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單壁、少壁碳納米管的水分輔助CVD可控生長
CNT純度>99%（無須后處理），CNT陣列高度10?m-1mm，CNT直徑2nm-15nm。技術(shù)創(chuàng)新點： 采用水分輔助CVD技術(shù)，催化劑效率大大提高，可獲得極高的碳納米管純度。
上海理工大學(xué)
2021-04-13
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可凈化有機(jī)廢水并發(fā)電的微生物燃料電池技術(shù)
本項目以有機(jī)廢水為燃料，綜合環(huán)境工程、電化學(xué)、生物工程等交叉學(xué)科知識，在詳細(xì)、深入開展單體微生物燃料電池產(chǎn)電性能基礎(chǔ)上，通過選擇不同的陰陽極材料，控制陽極室的不同工藝參數(shù)以及采用生物學(xué)手段提高微生物燃料電池的產(chǎn)電性能，實現(xiàn)了微生物燃料電池堆的優(yōu)化組合。目前該技術(shù)已達(dá)到小批量樣機(jī)生產(chǎn)的實用要求。該技術(shù)可用于一切需要進(jìn)行有機(jī)廢水處理的領(lǐng)域，主要包括產(chǎn)生高濃度廢水的工業(yè)（例如處理畜牧場或者食品加工廠的廢水等），在遠(yuǎn)離人群的駐地、工作站、艦船及極端條件下的封閉和半封閉系統(tǒng)中也具有很好的應(yīng)用前景。
北京航空航天大學(xué)
2021-04-13
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揭示了量子三體過程中的范德華作用普遍性
通過實驗測量和從理論上分析三原子重組在543.3 高斯附近的6Li-6Li的窄波磁Feshbach共振，表明在有限的溫度下，三體重組主要由間接過程支配并在閾值以上的kBT內(nèi)存在窄共振峰。實驗數(shù)據(jù)強(qiáng)有力的顯示連續(xù)的成對過程遵循一個普適行為并由范德華力決定。論文給出了三體重組速率常數(shù)描述的解析公式和對溫度的依賴性，其中三體重組通過連續(xù)的成對相互作用進(jìn)行。基礎(chǔ)物理圖像不僅適用于窄s波共振，還適用于非零分波的共振，不僅適用于超低溫，而且適用于更高的溫度。 這個實驗結(jié)果驗證了量子三體在范德華勢作用下普遍的行為，發(fā)現(xiàn)該普遍行為遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出零溫度范圍，從而揭示出雙體的量子缺陷理論可以通過多尺度方法進(jìn)一步擴(kuò)展到非零溫度范圍。這種廣義的三體作用的范德瓦爾普遍行與通用狀態(tài)方程的定義瓦爾斯長度尺度有密切聯(lián)系。通過將量子普遍行為區(qū)域擴(kuò)展到零以外溫度和s波共振，純理論模型通過超冷原子物理實驗與真實的少體系統(tǒng)和真實化學(xué)反應(yīng)建立了緊密聯(lián)系，邁出了量子三體物理研究的關(guān)鍵一步。
中山大學(xué)
2021-04-13
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一種導(dǎo)電凝膠顆粒構(gòu)成的空氣正極及其鋰空氣電池
本發(fā)明公開了一種導(dǎo)電凝膠顆粒構(gòu)成的空氣正極及其鋰空氣電 池，其特征在于，該空氣正極為全固態(tài)結(jié)構(gòu)，其包括導(dǎo)電凝膠制備的 任意形狀的顆粒，所述顆粒相互之間具有縫隙，所述導(dǎo)電凝膠同時能 傳導(dǎo)電子和傳導(dǎo)離子，所述顆粒粒徑的尺寸范圍為 10μm～500μm。 所述顆粒堆積為層狀結(jié)構(gòu)，該層狀結(jié)構(gòu)的厚度為 50μm～5mm。一種 鋰空氣電池的電芯結(jié)構(gòu)為多層卷繞式或者多層層疊式，該電芯由多個 重復(fù)單元卷繞或者層疊而成，每個重復(fù)單元均包括如上所述的空氣正 極。本發(fā)明中空氣正極的內(nèi)部存在氣體快速擴(kuò)散通道且能制備成較厚 的厚度，有效解決了氧氣擴(kuò)散困難的問題，使空氣正極真正投入實際 應(yīng)用成為可能。
華中科技大學(xué)
2021-04-13
一種基于相移和三視張量的對應(yīng)點查找方法
本發(fā)明屬于動態(tài)物體三維測量領(lǐng)域，具體為一種基于相移和三 視張量的對應(yīng)點查找方法，本發(fā)明包括利用視差約束排除誤匹配點、 光柵邊界點的對應(yīng)優(yōu)化、混合一致性檢查，最后為了進(jìn)一步提高對應(yīng) 點精度，還提出了利用極線約束改善對應(yīng)點精度的方法，最終實現(xiàn)了 全時間分辨率、全空間分辨率的動態(tài)物體三維測量。該方法在三維重 建的過程中無需相位展開，直接利用三視張量的約束來求得源匹配點 的對應(yīng)點，從而無需考慮被測物體的表面不連續(xù)狀況。同時，無需相 位展開還使得數(shù)據(jù)處理的速度得到了較大的提高，從而滿足變形物體 實時監(jiān)控的要求。該方法可以測量任意形狀的動態(tài)物體，并且不需要 額外的圖像來確定對應(yīng)點。
華中科技大學(xué)
2021-04-13
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揭示植物響應(yīng)光和生物鐘節(jié)律雙重信號的重要分子機(jī)理
