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锂电池热管理用TPE基柔性复合相变材料的研究进展

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化工进展 2024年第6期43卷 3159-3173页

作者：何瑞强方敏周健夺费华杨凯江西理工大学土木与测绘工程学院江西赣州341000 江西理工大学材料冶金化学学部江西赣州341000

热塑性弹性体(TPE)因其出色的柔韧性、低成本和强相容性,可作为相变材料(PCM)的载体,将其与相变材料和导热填料复合制备的柔性复合相变材料(FCPCM)在电池热管理(BTM)领域具有广泛的应用前景。本文通过总结国内外关于TPE基柔性复合相变... 详细信息

热塑性弹性体(TPE)因其出色的柔韧性、低成本和强相容性,可作为相变材料(PCM)的载体,将其与相变材料和导热填料复合制备的柔性复合相变材料(FCPCM)在电池热管理(BTM)领域具有广泛的应用前景。本文通过总结国内外关于TPE基柔性复合相变材料在电池热管理领域的研究成果,对常用的TPE材料进行了分类并对其工作原理和制备方法等进行了详细介绍。针对相变材料在电池热管理应用中存在的低导热性、低形状稳定性、不良力学性能等问题,本文重点介绍了TPE基柔性复合相变材料的热物理性能(相变潜热和热导率)、电池热管理效果(最高温度和最大温差)、力学性能和抗振性能等。指出当前电池热管理中柔性复合相变材料存在的局限性并对未来的发展方向进行了展望,寻找潜在的柔性材料、协同的二元柔性载体和二元导热填料,提高柔性复合相变材料的绝缘性、介电性和低温适应性等方面应是未来的主要研究方向,增强柔性复合相变材料在振动条件下对锂电池的温控性也需要进一步探索。该综述对电池热管理中TPE基柔性复合相变材料的进一步研究和开发提供重要参考价值。

关键词：电池热管理柔性复合相变材料力学性能热塑性弹性体热传导

一种融合GA和LSTM的边坡变形预测优化网络模型及其应用

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大地测量与地球动力学 2024年第5期44卷 491-496页

作者：肖海平王顺辉陈兰兰范永超万俊辉江西理工大学土木与测绘工程学院江西省赣州市341000 江西理工大学应用科学学院江西省赣州市341000

考虑到BP神经网络模型忽略边坡监测数据存在的时间相关性,以及LSTM模型由于超参数选择存在主观性而易陷入局部最优等问题,提出一种基于遗传算法和长短期记忆网络(GA-LSTM)相结合的边坡变形预测模型,以发挥遗传算法全局搜索能力和LSTM预... 详细信息

考虑到BP神经网络模型忽略边坡监测数据存在的时间相关性,以及LSTM模型由于超参数选择存在主观性而易陷入局部最优等问题,提出一种基于遗传算法和长短期记忆网络(GA-LSTM)相结合的边坡变形预测模型,以发挥遗传算法全局搜索能力和LSTM预测时序数据的优势。以海明矿业露天采场边坡为研究对象,分别采用BP神经网络模型、LSTM网络模型以及GA-LSTM网络模型对边坡监测点GNSS49变形进行预测分析,并对比各模型达到收敛条件的时间。结果表明,GA-LSTM模型与其他模型达到同一收敛条件的时间差异不大,GA-LSTM模型的拟合准确度在0.1~0.2 mm,是LSTM神经网络模型的5~7倍,是BP神经网络模型的10~20倍,具有较高的精度和稳定性,其预测值与实际监测数据基本一致,可为矿山边坡的安全生产、管理以及决策控制提供科学依据。

关键词：露天矿边坡遗传算法 LSTM神经网络优化网络模型变形预测

稀土氧化铈增强的钴基电解水催化材料及其性能

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复合材料学报 2024年第2期41卷 804-815页

作者：邱文婕胡珍周其洪陈建漆小鹏江西理工大学稀土学院赣州341000

探索和开发高效且低成本的析氢反应(HER)和析氧反应(OER)电催化剂,对于解决能源危机和环境污染至关重要但仍具有挑战性。本文在三维的泡沫镍基底上设计并制备了一种由超薄的氧化铈和磷化钴纳米片组成的自支撑电极(CeO_(2)-CoP/NF)。当... 详细信息

