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采用阻抗谱技术,对2.8 A·h 18650电芯进行拆解解析,单独分析正负极电极在不同温度下(25、10和-5℃),不同荷电状态下的阻抗变化.结果表明:在不同温度下,在20%~100%荷电状态下,负极作为控制电极,其反应电化学阻抗是正极的数倍,尤其是在-5℃,达到了4倍,负极是电芯一致性问题中动力学因素的控制主因;在0~20%荷电状态下,在10和25℃下,正极的反应电化学阻抗要远远大于负极,正极成为控制端.结合目前电动车上动力电池的实用荷电状态一般在20%~95%,针对该2.8 A·h 18650电芯,提高负极电极的一致性是核心所在.同理,对其他类型电芯而言,在电芯设计过程中,在综合考虑成本的前提下,需要更有针对性地提高正负极的一致性标准,从而更为有效地改善整个电芯产品的一致性
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针对多无人机在协同搜索过程中存在重复搜索、目标静止、搜索效率低的问题,提出基于改进鸽群优化和马尔可夫链的多无人机协同搜索方法.首先,建立类似传感器探测范围的蜂窝状环境模型,降低对搜索区域的重复搜索;其次,建立满足高斯分布的马尔可夫链动态目标运动模型;然后,将柯西扰动引入基本鸽群优化算法的地图和指南针算子,高斯扰动引入地标算子,同时利用模拟退火机制保留次优个体,进而有效缓减基本鸽群优化算法易陷入局部最优的问题.最后,通过仿真实验将本文算法与其他群体智能算法进行比较,结果表明新型算法的合理性和有效性
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“北京万泉花园住宅小区二期”地价评估报告 北京清华房地产评估公司 土地估价报告 第一部分摘要 估价项目名称:“北京万泉花园住宅小区二期”地价评估
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首先介绍了非晶合金的理论基础,然后从耐磨性和耐蚀性两个方面入手,详细地阐述了国内外对于热喷涂非晶合金涂层性能研究进展情况,并系统地总结了非金合金涂层在耐磨性和耐蚀性上的本质联系和根本矛盾,最后指出热喷涂非晶合金涂层性能研究上的局限性,提出三点问题:对于非晶合金基础理论的研究还处在起步阶段、热喷涂制备非晶合金涂层的合金体系种类少、制备非晶合金涂层的热喷涂技术有待开发,并针对以上三点问题提出热喷涂制备非晶合金涂层性能研究的未来发展方向
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第一章 AutoCAD概况 AutoCADAutodesk是美国公司1982年推出的通用绘图软件, 十几年来版本几经更新功能日臻完善。可以灵活方便地绘 制用户所需的任意图形;它内嵌的 Autolisp语言扩展了 AutoCaD计算处理功能,命令扩充功能等。从而使用户可以 在 AutoCAD上开发自己的专用软件;它提供了多种与高级语 言和数据库连接的方式,如IGES,DXF的转换程序以AES,ARX 接口等。可以方便地实现与多种系统资源共享
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在前期研究的基础上, 对LiBr-[BMIM]Cl/H2O三元工质对的其他重要热力学数据进行了系统地测定, 包括密度、黏度、比热容和比焓.采用最小二乘法对测定的热力学数据进行回归, 得到了物性方程; 实验值与物性方程计算值的平均绝对相对偏差(average absolute relative deviation, AARD)分别为0.03%、1.10%、0.29%和0.01%.除了结晶温度和腐蚀性, 黏度是影响工质对实际应用的另外一个重要因素, LiBr-[BMIM]Cl/H2O三元工质对的运动黏度小于25 mm2·s-1, 满足实际应用要求, 且很好地改善了离子液体的高黏度问题
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首先介绍了高熵合金的理论基础。然后从不同的热喷涂工艺出发,综述了等离子喷涂、超音速火焰喷涂、高速电弧喷涂、冷喷涂四种技术在制备高熵合金涂层上的研究发展现状,重点从原料选用、制备工艺优化、性能研究、后处理工艺等方面对以上四种热喷涂技术制备高熵合金涂层的研究进行系统地归纳与总结。最后提出现有制备高熵合金涂层的热喷涂技术较少、热喷涂材料受限、高熵合金设计盲目这三个问题,针对性地提出了在优化已有技术的基础上开发新技术;开发高熵陶瓷、高熵非晶合金、高熵复合材料等新型热喷涂材料;沿用材料基因组理念建立高熵合金数据库这三点热喷涂制备高熵合金涂层在未来的发展趋势
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第一节物流基本概念 1963年成立时名称为“National Council of Physical Distribution Management(NCPDM)”。对物流管理( Physical Distribution Management)的定义:为计划、执行和控制原材料、在制品库存 及制成品从起源地到消费地的有效率的流动而进行的2种或多种活动 的集成。这些活动可能包括但不仅限于:顾客服务、需求预测、交 通、库存控制、物料搬运、订货处理、零件及服务支持、工厂及仓 库选址、采购、包装、退货处理、废弃物回收、运输、仓储管理
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案例5中原油田物资供应处实施配送工程纪实 “只需一个电话或发个“伊妹儿’,无论刮风下雨,无论白天黑夜,无论路途远近,所需 物资就会保质保量地送达指定地点”,这是中原油田物资供应处物资配送工程信守的诺言
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针对目前视网膜血管分割中存在的细小血管提取不完整、分割不准确的问题,从血管形状拓扑关系利用的角度出发,探索多任务卷积神经网络设计,提出骨架图引导的级联视网膜血管分割网络框架。该框架包含血管骨架图提取网络模块、血管分割网络模块和若干自适应特征融合结构体。骨架提取辅助任务用于提取血管中心线,能够最大限度地保留血管拓扑结构特征;自适应特征融合结构体嵌入在两个模块的特征层间。该结构体通过学习像素级的融合权重,有效地将血管拓扑结构特征与血管局部特征相融合,加强血管特征的结构信息响应。为了获得更完整的骨架图,骨架图提取网络还引入了基于图的正则化损失函数用于训练。与最新的血管分割方法相比,该方法在3个公共视网膜图像数据集上均获得第一名,在DRIVE,STARE和CHASEDB1中其F1值分别为83.1%,85.8%和82.0%。消融实验表明骨架图引导的视网膜血管分割效果更好,并且,基于图的正则化损失也能进一步提高血管分割准确性。通过将骨架提取模块和血管分割模块替换成不同的卷积网络验证了框架的普适性
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