【摘 要】
:
随着5G时代的到来,人们对智能生活的渴求越来越强烈,柔性器件作为智能生活的重要标志及核心组成部分之一,为生物医疗技术、能源、电子器件等领域的更新换代提供了新的动力,尤其是柔性压力传感器(FPS)和可压缩超级电容器(CSC)。FPS因可弯曲、移动方便、更有效的获取信号等优点,成为当下研究的热点,但目前其电源支持仍是刚性的,使用不方便,而CSC因循环寿命长、可弯折性好等特性刚好可以弥补这方面的不足。并
论文部分内容阅读
随着5G时代的到来,人们对智能生活的渴求越来越强烈,柔性器件作为智能生活的重要标志及核心组成部分之一,为生物医疗技术、能源、电子器件等领域的更新换代提供了新的动力,尤其是柔性压力传感器(FPS)和可压缩超级电容器(CSC)。FPS因可弯曲、移动方便、更有效的获取信号等优点,成为当下研究的热点,但目前其电源支持仍是刚性的,使用不方便,而CSC因循环寿命长、可弯折性好等特性刚好可以弥补这方面的不足。并且人们也越来越希望将两种器件复合来满足多种需求,但是多功能器件的研究仍然存在许多的问题。基于此,本论文围绕高性能FPS和CSC的制备,采用不同生长途径,构筑了一系列金属硫化物/氧化物纳米结构阵列,并考察了它们的压力传感和赝电容储存性能。论文的研究工作和创新点如下:1.采用高温水热法在碳布表面原位生长了不同维度的纳米结构,分别是一维Co9S8纳米针、二维NiCo2O4纳米片和三维NiCo2O4@Co9S8纳米树,将三种结构分别用聚二甲硅氧烷(PDMS)凝胶封装,获得电容式柔性压力传感器(CFPS)。测试结果显示基于纳米树的传感器性能最优异,灵敏度最大达0.08 kPa-1,并且在高压力下,可以稳定循环1000圈。2.将三维NiCo2O4@Co9S8纳米树传感器的封装条件进行优化,利用叉值电极将纳米树结构的触点变化转化为电阻信号,结合聚乙烯薄膜(PE),组装成电阻式柔性压力传感器(RFPS),其灵敏度增大到0.6 kPa-1,循环圈数达到2000圈,并且该RFPS可以检测到人体呼吸、心跳、吞咽等微小运动。3.利用碳化密胺海绵(CMF)丰富的网络结构,采用高温水热法,在其骨架上生长了多种金属硫化物和氧化物纳米结构。CMF@纳米结构的材料既具有电化学性能也具有优异的压力传感性能,其中CMF@Co9S8在电沉积Ni层之后,比电容提高了 2倍,在压力传感方面,最大动态压力为5 kPa,循环圈数达2000圈。
其他文献
核电站的兴起缓解了当今的日益增长的能源供需矛盾。然而,2011年发生于日本福岛核电站的重大核事故再次使人们将目光集中在核安全的问题上,该事故暴露了燃料颗粒包壳锆合金在高温水蒸气下易发生锆水反应释氢的安全问题。基于该背景下,一种被称为“事故容错燃料”(Accident-tolerant fuel,ATF)的技术概念得以提出。在该技术概念中表面覆膜技术因其成熟的工艺和应用而受到青睐,其中非晶/晶体纳米
人们的日常生活和软件应用服务越来越无法分离。为了应对不断变化的需求,软件开发团队能够快速的对产品进行迭代变得越来越重要。随着微服务、DevOps、容器技术的逐步发展,云原生应运而生,为软件应用服务的快速迭代提供了解决思路。目前谷歌开源了 Kubernetes为容器的管理提供了帮助,但主要是作为容器的编排工具,不能够完全涵盖云原生应用从源代码到发布的整个流程。本文基于Kubernetes实现了一个云
