍稀资源的获取与交流模式、文化传播途径、早期贸易网络等学术问题提供帮助。新疆绿松石文物的矿料来源是近年来科技考古关注的热点问题之一,目前存在中原说、波斯说、新疆说和多元说等观点。研究新疆绿松石文物的产源,其难点在于既要保证文物的安全,又要确保分析数据的准确性,同时要避免样品表面污染对数据结果带来的干扰。鉴于此,采用等离子体原子发射光谱LA-ICP-AES对新疆加依、西沟两处墓地出土的绿松石进行化学成分分析,并结合秦岭东部五处产地的绿松石成分数据,经主成分分析绘制散点图——建立产地区分模型。主成分分析结果显示加依墓地样品中有五枚是罕见的锌绿松石,其余同西沟墓地绿松石的成分相近,均含有相对较高比例的Fe和Sr。结合中原地区的绿松石成分数据对比分析,发现新疆两遗址绿松石的微量元素特征相近,以高B2O低BaO为特征区别于中原地区的绿松石样品。在产地区分模型中,代表加依墓地和西沟墓地出土绿松石的散点聚集成团,且明显区分于白河、郧县、洛南、竹山、淅川五地的散点分布区域。综上结果表明新疆东部两处遗址的绿松石制品与中原东秦岭五处绿松石矿区所产矿料的成分差异较大,鉴于近年来新疆哈密发现与两处遗址同时代的绿松石采矿遗址,推测加依墓地、西沟墓地的绿松石制品其矿料来自中原地区的可能性较小。     

四连杆膝关节假肢的动力学建模与分析

相比于单轴式膝关节,四连杆膝关节具有更好的仿生特性和运动安全性,因而在下肢假肢研究中得到广泛关注. 本研究以一款四连杆膝关节被动假肢为研究对象,主要关注足-地交互作用力以及膝关节单边接触力等强非线性因素对下肢假肢步态的影响. 为此,采用 Kelvin-Voigt 模型和库伦模型描述足-地接触力和摩擦力,并采用 Kelvin-Voigt 模型描述膝关节单边接触力,从而基于第一类拉格朗日方程建立假肢动力学模型. 本研究以步态实验测得的髋关节运动数据为模型的驱动信号,针对假肢的步态特征进行了数值分析. 计算结果显示,当膝关节液压阻尼器的刚度较小时,强非线性作用力会使假肢产生显著的亚谐波响应,进而导致步态周期失谐. 进一步研究发现,提胯行为能够避免步态周期失谐,这也为残疾人行走时的提胯等代偿行为提供了一种新的力学解释. 为了评价假肢步态与健康人实测步态的一致性,本研究进一步定义了步态相关系数并分析了膝关节液压阻尼器刚度、阻尼参数对相关系数的影响. 结果表明,通过合理的刚度、阻尼参数设计,两者步态的相关系数可达到 0.9 以上,这为四连杆膝关节被动假肢进一步优化提供了理论支撑.      

网络系统的控制与优化

<正>近年来,网络系统的控制与优化是国内外科学工作者重点关注的研究领域,该项研究与生物、社会系统和现代工程技术的发展密切相关.多智能体系统是一类具代表性的网络系统,它可普遍用于多机器人的编队控制、空间无人机的分布式队形控制,也可为传感器网络研究以及复杂系统的自主协调控制等提供必要的理论基础.其中的一个典型问题在于理解如何通过仅调节少量个体来控制整个网络系统的行为,这是对网络系统施加控制的一种     

含酰胺结构超低膨胀聚酰亚胺薄膜的热膨胀行为

采用联苯二酐与3种含酰胺结构二胺制备了具有不同取代基团的聚酰胺-酰亚胺薄膜, 考察了酰胺结构对薄膜力学、 耐热及尺寸稳定性的影响, 研究了聚集态结构与薄膜热膨胀行为的关系和规律. 该系列薄膜具有超高强度和优异的耐热性能, 拉伸强度高达280.5 MPa, 玻璃化转变温度在389~409 ℃, 并在30~300 ℃温度范围内表现出超低负膨胀, 热膨胀系数(CTE, ppm/℃, 即10 ⁶ cm·cm ^-1·℃ ^-1)在-3.05~-1.74 ppm/℃之间. 聚集态分析结果表明, 酰胺结构使分子链间形成了强氢键相互作用, 分子链在薄膜面内方向高度有序取向, 并在膜厚方向堆积更为紧密, 使薄膜表现出热收缩现象. 通过不同体积大小的取代基团进一步调控分子链间相互作用及排列堆积, 可实现薄膜在高温下近乎零尺寸形变, 为设计制备超低膨胀聚合物基板材料提供了新思路.     

激光烧蚀下不同颗粒度Al-teflon的反应行为

为研究不同颗粒度对Al-teflon反应行为的影响，以颗粒度25 μm、1 μm和20～200 nm的Al粉和微米级Teflon粉混合制备的反应材料为研究对象，基于脉冲激光烧蚀实验，结合ICCD相机和光谱仪对反应过程中的自发光成像和发射光谱进行瞬态观测。研究结果表明，Al-teflon反应材料在激光烧蚀下的反应行为体现出典型的二次反应特征，具有持续燃烧特征和明显的后燃效应，也具有较长的能量释放时间；同时，其反应行为与Al粉颗粒度密切相关:初始阶段，反应随Al粉颗粒度的降低加剧，随着反应的进行，纳米级Al粉对应的反应材料后续反应能力逐渐下降，反应强度和反应时间都小于1 μm铝粉对应的反应材料。     

基于深度学习的人体行为识别算法

目前,针对深度学习的人体行为识别研究,往往采用视频中的全局信息对人体行为进行分析.然而,局部信息缺失造成的特征提取不完备,同样会导致识别精度急剧下降.由此,提出了基于多流深度学习的人体行为识别方法,将人体局部信息与全局信息相结合,通过局部不同特征的精确识别,使人体行为识别更加准确.实验表明,与现有深度学习方法相比,提出的方法在数据集UCF101和HMDB51上识别精度分别平均提高了约4.0%和6.2%.