探索和开发高效且低成本的析氢反应(HER)和析氧反应(OER)电催化剂,对于解决能源危机和环境污染至关重要但仍具有挑战性。本文在三维的泡沫镍基底上设计并制备了一种由超薄的氧化铈和磷化钴纳米片组成的自支撑电极(CeO_(2)-CoP/NF)。当电流密度为10 mA·cm^(-2)时,CeO_(2)-CoP/NF在1 mol/L KOH和0.5 mol/L H_(2)SO_(4)中的析氢过电位分别为124 mV和142 mV;CeO_(2)-CoP/NF也能呈现优越的OER活性,电流密度为100 mA·cm^(-2)时,在1 mol/L KOH中呈现的析氧过电位为328 mV,并且具有更优越的循环稳定性。实验结果表明:CeO_(2)的引入能够减少电解液的侵蚀和提升CoP材料的电解水催化性能。这项工作为高性能的水裂解电催化剂的发展提供了新的见解。

关键词：电解水析氢反应析氧反应氧化铈磷化钴电催化

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月桂酸基二元低共融储能材料的制备及热性能

化工进展 2024年第6期43卷 3256-3267页

作者：梁西妹费华李元林雍帆郭梦倩周嘉宏江西理工大学土木与测绘工程学院江西赣州341000 江西理工大学理学院江西赣州341000

相变材料的潜热储能技术利用于建筑节能领域。以月桂酸(LA)为基础,引入石蜡(PW)和癸酸(CA),研究月桂酸基二元相变材料的热性能、稳定性及可靠性。通过理论预测得到LA-PW、LA-CA的相变温度为35.75℃和18.11℃,通过实验得到LA-PW的最佳比... 详细信息

相变材料的潜热储能技术利用于建筑节能领域。以月桂酸(LA)为基础,引入石蜡(PW)和癸酸(CA),研究月桂酸基二元相变材料的热性能、稳定性及可靠性。通过理论预测得到LA-PW、LA-CA的相变温度为35.75℃和18.11℃,通过实验得到LA-PW的最佳比例为76∶24,LA-CA的最佳比例为30∶70。LA-PW、LA-CA的相变温度分别为37.45℃和17.82℃,与理论值相差1.70℃、0.29℃,相变潜热分别为186.9J/g、129.16J/g。FTIR和XRD分析发现LA-PW、LA-CA都没产生新物质,为纯物理结合且在蓄放热实验过程中表现出良好的储热性能。热重分析可以看出在100℃内,LA-PW、LA-CA都没有发生热解现象,表现出良好的热可靠性。经过500次冷热循环后LA-PW、LA-CA的相变温度最大差率分别为9.5%、2.15%,相变潜热最大差率分别为3.8%、3.27%,能保持较好的稳定性和蓄热性能,适用于建筑行业的节能研究应用。

关键词：脂肪酸复合相变材料潜热储能热可靠性建筑节能

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高水压高应力岩石声波时域传播特性试验研究

煤炭学报 2024年第7期49卷 3074-3089页

作者：金解放赵康艳黄方博王宇方立兴江西理工大学土木与测绘工程学院江西赣州341000 江西理工大学资源与环境工程学院江西赣州341000

地下工程岩体普遍处于水压力和地应力环境中,水压力和地应力共同控制着岩石的物理力学特性,研究高水压和高应力对岩石声波传播的影响特性,有利于揭示深部岩体工程开挖时围岩损伤演化、动态力学响应以及水压力和地应力的反演。基于自主... 详细信息

