锂离子电池纳米晶钛酸锂阳极材料的制备方法

    公开(公告)号:CN101826615A

    公开(公告)日:2010-09-08

    申请号:CN201010199473.0

    申请日:2010-06-13

    Abstract: 锂离子电池纳米晶钛酸锂阳极材料的制备方法,它涉及一种阳极的制备方法。本发明解决了现有制备钛酸锂的方法合成温度高,烧结时间长,产物的粒径分布不均匀且电化学活性差的问题。本方法如下:一、称取原料;二、制备A液;三、制备B液;四、将A液和B液混合,形成透明的凝胶,然后将凝胶烘干,球磨12h,在700℃下烧结12小时,过400目筛,即得钛酸锂纳米晶。本发明制备钛酸锂的方法合成温度低,反应时间短,钛酸锂的颗粒细小,粒径在120nm~140nm之间,具有突出的均一度和高的电化学活性。

    一种快速、非接触检测无纬布的方法

    公开(公告)号:CN1896367B

    公开(公告)日:2010-05-12

    申请号:CN200610010186.4

    申请日:2006-06-19

    Abstract: 一种快速、非接触检测无纬布的方法,它涉及一种对无纬布的质量指标进行检测的方法。针对化学方法测定无纬布质量,存在费时、费力、消耗大量试剂的问题。本发明是这样完成的:收集近红外无纬布样品建立样品库;挑选代表性样品;建立模型;检验模型;扫描待测无纬布,判断挥发性含量是否合格;合格的绿灯亮;不合格的红灯亮,调整浸胶速度和稀释剂用量;再进行分析判断;判断树脂含量是否合格;合格的绿灯亮;不合格的红灯亮,调整胶液浓度和刮胶辊间距,再进行分析判断;判断单位面积的纤维重量是否合格;合格的绿灯亮;不合格,红灯亮为废品;三个绿灯都亮为合格品。本发明具有检测准确、速度快,可满足连续生产需要的优点。

    一种花青素和原花青素类物质提取和纯化方法

    公开(公告)号:CN119912422A

    公开(公告)日:2025-05-02

    申请号:CN202510261362.4

    申请日:2025-03-06

    Abstract: 本发明涉及一种基于凝胶渗透色谱技术的花青素和原花青素类物质提取和纯化方法,包括以下步骤:步骤一、将具有高含量花青素类物质的农产品,使用间歇真空微波技术,制备含有花青素和原花青素混合物的提取液,加入到带有光电二极管阵列检测器的凝胶渗透色谱进样口中;步骤二、分别使用不同配比的第一级分和第二级分的洗脱液洗脱回收,第一级分在515nm紫外‑可见光谱处收集馏出液;步骤三、测试第一级分洗脱回收液的花青素纯净度和抗氧化性,第二级分洗脱回收液的原花青素纯净度和抗氧化性,得到纯化条件。本发明针对农产品中花青素和原花青素类物质,选用特殊凝胶的色谱柱进行色谱分馏,对分离水溶性成分效果较好,可以保持分子的生物活性。

    一种基于多源异质数据的制导控制系统性能融合评估方法

    公开(公告)号:CN110705132B

    公开(公告)日:2023-04-28

    申请号:CN201911053564.0

    申请日:2019-10-31

    Abstract: 本发明是一种基于多源异质数据的制导控制系统性能融合评估方法。本发明根据数据的来源和特性不同分别进行融合。根据性能评估指标数据的形式,建立多源异质数据融合框架。首先应该进行数据预处理,即剔除各类数据中的异常值。然后,根据性能评估数据的来源和质量,可以分为三类数据融合方法:采用大样本经典频率数据融合进行处理;采用小样本贝叶斯数据融合方法进行处理;专家数据同样属于小样本数据。另外,由于大样本数据和小样本数据的数据真实性程度的差异,考虑采用贝叶斯更新方法进行处理,最终得到多源异质数据融合结果。