結(jié)合遺傳學(xué)和生物化學(xué)的方法，鑒定到了一個新的光形態(tài)建成的正調(diào)節(jié)因子CSU4。CSU4是COP1和DET1的遺傳抑制子。進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn)，CSU4參與了生物鐘節(jié)率的調(diào)節(jié)，它可與生物鐘節(jié)率核心因子CCA1直接互作并抑制其轉(zhuǎn)錄抑制功能。CSU4在清晨抑制CCA1基因的表達(dá)，在傍晚抑制PIF4基因的表達(dá)。同時，CSU4也調(diào)節(jié)了眾多其他生物鐘節(jié)率基因的表達(dá)。研究證明CSU4是一個整合生物鐘節(jié)率和光信號途徑的關(guān)鍵調(diào)控子，在不同的時間點調(diào)控植物的生長發(fā)育過程。
南方科技大學(xué)
2021-04-13
一種強(qiáng)力旋壓的可旋性分析數(shù)值模擬方法
本發(fā)明公開了一種強(qiáng)力旋壓的可旋性分析數(shù)值模擬方法，包括： 獲取旋輪、模具和板料的工藝參數(shù)，根據(jù)工藝參數(shù)計算旋輪在旋壓成 形前的參考點 M0 的坐標(biāo)，根據(jù)工藝參數(shù)以及旋輪在旋壓成形前的參 考點 M0 計算旋輪的軌跡，根據(jù)得到的工藝參數(shù)、旋輪在旋壓成形前 的參考點 M0 以及旋輪的軌跡，并使用有限元軟件進(jìn)行有限元建模， 并繪制板料的網(wǎng)格，以得到強(qiáng)力旋壓有限元模型，對得到的強(qiáng)力旋壓 有限元模型進(jìn)行模擬仿真，以及與該坐標(biāo)對應(yīng)的板料網(wǎng)格上的內(nèi)母線 上多個點的坐標(biāo)，將外母線上多個點的坐標(biāo)與對應(yīng)板料網(wǎng)格上內(nèi)母線 上點的坐標(biāo)相減，以找出二者之間的最小差值作為板料的最小厚度。 本發(fā)明可用于指導(dǎo)強(qiáng)力旋壓生產(chǎn)，并具有成本低、效率高、周期短的 特點。
華中科技大學(xué)
2021-04-13
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一種基于近景攝影測量技術(shù)的半孔率統(tǒng)計方法
本發(fā)明公開了一種基于近景攝影測量技術(shù)的半孔率統(tǒng)計方法，采用近景攝影技術(shù)對爆后臺階預(yù)裂面 和光爆面進(jìn)行快速非接觸測量，獲取預(yù)裂面和光爆面空間三維信息，建立臺階面三維 DEM 模型。通過 影像識別技術(shù)，劃分預(yù)裂孔和光爆孔的孔痕，并根據(jù)孔痕在預(yù)裂面和光爆面上的不平整度來劃分每一個 炮孔半孔的長度。統(tǒng)計所有炮孔的半孔信息，計算得出評價此次爆破效果的半孔率。優(yōu)點是：本發(fā)明可 以極大地提高半孔率的統(tǒng)計精度，減小統(tǒng)計誤差，降低作業(yè)成本；采用數(shù)字近景攝影測量技術(shù)，可以獲 取更加完整的預(yù)裂面和光爆面信息，有利于爆區(qū)信息的存儲，同時也可以提高預(yù)裂和光爆效果評價的可 靠度
武漢大學(xué)
2021-04-13
一種改進(jìn) GNSS/INS 實時緊組合導(dǎo)航實時性能的方法
本發(fā)明公開了一種改進(jìn) GNSS/INS 實時緊組合導(dǎo)航實時性能的方法，包括(1)保存 GNSS 采樣時刻 k 的預(yù)測誤差協(xié)方差矩陣和機(jī)械編排解算的導(dǎo)航狀態(tài);(2)在時刻 k 時 GNSS 觀測數(shù)據(jù)的接收時刻，采用 Kalma 濾波法進(jìn)行組合更新解算，得時刻 k 的狀態(tài)參數(shù)估計量以及狀態(tài)參數(shù)協(xié)方差估計量(3)根據(jù)和估計 組合更新解算完成時刻 j 的狀態(tài)參數(shù)估計量以及狀態(tài)參數(shù)協(xié)方差估計量(4)采用以及修正時刻 j 的慣導(dǎo)誤 差。本發(fā)明可降低 GNSS 數(shù)據(jù)延遲和組合解算耗時對實時導(dǎo)航輸出的影響，可有效改善實時組合導(dǎo)航的 實時性能，對組合導(dǎo)航算法在運算能力較低的處理器上的實現(xiàn)以及對實時性要求嚴(yán)格的應(yīng)用場合有格外 重要的意義。
武漢大學(xué)
2021-04-13
一種基于道路時空關(guān)聯(lián)關(guān)系的路段行程時間推斷方法
本發(fā)明公開了一種基于道路時空關(guān)聯(lián)關(guān)系的路段行程時間推斷方法，包括步驟 1:基于交叉口運行 狀態(tài)對路段行程時間交通數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計;步驟 2:基于通行模式周期性提取目標(biāo)路段與鄰接路段之間的 特征關(guān)系;步驟 3:基于三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對目標(biāo)路段行程時間進(jìn)行預(yù)測。本發(fā)明針對已有方法在數(shù)據(jù) 缺失情況下對路段行程時間估計的不足，利用路段行程時間交通大數(shù)據(jù)對目標(biāo)路段行程時間進(jìn)行推斷， 解決了由于數(shù)據(jù)稀疏而不能推斷行程時間的問題，最后利用武漢市浮動車 GPS 歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行了驗證， 結(jié)果證明了本方法的有效性。
武漢大學(xué)
2021-04-13