地下工程岩体普遍处于水压力和地应力环境中,水压力和地应力共同控制着岩石的物理力学特性,研究高水压和高应力对岩石声波传播的影响特性,有利于揭示深部岩体工程开挖时围岩损伤演化、动态力学响应以及水压力和地应力的反演。基于自主研发的高水压高应力岩石声波测试系统,设置多组水压力和轴向静应力等级用于模拟地下水压力和地应力环境,对红砂岩和石灰岩进行声波传播试验。选取岩石声波首波波形,研究岩石声波波速、首波幅值和能量随水压力和轴向静应力的变化关系,构建岩石声学参数的演化经验模型。研究结果表明,当承受的轴向静应力确定时,红砂岩声波波速随水压力的增大呈先上升后下降的变化趋势,2者呈良好高斯函数关系,石灰岩声波波速随水压力的增加先快速升高后缓慢降低。当承受的水压力确定时,2种岩石声波波速随轴向静应力的增大均呈先增加后减小的变化趋势,红砂岩声波波速与轴向静应力呈高斯函数关系,且红砂岩声波波速变化显著,石灰岩变化较小。确定轴向静应力工况下,红砂岩首波幅值和能量随水压力的增加先平缓发展后快速降低,首波幅值与水压力呈指数函数的变化关系;石灰岩首波幅值和能量随水压力的增加先快速增加后平稳发展或略有降低。确定水压力工况下,红砂岩首波幅值和能量随轴向静应力的增加先升高后下降;石灰岩首波幅值和能量随轴向静应力的增大先快速上升后急剧减小。研究成果对深部高水压环境下岩体工程开挖围岩赋存状态表征、应力波传播以及邻近结构的稳定性分析提供理论基础。

关键词：深部高水压岩石声波传播声波波速首波幅值首波能量

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高水压高应力岩石声波传播频域特性试验研究

岩石力学与工程学报 2024年第6期43卷 1316-1334页

作者：金解放黄方博赵康艳王宇方立兴江西理工大学土木与测绘工程学院江西赣州341000 江西理工大学资源与环境工程学院江西赣州341000

深部岩体工程处于高水压高地应力环境中,其损伤演化特性受赋存环境的影响;声波广泛用于表征岩石(体)损伤累积演化程度。为研究高水压高地应力下岩石的声波传播规律和衰减机制,基于自主研发的高水压高应力岩石声波测试系统,设置6个水压力... 详细信息

深部岩体工程处于高水压高地应力环境中,其损伤演化特性受赋存环境的影响;声波广泛用于表征岩石(体)损伤累积演化程度。为研究高水压高地应力下岩石的声波传播规律和衰减机制,基于自主研发的高水压高应力岩石声波测试系统,设置6个水压力和5个轴向静应力等级,分别模拟不同的地下水压力和地应力环境,对孔隙率差别较大的红砂岩和石灰岩开展声波传播试验。确定声波首波选取方法,将首波进行傅立叶变换,分析频谱曲线的变化特性;定义频域传输系数,分析频域传输系数、质心频率和品质因子的变化规律,探索波阻抗与品质因子的关系,构建岩石频域衰减的经验模型。研究结果表明,随水压力增大,红砂岩的声波频谱面积和频域传输系数先增加后减小,频域传输系数与水压力呈高斯函数关系;而石灰岩的2个参数先整体增大后缓慢变化。随轴向静应力增大,2种岩石的频域传输系数均先增加后减小。随水压力增大,红砂岩的质心频率呈线性下降,出现“频率漂移”现象,而石灰岩的先上升后缓慢发展;随轴向静应力增大,不同岩石声波质心频率先上升后下降。2种岩石品质因子随水压力先快速增加后减小,但减小程度具有差别,红砂岩品质因子减小显著,石灰岩减小较小。2种岩石处于压密阶段时品质因子增大,达到损伤阶段时品质因子减小。研究成果为探索深部高水压环境下岩石损伤演化声学研究方法奠定了理论基础。

关键词：岩石力学深部高水压岩石声波传播频域传输系数质心频率品质因子

轻量级重参数化的遥感图像超分辨率重建网络设计

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光学精密工程 2024年第2期32卷 268-285页

作者：易见兵陈俊宽曹锋李俊谢唯嘉江西理工大学信息工程学院江西赣州341000

针对当前基于深度学习的遥感图像超分辨率重建模型部署时对硬件要求较高,本文设计了一种轻量级基于重参数化的残差特征遥感图像超分辨率重建网络。首先,采用重参数化方法设计了一种残差局部特征模块,以有效地提取图像局部特征;同时考虑... 详细信息