    一种拉丁超立方抽样相关性控制方法

    公开(公告)号:CN112001065A

    公开(公告)日:2020-11-27

    申请号:CN202010750328.0

    申请日:2020-07-30

    Abstract: 本发明公开了一种拉丁超立方抽样相关性控制方法,属于仿真实验技术领域。所述控制方法包括以下步骤:S100、将实测数据总体中的每一个变量划分为ns个LHS等概率区间;S200、从CSTM映射出一个LHS等概率区间矩阵CSTMindex,运用unique_rows函数从CSTMindex中随机抽取一部分保留下来;S300、对Gibbs算法进行改进,从而补齐步骤二中丢失的样本点;S400、将步骤一至步骤三合并为启发式初始化策略;S500利用所述启发式初始化策略得到MPSO的初代粒子,利用MPSO,使得RSTM的相关系矩阵与CSTM的相关系数矩阵尽可能的接近,从而进一步减小RSTM与CSTM之间的相关性误差。

    一种智能汽车仿真测试矩阵生成方法

    公开(公告)号:CN111985092A

    公开(公告)日:2020-11-24

    申请号:CN202010750334.6

    申请日:2020-07-30

    Abstract: 本发明公开了一种智能汽车仿真测试矩阵生成方法,属于智能汽车仿真实验技术领域。所述生成方法包括:步骤一、基于自然驾驶数据提取仿真测试矩阵CSTM;步骤二、基于仿真测试矩阵CSTM运用COLHS生成新的仿真测试矩阵LSTMcor。本发明采用基于相关性控制的优化拉丁超立方算法生成智能汽车仿真测试矩阵。这种方法一方面可以保证在任意案例数下仿真测试矩阵都能具有良好的空间覆盖性,另一方面还能保留CSTM中变量间的相关关系。本发明所使用的COLHS是一种将Cholesky分解法和组合优化法相结合的算法。它既能在相关系数矩阵非正定时完成抽样,又能在相关系数矩阵正定时快速精确的对仿真测试矩阵相关性进行控制。

    一种训练仿真器的可信度评估方法

    公开(公告)号:CN108647878A

    公开(公告)日:2018-10-12

    申请号:CN201810432004.5

    申请日:2018-05-08

    Abstract: 本发明提出了一种训练仿真器的可信度评估方法,包括确定评估方案、建立评估指标体系、准备评估数据、数据一致性分析和一致性分析结果综合;确定了训练仿真器的可信度评估方案,即,系统功能的一致性、仿真模型的可信度、系统布局的一致性、人体感觉的逼真性、训练效果的一致性。从根本上解决了具有人在回路仿真、硬件在回路仿真特点的训练仿真器的可信度评估问题,同时,为具有类似仿真特点的系统可信度评估问题提供了方法依据。

    一种苄醚类化合物的合成方法

    公开(公告)号:CN104844427B

    公开(公告)日:2017-01-11

    申请号:CN201510175479.7

    申请日:2015-04-14

    Inventor: 杨超 李伟 夏吾炯

    Abstract: 一种苄醚类化合物的合成方法。本发明涉及一种苄醚类化合物的合成方法。本发明是为了解决现有合成苄醚类化合物的方法对环境污染的问题。方法:一、将苄基硅烷化合物、氧化剂和光反应催化剂加入反应器中,抽真空后充入氮气保护,再将碱类化合物和醇类试剂通过注射器加入到反应器中,置于可见光下照射,室温下进行反应,反应过程中进行磁力搅拌,反应完成后将得到的反应液过滤,然后对过滤得到的液体进行浓缩至除去溶剂,得到浓缩液;二、将步骤一得到的浓缩液进行硅胶柱层析分离纯化,洗脱剂为石油醚和乙酸乙酯组成的混合液,完成苄醚类化合物的合成方法,得到苄醚类化合物。本发明方法反应条件温和,操作简单方便。反应产率高,最高可达到93%。

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