锂离子电池用Li4Ti5O12-碳复合材料的制备与电化学性能

Li₄Ti₅O₁₂-C composite was prepared by sol-gel method using ethyl alcohol as solvent, lithium acetate and tetrabutyl titanate as raw materials, and graphite as carbon source. Li₄Ti₅O₁₂-C composites were characterized by thermogravimertric(TG) analysis and differential thermal analysis(DTA), X-ray diffraction(XRD), Fourier transform infrared (FTIR) spectroscopy, scanning electron microscopy (SEM) and electrochemical tests. Results show that Li₄Ti₅O₁₂-C composite with 5% carbon containing can be obtained by annealing the precursor at 600 ℃ for 6 h in N₂ atomsphere. The composites can deliver a specific capacity of 167.1 mAh·g^-1, 99.0% and 105.1% of the capacity can be retained after discharged for 80 times at 0.1C and 2.0C, respectively. Compared with pure Li₄Ti₅O₁₂, Li₄Ti₅O₁₂-C composite shares larger discharge capacity, better cyclability and rate performance.     

流变相法制备LiNi0.5Mn1.5O4锂离子电池正极材料及其电化学性质

LiNi_0.5Mn_1.5O₄ was prepared by rheological method using CH₃COOLi, Ni(CH₃COO)₂ and Mn(CH₃COO)₂ as raw materials. XRD and SEM results show that LiNi_0.5Mn_1.5O₄ synthesized at 850 ℃ has cubic spinel structure with clearly defined shape and particle size of 0.2～0.4 μm. Electrochemical tests show that the LiNi_0.5Mn_1.5O₄ presents a plateau near 4.7 V and delivers the maximum discharge capacity of 140.5 mAh·g^-1. After 100 cycles, the capacity loss per cycle was only 0.015% discharged at 0.2C and the capacity retention was more than 76.3% discharged at 2.0C at room temperature and the capacity loss per cycle was only 0.32% discharged at 0.2C at 55 ℃.     

梯度洗脱液相色谱的智能优化

本文从被测组分的分子结构和其差异入手,通过对梯度状态下柱内过程的描述,保留值和宽度的预测,讨论了梯度洗脱液相色谱的一种优化方法。     

红参的微量元素含量及溶出率研究

采用电感耦合等离子体发射光谱法(ICP-AES)测定了红参中15种微量元素的含量及溶出率。结果显示在红参及其水煎液中Ca，Mg，Fe，Mn，Zn，Sr，Al元素的含量较高。Cr，Al，Mg，Cd，Ni，Fe元素的溶出率较高。     

直流磁控反应溅射制备(002)择优取向AlN薄膜

采用直流磁控溅射法,Al靶直径75mm,靶基距9cm,本底真空3×10-5Pa,气体分压N2/Ar=1/3,工作气压0.2Pa,溅射功率72W,溅射时间1h,溅射过程不加热,使其自然升温,在Si(100)衬底上制备AlN薄膜.结合椭圆偏振仪、X射线衍射(XRD)、X射线光电子能谱(XPS)、扫描电子显微镜(SEM)、原子力显微镜(AFM)等测试手段研究了薄膜特性.结果表明,所制备的多晶AlN薄膜厚度为715nm,具有良好的(002)择优取向,其衍射峰半高宽(FWHM)为0.24°.XPS剥蚀260min后O的原子浓度降为6.24;,Al和N化学剂量比非常接近1:1.AlN薄膜晶粒大小均匀,平均尺寸为35nm左右.表面粗糙度为0.37nm,表面均方根粗糙度为0.49nm,Z轴方向最高突起约3.13nm.     

