采用挤出式3D打印技术制备锂离子电池电极，选取三元镍钴锰酸锂（LiNi0.5Co0.2Mn0.3O2）作为正极活性材料，以去离子水、羟乙基纤维素和其他添加剂为溶剂来制备性能稳定且适合3D打印技术的锂离子电池正极墨水，利用流变仪、X射线衍射仪、电池测试仪、ANSYS模拟等探究了增稠剂种类和含量、墨水黏度、打印工艺等对墨水流变性质和可打印性能的影响。结果表明：选取羟乙基纤维素/羟丙基纤维素质量比为1∶1混合且质量分数为3%时，所制备的墨水黏度为20.26 Pa·s，此时墨水具有较好的流变性，打印过程出墨均匀，打印电极光滑平整，满足后期墨水的可打印性要求，经模拟分析，墨水黏度对墨水流动性影响明显；电极材料经超声分散、打印、烧结等过程后未造成原有晶体结构的改变；电极首次充放电容量分别为226.5和119.4 mA·h·g?1，经过20次循环后，电池充放电容量的变化率减小并趋于稳定，3D打印电极表现出良好的循环稳定性

第三节放大电路的微变等效电路分析法 一、晶体管微变等效电路分析 二、用微变等效电路分析放大器

9外源基因表达产物的分离纯化 A重组蛋白分离纯化方法选择的基本原则 B离子交换层析 C凝胶层析 D亲和层析 E膜分离 F原核生物表达的重组蛋白质量检测

上一节讨论的分配原则主要是在n给定的条件下对各 层中的抽样容量的合理分配。本节面临的问题是在分层抽样 下如何确定n。显然它与调查所要求的精度、调查的统计 量、如何分层、各层的样本容量如何分配以及各层单位抽样 花费等等因素有关

利用钢渣制备陶瓷材料是钢渣资源化大宗利用的一条新途径.开展不同烧结气氛对钢渣陶瓷影响规律的研究,对推动钢渣陶瓷技术的应用具有重要意义.以20%钢渣和80%黏土为原料,分别在空气和氮气气氛下,制备了钢渣陶瓷样品,分析了其晶相转变和性能变化规律,并定量研究了氧分压对钢渣陶瓷中铁元素价态转变的影响机理.研究表明,在空气条件下烧结时,原料中的Fe2+发生氧化形成赤铁矿相,烧结样品物理性能要优于在氮气条件下烧结的样品,其抗压强度和吸水率为310 MPa和3.7%;而在氮气条件下烧结时,Fe2+形成铁铝尖晶石和铁辉石,烧结样品中形成的气孔大小和数量要大于和多于空气条件下的样品,这是导致其力学性能较差的一个主要原因.铁元素赋存晶相转变的氧分压临界范围为0.5%~0.75%:当分压低于0.5%时,可以获得以铁铝尖晶石和铁辉石为主的黑色或褐色陶瓷样品;当氧分压超过0.75%时,Fe2+开始发生氧化并形成Fe3+,逐渐形成赤铁矿并带来样品颜色为褐黄色或褐红色.增加烧结环境中氧气分压量是减少钢渣陶瓷产品黑心的一个重要手段

1分居抽样及估针量 简单随机抽样是最基本的抽样手段,在一些小型的抽样 调查中被人们采纳。所谓小型是指总体容量N较小,当总体 容量N较大时,不便采用简单随机抽样方法。这时,分层抽 样将起到作用

6.1 引言 6．2 分子动力学基础知识 6．3 分子动力学模拟的基本步骤 6.4 平衡态分子动力学模拟

通过低氧实验提出一种快速识别人体低氧状态的方法.通过搭建深层神经网络训练实验数据识别氧气体积分数(16%~21%)与人体可耐受极端低氧气体积分数(15.5%~16%)条件下光电容积脉搏波(photoplethysmography, PPG)信号, 获得人体生理状态的模式识别网络.经测试该网络的识别正确率可达92.8%.利用混淆矩阵及接受者操作性能(receiver operating characteristic, ROC)曲线分析, 混淆矩阵的训练集、验证集、测试集、全集识别正确率分别达到97.9%、94.8%、92.8%和96.3%, AUC (area under curve)值接近1, 认为该网络分类性能优良, 并且可在4 s内完成整个识别过程

研究锰元素对2205双相不锈钢耐点蚀性能的影响, 锰质量分数的变化范围为0. 93%~1. 26%.分别采用化学腐蚀法、动电位极化法研究双相不锈钢2205的耐腐蚀性能, 采用夹杂物自动分析技术研究锰对钢中夹杂物种类及数量的影响, 通过扫描电镜、能谱及夹杂物原位分析法观察化学腐蚀及电化学腐蚀前后钢中夹杂物及其周围钢基体的变化情况.采用电感耦合等离子体发光光谱测定腐蚀产物的成分.研究结果表明, 不同类型的夹杂物对耐腐蚀性能的影响不同, (Mn、Si) 氧化物以及(Mn、Si、Cr) 氧硫化物在腐蚀液中更易溶解进而促进腐蚀, 而(Cr、Mn、Al) 氧化物却很稳定.锰的加入会促进钢中(Cr、Mn、Al) 夹杂的析出, 此类夹杂物不仅自身很容易被含Cl离子的溶液腐蚀, 而且作为点蚀的起始点, 促进了点蚀坑的形成, 加快了基体腐蚀, 最终导致不锈钢耐点蚀性能的下降

实习 1 航空像片比例尺测定 实习 2 立体观察练习 实习 3 利用反光镜测定像点高程差 实习 4 遥感图像的光学合成原理 实习 5 认识遥感图象处理软件（ ERDAS IMAGINE8.31 ）及数据输入输出 实习 6 遥感图像增强处理（ 2 ）辐射增强处理 实习 7 地质地貌实习 实习 8 植被判读实习 实习 9 扫描图像判读 实习 10 热红外像片判读 实习 11 航空像片的判读 实习 12 遥感图象分类（ 1 ）非监督分类与监督分类 实习 13 遥感图象分类（ 2 ）监督分类