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锂离子电池正极材料Li[Li0.167Mn0.583Ni0.25]O2的合成与性能研究 总被引:1,自引:0,他引:1
应用低热固相法制备镍锰复合正极材料Li[Li0.167Mn0.583Ni0.25]O2.XRD、FESEM和恒电流充放电测试表明,该材料结晶良好,可标定为α-NaFeO2型结构(空间群R3-m),颗粒粒径约为60~100 nm,粒度均匀细小.在2.5~4.4 V之间以0.5 C(100 mA/g)做充放电循环时,可逆比容量在120 mAh/g以上,循环性能非常稳定.如将截止电压升高到4.6 V,则比容量大大提高,最高可达234 mAh/g.上述充放电测试都出现了比容量随循环次数上升的现象.主要原因可归结为材料中Mn(Ⅳ)向Mn(Ⅲ)的转变,但在不同的电压范围内导致该转变的起因并不相同. 相似文献
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用中子检查隐藏爆炸物的物理学原理 总被引:1,自引:0,他引:1
由隐藏爆炸物引发的空难事件会给人民的生命财产造成惨重的损失.为避免炸机事件就必须在行李箱进入飞机前把隐藏在其中的炸药检查出来. 相似文献
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5G AAU(Active Antenna Unit,有源天线单元)电源线接续规范性检测是5G工程建设验收的重要环节,文章提出基于YOLOv5和Mobilenetv2迁移学习的5G AAU设备电源线接续规范性自动识别方法,主要包含两步:第一,根据AAU设备与电源线的特征差异,使用YOLOv5目标检测算法识别AAU设备(head)和线(line);第二,构造5G AAU-ECSD(Equipment Connection Specification Data,设备接续规范数据集),使用MobileNetv2分类算法判断5G AAU设备接续的合规性.在5G AAU-ECSD的交叉验证中,结果证明本文方法能够准确有效地判断5G AAU电源线接续是否规范,检测准确率达到92%,从而可代替人工验收,提升工程验收效率. 相似文献
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本文设计算法对疫情相关的微博内容进行情绪识别,判断内容是积极的、消极的还是中性的.以识别准确率为评价指标,使用机器学习、深度学习等多种AI算法进行实践,并分别进行模型调优.通过实验表明:相比传统机器学习算法,深度学习算法在疫情相关文本情感分类任务中具有较为明显的优势.在机器学习算法中,TfidfVectorizer在文本特征提取上优于CountVectorizer,Lightgbm集成算法的实际效果优于朴素贝叶斯.在深度学习算法中,使用BERT预训练的Embedding实际效果优于Word2VecEmbedding. 相似文献
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为提高锂离子电池安全性,本文制备了锂离子电池阻燃添加剂-三氟乙氧基磷酸酯(TFP)。通过红外(IR)光谱法鉴定了产物结构;讨论了反应时间、反应物浓度比与产率的关系;以及TFP的加入对1mol/L LiPFoEC/EMC/DMC(1:1:1Vol.)电解液的可燃性、分解电压和离子电导率的影响。结果表明:反应时间、反应物浓度比对TFP产率影响较为明显,当催化剂为15mol.%(相对于三氯氧磷),反应时间6h,三氟乙醇与三氯氧磷摩尔比为6:1时,TFP的产率可以达到94.00%;添加TFP对电解液阻燃效果显著,对电解液的分解电压无不利影响,电解液电导率会有所下降,对Li/LiCoO2电池的比容量影响不大。 相似文献
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针对硫化过程对异戊橡胶中的填料絮凝及其性能的影响等问题, 通过改变硫化温度和硫化时间, 对比研究了炭黑、 白炭黑、 炭黑/白炭黑混合填料体系中的填料絮凝过程, 比较其动、 静态性能等的变化. 为了分析交联网络在填料絮凝过程中的贡献, 对比了工艺相同的含硫与不含硫胶料在不同温度和时间下的絮凝过程. 在含硫体系中, 佩恩效应主要来自于填料网络和橡胶网络的贡献; 而在不含硫体系中, 佩恩效应主要来自于填料网络的贡献. 研究结果表明, 橡胶网络的形成在一定程度上限制了填料的絮凝, 因此, 随温度升高, 含硫体系的佩恩效应减小, 而无硫体系的佩恩效应逐渐增加或先减小后增加. 随时间延长, 含硫胶料和无硫胶料的佩恩效应均增加, 但机制有所不同. 其中含硫胶料主要来自于交联网络的形成, 而无硫胶料主要来自于填料的絮凝. 絮凝动力学研究表明, 快速絮凝发生在较短的时间范围内, 在长时间范围内絮凝开始变慢但并不会停止, 且在较低温度(60 ℃)下絮凝仍会发生. 此外, 高温和长时间热处理导致材料的拉伸性能出现下降, 但动态疲劳性能有所增强. 相似文献