结合PBL课例的无机化学线下对分课堂教学设计与实践*

以原电池一节教学设计为例,探索了将PBL课例融入对分课堂教学模式。教学实践表明,新教学模式激发了学生的学习兴趣,提高了学生学习的积极性和主动性,提升了课程教学效果,达到了课程教学目标。对PBL课例与对分课堂有机融合的全新课堂教学模式的建设与发展进行了展望。     

基于改进免疫遗传算法的近红外光谱变量选择方法

该文在免疫遗传算法（IGA）的基础上,提出一种改进免疫遗传算法（iIGA）用于近红外光谱波长变量的选择。该算法舍去了原算法中固定抗体相似度阈值的思想,取而代之的是抗体相似度阈值自适应,同时引入精英保留策略和贪心算法思想,使得算法朝着正确的方向进行局部性探优。将该算法在玉米的淀粉和蛋白质含量数据集上进行实验测试,建立偏最小二乘（PLS）分析模型,并与IGA、遗传算法（GA）以及全谱方法进行了对比。结果表明,在玉米淀粉含量的预测上,iIGA相较于原IGA算法,预测集均方根误差（RMSEP）从0.312 0降至0.298 0,预测集预测精度提升4.5%;在玉米蛋白质含量的预测上,RMSEP从0.124 4降至0.110 3,预测集预测精度提升11.3%。分别对预测淀粉和蛋白质模型的RMSEP值进行显著性检验,F值分别为165.22和182.05,P值分别为9.5 × 10－23和4.5 × 10－24,P值均小于0.05,因此,iIGA能显著提升模型预测精度。     

高地应力区深埋隧道三维应力场数值模拟

结合高地应力区某深埋隧道工程,通过三维弹塑性有限元数值模拟,分析隧道掌子面推进过程中的围岩空间应力场状态和演化趋势.结果表明:当掌子面接近和通过某一断面时,围岩主应力大小和方向发生相应的变化.隧道开挖对平面σx、σy的主要影响范围约为0.5B,对围岩空间主应力和剪应力的影响范围约1.0B,对围岩位移和屈服接近度的影响范围分别为2.0B和1.0B.对高地应力区深埋隧道围岩稳定性分析、确定合理的支护措施以及制定合理的开挖方案具有重要的意义.     

金属锂负极的成核机制与载体修饰

金属锂具有电位低、比容量高等突出优点,是极具吸引力的下一代高能量密度电池的负极材料,然而存在枝晶、死锂、副反应严重、库伦效率低、循环稳定性差等问题,限制了其实际应用。金属锂负极的成核是电化学沉积过程中的重要步骤,锂在集流体或导电载体上的均匀成核和稳定生长对于抑制枝晶死锂、提高充放电效率和循环性能具有关键作用。本文从成核机制与载体效应的角度概述了锂金属负极的研究进展,介绍了锂成核驱动力、异相成核模型、空间电荷模型等内容,分析了锂核尺寸及分布与过电位和电流密度的关系,并通过三维载体分散电流密度、异相晶核/电场诱导成核、晶格匹配等方面的研究实例讨论了载体修饰对锂负极的性能提升。     

基于3,5-二硝基苯甲酸和2,2′-联吡啶的Cu(Ⅱ)、Zn(Ⅱ)配合物的合成及晶体结构

以3,5-二硝基苯甲酸(3,5-Hdnbc)和2,2′-联吡啶(2,2′-bipy)为配体,与Zn2+和Cu2+反应,得到了4个配合物[Zn(3,5-dnbc)2(2,2′-bipy)(H2O)]·(3,5-Hdnbc)(1),[Cu(3,5-dnbc)2(2,2′-bipy)(H2O)](2),[Cu(2,2′-bipy)2(3,5-dnbc)](NO3)·2(3,5-Hdnbc)(3),和[Cu(2,2′-bipy)2Cl](3,5-dnbc)·(3,5-Hdnbc)(4)。用元素分析、红外光谱对其进行了表征,并用单晶X-射线衍射测定了配合物的晶体结构;对配合物1和2进行了热重分析。4个配合物均为单核分子。配合物1中,Zn2+离子是五配位的三角双锥结构;配合物2中,Cu2+离子是五配位的变形四方锥结构;配合物3和4中,Cu2+离子均是五配位的三角双锥结构;配合物中存在氢键和π-π堆积等弱的分子间作用力。     