温度对铽（III）-转铁蛋白溶液构象的影响

在pH 7.4,0.01 mol/L N-2-羟乙基哌嗪-N’-2-乙磺酸（Hepes）条件下,铽 （III）与N,N’-二（2-羟苄基）乙二胺-N,N’-二乙酸（HBED）结合并发生交换 相互作用使铽（III）荧光增强10~4倍,通过监测铽（III）545 nm荧光强度的变化 测定了Tb-HBED配合物的条件稳定常数是lgK = 14.30 ± 0.49;Tb-HBED配合物中 配体、铽（III）荧光强度均随着温度的升高而降低。在pH 7.4,0.01 mol/L Hepes条件下,Tb_N-apoTf-Tb_C配合物中蛋白质的荧光强度随着温度的升高而降 低,而能量受体铽（III）的荧光强度随着温度的升高而增强,主要源于铽（III） 与螺旋5色氨酸残基间的无辐射能量转移;当温度由0 ℃上升到55 ℃时,平均能量 转移效率AE值增加了29%,给体、受体间距离R有约4.2%的减小,温度变化引起 Tb_N-apoTf-Tb_C配合物大的构象变化;铽（III）与人血清脱铁转铁蛋白的结合使 蛋白质的变性温度降低。同样条件下,Tb_N-apoOTf-Tb_C配合物与Tb_N-apoTf- Tb_C配合物有所不同,虽然能量给体的荧光强度随着温度的增加而减小,但铽（ III）荧光强度没有明显的增强;铽（III）对蛋白质的变性温度几乎没有影响。     

连续型随机变量序列的一类强偏差定理

设｛犡狀,狀≥１｝是任意相依连续型随机变量序列,｛犅狀,狀≥１｝是实直线上的Ｂｏｒｅｌ集,犐犅狀（狓）是犅狀的示性函数．该文研究｛犐犅狀（犡狀）,狀≥１｝的极限性质,得到一类用不等式表示的强偏差定理,其偏差界依赖于样本点．     

CALCULATION ANALYSIS OF SHEARING SLIP FOR STEELCONCRETE COMPOSITE BEAM UNDER CONCENTRATED LOAD

The strain difference of steel and concrete under vertical concentrated load was analyzed on the basis of elastic theory, and was compared with ideal solution of steel and concrete under vertical uniform load. The results indicate that the computing formula concluded from the paper is believable. The practical structure usually bears concentrated load, so it can be used in the practical engineering.     

低热应力热稳定曲线型阵列波导光栅复用器

相对方形阵列波导光栅波分复用器芯片而言,采用曲线切割的复用器芯片可以成倍地增加单个晶圆上的复用器产出率,但是曲线切割复用器的中心波长更加容易受到热应力的影响,该热应力是由于封装盒与耦合到复用器芯片上的带状光纤之间的线膨胀系数差异所引起的.本文实验分析了封装热应力对复用器中心波长的影响,结果表明,封装热应力与复用器中心波长之间的变化成线性关系.即使采用比较软的硅橡胶将复用器上的带状光纤固定到封装盒上,对于热稳定封装的曲线复用器而言,当环境温度在-20~65℃之间变化时,其中心波长也会有46 pm的变化.通过在热稳定复用器封装用的加热片上贴一片高硼硅玻璃,同时将带状光纤用硅橡胶固定到高硼硅玻璃上的方法,既保证了带状光纤相对封装盒固定,又减小了它们之间线膨胀系数不一致导致的热应力.实验结果表明,在-20到65 ℃温度范围内,这种复用器模块的中心波长高低温变化典型值小于5 pm,而且光纤所受的应力典型值小于0.029 MPa.     

基于多角度的我国房地产行业数学模型的建立与分析

房地产业在我国国民经济中起着重要的作用,通过建立数学模型,从多个角度研究我国的房地产行业的性质与发展态势.首先,建立了基于联立方程组的住房的供给和需求模型,并结合蛛网模型进行分析,发现我国房地产目前处于一个非均衡的阶段;接着,建立了基于VAR模型的房地产行业和国民经济13个主要其他行业关系模型,找到了与房地产业互相影响的产业;再接着建立了基于组合权重的GC-TOSIS法的我国房地产行业态势分析模型,得出近几年房地产的态势不太乐观的结论;并通过态势分析模型得到我国房地产的经济发展情况,并引入可持续发展指数,建立了基于离散Hopfield神经网络的房地产行业可持续发展模型,得到我国房地产行业可持续发展程度以及可持续发展的等级正在逐渐增高.最后,结合以上四个模型,综合分析我国房地产的各个方面的发展趋势,并提供了可行性建议.