总结了将MOFs材料与金属氧化物、纺织品以及碳基导电纤维材料相结合，并在电阻式气体传感器领域的研究与应用。其中金属氧化物结合MOFs过程中，MOFs主要有两个作用：一是作为分散剂提高金属氧化物的分散性；二是利用MOFs本身具有较大的比表面积和大量的活性位点，来提高材料对于气体分子的吸附量和选择性。当纺织品与MOFs结合的过程中，由于纺织品的导电性相对较差，所以需要结合一些导电性及气体选择性较好的MOFs来作为传感器。碳基导电纤维一般具有较好的机械性能和导电性能，因此将其与MOFs材料复合后用于柔性电阻气体传感器具有一定的优势

一、静电场 实验证实了两静止电荷间存在相互作用的静电力,但其相互作用是怎样实现的?

半导体材料是一种特殊的固体材料。固体能带理论的发展对半导体的研究起到了重大的指导作用, 而半导体材料与技术的应用发展又对固体物理研究的深度与广度产生了相对的推进作用。 由于半导体中电子的运动可以是多样化的,其材料的性质与杂质、光照、温度和压力等因素有着密 切的关系。通过半导体物理的研究,可以进一步不断地揭示材料中电子各种形式的运动,阐明它们 运动的规律

在单片机的实时控制和智能仪表等应用系统 中，控制或测量对象的有关变量，往往是连续变 化的模拟量，如温度、压力、流量、速度等物理 量。这些模拟量必须转换成数字量后才能输入到 单片机中进行处理。单片机处理的结果，也常常 需要转换为模拟信号。若输入的是非电信号，还 需经过传感器转换成模拟电信号。实现模拟量转 换成数字量的器件称为模数转换(ADC)，数字量 转换成模拟量的器件称为数模转换器（DAC）

碘化铅是有机无机杂化钙钛矿太阳能电池的关键原料, 其使用方法为溶解在二甲基甲酰胺(DMF)中然后制成膜.碘化铅在DMF中的溶解性对电池器件的性能有重要影响.本文经实验判断, 造成碘化铅在DMF中溶解性差的原因是H2O、PbO、PbO2等氧化物在碘化铅晶体表面形成氧化物薄膜, 阻碍其溶解.在一定范围内, 碘化铅在DMF中溶解性取决于碘化铅合成过程中反应溶液的pH值.经过扫描电镜、X射线衍射、X射线光电子能谱等分析检测, 确定有机无机杂化钙钛矿太阳能电池用碘化铅最佳合成pH值为2;且在一定范围内反应溶液pH值、滴速和溶液浓度不会影响碘化铅的微观形貌及其在DMF中的溶解性; 同时发现重结晶、热反应以及慢滴速反应条件会使碘化铅样品在(001)面择优生长

离子液体电沉积铝技术具有广阔的应用前景，而添加剂是提高铝镀层性能的有效方法，但相关作用机制还有待明确。本文应用量子化学和分子动力学模拟研究了二氯甲烷（DCM）和甲苯(C7H8)对氯化-1-丁基-3-甲基咪唑/三氯化铝([BMIM]Cl/AlCl3)体系的微观结构、物理化学性质和铝电沉积的影响。发现DCM易与阴、阳离子形成氢键，分布在阴阳离子之间使得阴阳离子间距离增加、相互作用能减小, 导致阴阳离子扩散能力增强、铝配离子更倾向以${\\rm{A}}{{\\rm{l}}_2}{\\rm{Cl}}_7^ -$

海洋环境对于金属的腐蚀具有明显的加速作用，尤其在高铁海底隧道环境中，金属比正常的服役时间变短，这种腐蚀情况下会影响高铁的安全和准点运行。基于以上背景，通过夹杂物自动扫描、钢的加速腐蚀及电化学测试对钢中的夹杂物诱发腐蚀行为进行系统分析，重点分析了高铁轨旁信号设备连接金属件（Q235）中夹杂物在盐雾环境下的腐蚀行为。结果表明：钢中主要夹杂物为氧化物、硫化物或者其复合夹杂，而这两类夹杂物对于诱发钢基体点蚀的原因不同。其中数量最多、尺寸小于5 μm类型的夹杂物为硫化物夹杂和氧硫复合类型夹杂物；数量少、尺寸大于5 μm的夹杂物为氧化物夹杂。在服役过程中，钢中硫化物夹杂易溶解脱落形成点蚀坑，而氧化物夹杂周围基体会先溶解引起夹杂物脱落形成点蚀坑，复合类夹杂物也是诱发钢发生腐蚀的因素，不同复合类型的夹杂物腐蚀方式不同，硫化物夹杂和氧硫复合夹杂对碳钢影响较大。电化学测试表明自腐蚀电位约为为?0.1 V，Q235钢本身抗腐蚀能力不强。夹杂物在腐蚀过程中参与了腐蚀，引起阳极极化曲线的波动，加快了Q235钢的腐蚀情况。研究结果对于认识和改善钢的耐腐蚀性能有指导意义

1.下列电池中,哪个电池的电动势与Cl-离子的活度无关 (A) Zn ZnC12(ag) IC12(8) (B) Zn ZnC12() IKC1 (ag) AgC1(s) Ag (C) Ag I AgC1(s) KC1 (ag)(g)IPt

为了实现冶炼过程中对炉渣成分的实时预测，给电弧炉炼钢过程中加料等工艺操作提供帮助，对影响炉内炉渣成分的因素（炉内反应、加料与流渣）进行了研究，构建了电弧炉炼钢炉渣成分实时预报模型。结果显示，该模型能够实时预测炉内炉渣质量和成分变化，预报炉内铁元素氧化状况，可为冶炼过程中添加辅料与流渣等工艺操作提供指导作用。通过与现场炉渣取样检测结果进行对比，得到炉渣中CaO、SiO2和FeO实测成分与模型预测成分的平均相对误差分别为12.66%、11.17%和19.16%

荷电状态（State of charge, SOC）估计是电池管理系统的核心功能之一，它在电动汽车的生命周期中起着重要作用.针对锂离子电池温度影响模型参数，进而导致SOC估计不准确的问题，本文提出了基于鲁棒H∞滤波的SOC估计方法