针对当前基于深度学习的遥感图像超分辨率重建模型部署时对硬件要求较高,本文设计了一种轻量级基于重参数化的残差特征遥感图像超分辨率重建网络。首先,采用重参数化方法设计了一种残差局部特征模块,以有效地提取图像局部特征;同时考虑到图像内部出现的相似特征,设计了一个轻量级的全局上下文模块对图像的相似特征进行关联以提升网络的特征表达能力,并通过调整该模块的通道压缩倍数来减少模型的参数量和改善模型的性能;最后,在上采样模块前使用多层特征融合模块聚合所有的深度特征,以产生更全面的特征表示。在UC Merced遥感数据集上进行测试,该算法在遥感图像3倍超分辨率下的参数量为539 K,峰值信噪比为30.01 dB,结构相似性为0.8449,模型的推理时间为0.010 s;而HSENet算法的参数量为5470 K,峰值信噪比为30.00 dB,结构相似性为0.8420,模型的推理时间为0.059 s。实验结果表明,该算法相比HSENet算法,参数量更少,运行速度较快,且峰值信噪比与结构相似性也有一定的提高。在DIV2K自然图像数据集上进行测试,该算法的峰值信噪比和结构相似性相比其他算法也有一定的优势,表明该算法的泛化能力较强。

关键词：超分辨率遥感图像全局上下文重参数化残差网络

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基于多任务学习多目标优化的稀土元素组分含量与浓度多维度软测量

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控制理论与应用 2024年第3期41卷 454-467页

作者：张水平张奇涵王碧江西理工大学信息工程学院江西赣州341000

稀土混合萃取溶液中各元素组分含量的在线软测量是优化连续萃取生产过程、确保产品高纯化的前提.现有软测量方法可独立求解单个稀土元素组分含量,但忽略了多元素组分含量间或组分含量与其它相关因素(如浓度)间的共性.本文为探索多稀土... 详细信息

稀土混合萃取溶液中各元素组分含量的在线软测量是优化连续萃取生产过程、确保产品高纯化的前提.现有软测量方法可独立求解单个稀土元素组分含量,但忽略了多元素组分含量间或组分含量与其它相关因素(如浓度)间的共性.本文为探索多稀土元素组分含量间及组分含量与浓度间的共性,将多任务学习方法用于稀土元素组分含量软测量中.首先,构建多任务深度神经网络,提高模型的泛化能力和鲁棒性.其次,提出基于多目标优化算法的稀土多元素组分含量预测方法,通过搜索Pareto最优以提升各任务的预测精度.经多组对比实验表明,该方法在多元素组分含量或多元素组分含量与浓度同时训练时性能最佳,能满足稀土元素组分含量在线检测的精确性和实时性.

关键词：稀土萃取组分含量多任务学习多目标优化机器学习深度学习帕累托

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基于多维动态拓扑学习图卷积的骨架动作识别

电子学报 2024年第3期52卷 991-1001页

作者：罗会兰曹立京江西理工大学信息工程学院江西赣州341000

图卷积由于其对图数据的强大表示能力被广泛应用于基于骨架的动作识别任务中.但是现有的图卷积方法在所有帧或通道上都使用共享的图拓扑进行特征聚合,这极大限制了图卷积网络的表示能力.为了解决这些问题,本文提出多维动态拓扑学习图卷... 详细信息

图卷积由于其对图数据的强大表示能力被广泛应用于基于骨架的动作识别任务中.但是现有的图卷积方法在所有帧或通道上都使用共享的图拓扑进行特征聚合,这极大限制了图卷积网络的表示能力.为了解决这些问题,本文提出多维动态拓扑学习图卷积用于动态建模具有时序与通道特异性的拓扑结构.多维动态拓扑学习图卷积主要包含三个组成部分:纯粹节点拓扑学习图卷积(pure Joint topology learning Graph Convolution,J-GC)、动态时序特异性拓扑学习图卷积(Dynamic Temporal-Wise topology learning Graph Convolution,DTW-GC)和通道特异性拓扑学习图卷积(Channel-Wise topology learning Graph Convolution,CW-GC).特别地,在DTW-GC中使用了动态骨架拓扑建模方法(Dynamic Skeleton Topology Learning,DSTL),以高效地建模富含全局时空拓扑特征的动态骨架拓扑.将多维动态拓扑学习图卷积与多尺度时间卷积(Multi-Scale Temporal Convolution,MS-TC)相结合,本文构建了具有强大建模能力的图卷积网络.此外,为了对骨架数据的空间信息进行补充,本文额外引入了相对节点数据和相对骨骼数据进行多流网络的融合.本文所提出的方法在NTU-RGB+D与NTU-RGB+D 120数据集上分别取得了92.64%和89.29%的准确率,超过了当前最先进方法.

关键词：动作识别深度学习图卷积动态骨架拓扑数据融合