浅析创新意识的培养措施

<正>创新意识是指因客观需要带来的一种不安于现状的心理状态,这种心理为创新意识的形成与创造能力的发展奠定基础.处于这种状态的人,思维不被定势或世俗偏见所束缚,常能开辟思维,标新立异地想出或做出常人所不敢想、不敢做的事.教学中,教师应想尽一切办法激发学生的主体意识,通过各种手段培养他们的求异、探索与创新精神.     

光学仿真设计实践能力培养训练的思考与探索

教学团队本着"重理论建模、强仿真设计、突创新实践、促科学探索"的教育理念,依托"数学物理方法与仿真"和"空间光通信创新实验"两门课程,重点开展了小班教学大学生光学仿真设计实践能力培养训练的思考与探索,通过近几年的教学研究与实践,其构建的光学仿真设计"阶梯次"能力训练教学实践培养模式,对培养大学生具有"宽泛的专业知识、科学的探索能力、仿真设计能力强和综合素质能力高"的创新型设计人才具有突出教学效果.     

活体声荧光成像研究

声荧光应用于生物组织成像研究是最近二年发展起来的新兴领域,本文报道利用高灵敏度的致冷CCD探测系统获取了活体声荧光图像,同时利用一种能在活体内增强声荧光的化学发光试剂FCLA（Fluoresceinyl Cypridina Luminescent Analog,海荧荧光素类似物）,成功地实现了在动物在体成像,这种方法可望在医学影像诊断中得到广泛的实际应用。     

机床基础件动态特性的有限元分析

本文用有限元法研究了机床基础件的动态特性.编制了多单元动静结构分析程序,使得能够分析各种基础件和各种计算模型.提取矩阵特征对的方法采用迁移子空间迭代法,它具有效率高和精度高的优点.本程序也能在国产TQ—16计算机上求解其它类型复杂结构任意所要求的特征对.     

CPU散热器换热特性的实验研究

本文对两种不同类型的CPU散热器,整体平直翅片与分段式的平直翅片,在不同加热功率、不同流速下的强迫风冷的传热性能进行了实验研究,得出换热系数主要和来流速度有关,而与加热功率关系不大的结论,并将二者的换热性能进行了对比。结果表明,翅片2的换热系数随流速的变化更强烈,在其他相同条件下,其换热系数甚至可以达到翅片1的两倍。     

水系锌离子电池宽温域性能的电解质改性策略研究进展

在资源短缺、能源需求倍增的当今世界,水系锌离子电池（AZIBs）作为一种大规模储能技术以其具有高安全性、低成本、高容量和快速充放电等优势脱颖而出。随着对能源多元化应用场景的增加,AZIBs被开发并应用于多种极端环境。然而,电池中的自由水分子会引发一系列的不良反应,导致电池出现容量下降和寿命缩短的问题。在低温条件下,溶剂水的冻结会引起AZIBs的离子电导率降低、电荷转移阻抗增加,导致电池速率性能下降。在高温条件下,溶剂水的快速蒸发会产生气泡和气体膨胀,水诱导的副反应加剧,同时电极材料也会出现腐蚀和溶解,从而影响电池寿命。针对这些挑战,在这篇综述中,分别总结了针对水系锌离子电池在高温与低温下的研究进展,提出了适用于低温、高温以及同时适用于高低温的电解质策略,重点研究了高浓度电解质、凝胶电解质、电解质添加剂和共晶电解质降低电解质凝固点、提高低温电化学性能的机理,并对进一步提高水系锌离子电池的宽温域性能和工业应用进行了展望。     

何美容 罗喜清 胡艳 赵海峰

8-羟基喹啉与许多金属元素,除碱金属外,在弱酸性或弱碱性溶液中能形成螯合物沉淀,这种沉淀分子量大,组成恒定。试样以硝酸和氢氟酸溶解,EDTA为掩蔽剂,在乙酸铵-乙酸(pH6.5)的缓冲溶液中,8-羟基喹啉与钨生成黄色沉淀,灼烧称量无水WO₃。分别对沉淀时pH值、陈化时间、沉淀剂的用量进行选择。研究出了一种快速、准确、经济的分析方法。分析准确度好、精密度高,完全能够满足生产分析要求。     

临界电流密度的分布对高温超导体中传输交流损耗的影响

基于Norris方程和Bean临界态模型,假定临界电流密度沿高温超导圆柱体半径的非均匀分布方式,从定量的角度研究了临界电流密度沿高温超导圆柱体径向分布方式的不同对传输交流损耗的影响.考虑临界电流密度沿径向的包括阶梯式和逐点变化式等多种分布方式,通过引进表征超导体内临界电流密度非均匀分布的强弱差异程度的无量纲参数λ推导出临界电流密度非均匀分布方式下高温超导体中传输交流损耗的解析表达式.结果表明临界电流密度阶梯式分布对损耗的影响和临界电流密度逐点变化式分布的情况在损耗曲线的变化趋势和量级上有明显的区别并且随着传输电流的增加临界电流密度的非均匀分布方式对传输损耗的影响也越显著.     

人工智能在锂离子电池研发中的应用

锂离子电池已成为解决现代社会储能问题的最佳解决方案之一。然而,电池材料和器件开发都是复杂的多变量问题,传统的依赖研究人员进行实验的试错法在电池性能提升方面遇到了瓶颈。人工智能（AI）具有强大的高速、海量数据处理能力,是上述突破研究瓶颈的最具潜力的技术。其中,机器学习 (ML) 算法在评估多维数据变量和集合之间的组合关联方面的独特优势有望帮助研究人员发现不同因素之间的相互作用规律并阐明材料合成和设备制造的机制。本综述总结了锂离子电池传统研究方法遇到的各种挑战,并详细介绍了人工智能在电池材料研究、电池器件设计与制造、材料与器件表征、电池循环寿命与安全性评估等方面的应用。最重要的是,我们介绍了AI和ML在电池研究中面临的挑战,并讨论了它们应用的缺点和前景。我们相信,未来实验科学家、数学建模专家和AI专家之间更紧密的合作将极大地促进AI和ML方法用以解决传统方法难以克服的电池和材料问题。     

石蜡/膨胀石墨/石墨烯复合相变储热材料的制备及性能

以石蜡(PA)作为相变储热材料、 膨胀石墨(EG)作为主导热材料和支撑材料, 石墨烯气凝胶(GA)作为导热增强材料和辅支撑材料制备了PA/EG/GA复合相变材料, 研究了GA添加量对复合相变材料相变温度、 相变潜热、 导热性能以及循环稳定性的影响. 结果表明, 所制备的80%PA-17%EG-3%GA复合相变材料导热性能良好, 循环稳定性出色. 与80%PA-20%EG复合材料相比, 该材料的相变温度、 相变潜热以及循环稳定性无明显变化, 但导热系数由4.089 W/(m·K)提升到了5.336 W/(m·K), 显示出良好的应用前景.