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研究不同相区内的两种正极材料Li(Ni0.6Co0.2Mn0.2)O2(NCM622)和Li(Ni0.8Co0.1Mn0.1)O2(NCM811)的结构变化、热稳定性及放热反应机理.两种三元正极材料在充电过程中,相变顺序为H1、M、H2和H3.当结构转变为M相时,材料在高温下开始分解释氧,当结构转变为H2相时,材料热分解临界温度降低50℃左右.所研究的两种材料中,NCM811的热稳定性较差,主要原因有两个方面:首先,NCM811转变为不稳定相的临界电压较低,M、H2相变的临界电压分别为3.60 V、4.00 V,低于NCM622(分别为3.67 V和4.64 V);其次,同处于M相时,NCM811的释氧分解温度为300℃,低于NCM622的500℃. 相似文献
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新疆一企业引入门式链斗卸车机对原料进行卸车作业,大大提高卸车工作效率、节约卸车成本。但作业过程中粉尘较大且粉尘飘散很远,给作业人员职业健康和现场周围环境造成危害,现该企业对卸车机进行除尘改造,取得了较好的效果。 相似文献
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用离子液体1-甲基-3-丁基咪唑六氟磷酸盐([bmim]PF6)作修饰剂制备了离子液体修饰碳糊电极(IL/CPE)。在0.2 mol/L B-R(p H 3.2±0.1)缓冲溶液中,采用循环伏安法研究了槲皮素在该修饰电极上的电化学行为,建立了测定槲皮素的新方法。研究表明,槲皮素在IL/CPE电极上的氧化、还原峰电位差比在裸碳糊电极(CPE)上的小,而峰电流却显著增加,说明IL/CPE对槲皮素有电催化作用;在循环伏安曲线上,槲皮素的峰电流与其浓度在0.1~50μmol/L呈良好的线性关系,其线性方程为ip(μA)=3.941 3+0.211 9 c(μmol/L),线性相关系数为0.999 4,检出限为3.0×10-8mol/L。该法用于测定海红果中的槲皮素取得了较好的结果。 相似文献
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对橡胶混凝土与普通混凝土粘结劈拉强度进行试验研究,为橡胶混凝土在工程应用中的质量安全提供理论支持和技术保障。试验选用2种橡胶颗粒粒径、5种橡胶颗粒掺量及其经复合改性后配制橡胶混凝土作为新浇混凝土,普通混凝土作为老混凝土,并选用3种界面剂进行橡胶混凝土与普通混凝土的粘结劈拉强度试验,研究了橡胶颗粒粒径、橡胶颗粒掺量、复合改性和界面剂对粘结劈拉强度的影响。结果表明:橡胶颗粒粒径对橡胶混凝土与普通混凝土的粘结劈拉强度的影响因界面剂不同而有所差别;随着橡胶颗粒掺量增加,橡胶混凝土与普通混凝土的粘结劈拉强度先升后降,在一定掺量下达到最大值;橡胶混凝土与老混凝土的粘结劈拉强度都小于新浇橡胶混凝土整体劈拉强度,涂刷水泥净浆界面剂与不涂刷界面剂对于普通新老混凝土粘结时劈拉强度有较大差别,但对于橡胶混凝土与老混凝土粘结时劈拉强度相差不大,涂刷新型改性环氧界面剂时粘结劈拉强度最大。橡胶颗粒经复合改性后,橡胶混凝土与普通混凝土的粘结劈拉强度较未改性前有所提高。综上所述,新型改性环氧界面剂具有较好的粘结效果,可显著提高橡胶混凝土与普通混凝土的粘结劈拉强度。 相似文献
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近年来,深度神经网络(deep neural network,DNN)在众多领域取得了广泛应用,甚至在安全关键系统中已经可以代替人类作出决策,如自动驾驶和智慧医疗等,这对DNN的可靠性提出了更高的要求.由于DNN具有复杂的多层非线性网络结构,难以理解其内部预测机制,也很难对其进行调试.现有的DNN调试工作主要通过修改DNN的参数和扩增数据集提升DNN性能,以达到优化的目的.然而直接调整参数难以控制修改的幅度,甚至使模型失去对训练数据的拟合能力;而无指导地扩增训练数据则会大幅增加训练成本.针对此问题,提出了一种基于可解释性分析的DNN优化方法(optimizing DNN based on interpretability analysis,OptDIA).对DNN的训练过程及决策行为进行解释分析,根据解释分析结果,将原始数据中对DNN决策行为产生不同程度影响的部分以不同概率进行数据变换以生成新训练数据,并重训练DNN,以提升模型性能达到优化DNN的目的.在使用3个数据集训练的9个DNN模型上的实验结果表明,OptDIA可以将DNN的准确率提升0.39~2.15个百分点,F1-score... 相似文献
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With the widespread use of agile software development methods,such as agile and scrum,software is iteratively updated more frequently.To ensure the quality of the software,regression testing is conducted before new versions are released.Moreover,to improve the efficiency of regression testing,testing efforts should be concentrated on the modified and impacted parts of a program.However,the costs of manually constructing new test cases for the modified and impacted parts are relatively expensive.Fuzz testing is an effective method for generating test data automatically,but it is usually devoted to achieving higher code coverage,which makes fuzz testing unsuitable for direct regression testing scenarios.For this reason,we propose a fuzz testing method based on the guidance of historical version information.First,the differences between the program being tested and the last version are analyzed,and the results of the analysis are used to locate change points.Second,change impact analysis is performed to find the corresponding impacted basic blocks.Finally,the fitness values of test cases are calculated according to the execution traces,and new test cases are generated iteratively by the genetic algorithm.Based on the proposed method,we implement a prototype tool DeltaFuzz and conduct experiments on six open-source projects.Compared with the fuzzing tool AFLGo,AFLFast and AFL,DeltaFuzz can reach the target faster,and the time taken by DeltaFuzz was reduced by 20.59%,30.05%and 32.61%,respectively. 相似文献
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