3-氨基-1,4,5,6-四氢吡咯[3,4-c]吡唑构筑的钴(Ⅱ)、铜(Ⅱ)配合物的晶体结构(英文)

以3-氨基-1,4,5,6-四氢吡咯[3,4-c]吡唑(Athpp)为配体合成了2个金属配合物即CoCl4(Athpp)2·2H2O(1)和CuCl4(Athpp)2(2)。用红外、元素分析和X-射线单晶衍射等手段表征了晶体结构。配合物1结晶在P1空间群而配合物2结晶在P21/n空间群。金属中心均采取扭曲八面体构型。此外,还研究了配合物的固体荧光性质     

基于聚间苯二胺-壳聚糖复合膜的葡萄糖电化学生物传感器

采用循环伏安法在铂电极表面形成聚间苯二胺-壳聚糖复合膜;以戊二醛为交联剂将葡萄糖氧化酶共价固定在复合膜上形成葡萄糖电化学生物传感器;运用扫描电镜考察复合膜的形貌特征;考察了壳聚糖用量和电位循环圈数对膜特性的影响;采用电流-时间法考察了该传感器对葡萄糖的电化学响应特性。结果表明,该传感器对葡萄糖有较快的响应速度(3.5s),在0.02m mol·L-1~1.27mmol·L-1浓度范围内响应电流与葡萄糖浓度成正比,检测极限为0.01m mol·L-1,样品测定的加标回收率为97.1%~102.5%。该传感器具有较好的选择性,对葡萄糖的测定具有较高的准确度与精密度。     

磷酸锂原位包覆富锂锰基锂离子电池正极材料

本工作通过“碳酸盐共沉淀-沉淀转化-固相反应”方法,实现磷酸锂原位包覆和改性富锂锰基锂离子电池正极材料Li_1.2Mn_0.54Co_0.13Ni_0.13O₂,研究了磷酸锂包覆层的形成过程及其对电化学性能的影响.结果显示,碳酸盐前驱体经沉淀转化反应原位形成磷酸镍包覆层,与锂源混合煅烧,最终转化为厚度小于30 nm的磷酸锂包覆层.该材料组装的半电池在125 mAh·g^-1电流密度下循环175圈后容量达191.1 mAh·g^-1,容量保持率为81.8%,平均每圈电压衰减仅为1.09 mV.磷酸锂包覆层缓解了材料表面与电解液之间的副反应,抑制了不可逆相变和过渡金属溶出,同时磷酸锂作为锂离子导体促进锂离子传输.本工作表明沉淀转化法原位包覆磷酸锂是提升富锂锰基正极材料性能的有效途径.     

溶剂热法制备ZnS纳米线束

采用单一前驱体溶剂热法,在聚乙烯吡咯烷酮(PVP)作表面活性剂条件下,成功合成了ZnS纳米线束.利用X射线衍射(XRD)、透射电子显微镜(TEM)、傅里叶红外变换吸收光谱及光致发光测试对样品的结构、形貌及物理性能进行了分析与表征.结果表明,所得产物为纯的六面体纤维锌矿ZnS纳米线束,直径在20~30 nm,长度为1.5~2.0μm,并对ZnS纳米线束的形成机理进行了探讨.     

基于PID神经网络自动换挡过程油门调速

提出了一种在AMT换挡过程中运用PID神经网络进行油门调速的方法.通过台架实验,建立了东风康明斯EQB235-20柴油发动机的油门实验模型,同时在Matlab平台上对PID神经网络进行训练,使其输出逼近理想油门实验模型.将训练后的PID神经网络移植入ECU,进行发动机调速实验.实验表明,PID神经网络有响应速度快、鲁棒性好、收敛特性好的特点,提高了车辆的自适应能力.