甲骨文,是中国最古老的象形文字,在漫长的汉字发展史上起着举足轻重的重要地位。但要识别未释读的字或者收集、分类相关实例内容是需要花费很多的时间和精力。而利用图像检索技术可以在海量的图像大数据中以较小的时空开销准确地找到一幅相似的图像,图像检索也成为近年来多媒体和信息检索领域的重要研究热点。因此,如何利用图像检索技术对甲骨文图像进行分类与识别的研究也具有非常重要的意义。图像检索的本质是通过对图像进行特
多标签图像分类是图像分类领域的一个重要研究课题,是对单标签图像分类任务的拓展。相对于单标签图像分类任务,多标签图像分类具有更大的复杂性,并且由于标签之间存在一定的相关性,所以探索标签之间的相关性来辅助多标签分类是一个十分有意义的课题。本文以多标签图像分类为目标,重点探索模型各部分蕴含的标签相关性对模型性能的影响。主要基于ResNet骨干网络进行改进,并在基准数据集(MS-COCO和NUS-WIDE
隐喻是一种常见的修辞方式,可以增强语言的渲染能力,提升感官体验,促进说者与听者的共鸣。除了修辞层面上的功能,隐喻更是人类的一种认知手段和思维方式,是人类概念系统塑造的基础。认知和修辞上的功能使得隐喻活跃于各类自然语言交流场景中,同时大量隐晦含蓄的隐喻表达也成为了自然语言处理任务必须直面的一个难点。隐喻计算包括隐喻识别与隐喻理解两大模块。隐喻识别旨在对语料中的隐喻表达加以区分,供后续的隐喻理解模块处
行人重识别旨在不同摄像头下寻找相同行人图像。它在智能安防和智慧零售中具有十分重要的作用。随着深度学习技术的发展,行人重识别模型的识别精度逐渐提升,已经达到较高识别精度。但是这些方法往往需要大量高质量的标注数据训练模型,并且模型易局限于特定的场景,不能很好地泛化到新场景中进行应用,故行人重识别中的无监督学习和无监督域适应问题成为了近年来研究的热点。本文针对这两方面问题,分别提出非对称协同教学网络(A
在计算机辅助设计(CAD)系统中,等距曲线具有有理形式的参数曲线称为OR曲线,可以分为两类:一类是Pythagorean Hodograph(PH)曲线,它的等距曲线是一个有理多项式;另一类是indirect-PH(间接PH)曲线,它的等距曲线不是有理多项式,但经过合适的参数变换后,在新参数下是一个有理多项式.平面Bézier曲线具有非常广泛的应用,但在通常情况下,一条平面Bézier曲线的等距曲
电子商务领域由于其庞大的用户群体和商品数量,成为了信息过载问题的“重灾区”之一,因此优秀的电商推荐算法成为了众多大型电商平台的支撑技术和必备武器。提升电商领域的推荐算法性能,一方面可以避免用户迷失在庞大的商品森林之中,另一方面可以极大的提升商家和平台的成交额与收益。在传统的电商推荐场景中,由于大多数可利用的特征之间没有明显的空间或时间关系,因此循环神经网络等方法在该领域难以得到运用。基于会话的推荐
陶瓷材料Li1.3A10.3Ti1.7(PO4)3(LATP)拥有7×104 S cm-1的高离子电导率,原料成本低,同时在空气中具有较高的稳定性,是一种理想的固态电解质材料。本文采用固相烧结法探究了制备工艺参数对LATP固态电解质结构,形貌及离子电导率的影响规律。基于LATP与锂金属负极在热力学上极不稳定,在循环过程中Ti4+易被锂金属还原为Ti3+,导致电池在充放电过程中失效。因此,在LATP
准确描述侧翻风险是实现车辆侧翻预警和失稳主动安全控制的基础。然而铰接转向工程车辆常在复杂地面环境下行驶,其过程伴随着强非线性、大惯量、高时滞等特点,使研究普通乘用车侧翻预警的方法并不适用于该车型。本文围绕基于数据驱动的铰接转向工程车辆侧翻预测模型展开研究,从数据的角度综合考虑车身姿态和运动学参数搭建横向稳定性辨识与侧翻预测模型,解决工程车辆及其作业环境的特殊性与复杂性导致的动力学建模计算繁琐与准确