Construction of an interpenetrated MOF-5 with high mesoporosity for hydrogen storage at low pressure

An interpenetrated MOF-5 with high mesoporosity was synthesized via solvothermal method. The porous texture was confirmed by X-ray diffraction (XRD), scanning electron microscope (SEM), transmission electron microscope (TEM), and N2 adsorption/desorption analysis. And the thermal stability and hydrogen storage at low pressure of the samples were studied. The results showed that the temperature of thermal decomposition for as-prepared MOF-5 increased and more interestingly the hydrogen uptake at 77K and low pressure could be improved. The enhancement of hydrogen uptake was considered to be originated from successful construction of interpenetrated structure and intercrystalline mesopore

声子玻璃宽频水下强吸声材料研究

新型宽频水下吸声材料在规避声呐搜索消声覆盖层、水下声传输系统等方面有着迫切的国家需求。但是现有材料在宽频范围内的强吸声能力和在高静水压力下的吸声特性都无法满足需要。在基础研究上的原理创新性探索和深入研究有利于关键技术问题的解决。为了满足上述要求,我们结合局域共振型声子晶体和多尺度互穿网络结构,发展了一种被称为声子玻璃的复合材料。水下吸声系数的测量结果证明声子玻璃具有宽频范围的强吸声性质,准静态压缩力学测试表明这种材料还拥有对于水下应用至关重要的机械强度

金属-聚合物复合材料中的宽频水下强吸声机理研究

水下吸声材料需要在宽频范围内具有强的声吸收性质,为了满足这一要求,发展了一种新的金属-聚合物基复合材料。在基体材料中埋入局域共振单元,利用单元尺寸比相应声波波长小两个数量级的特性来实现宽频声吸收。此外,还构筑了互穿网络结构增强了单元之间的物理连接,这种结构使材料中的强多重散射和宽共振模式进一步获得提升。实验和理论结果表明,这种将局域共振单元和互穿网络结构协同效应相结合的复合材料可以获得优异的水下吸声性能

一种压电陶瓷和碳材料的复合制备方法

本发明提供的是一种压电陶瓷和碳材料的复合制备方法。采用顺丁烯二酸分别对压电陶瓷粒子与碳材料(碳纳米管、碳纤维或石墨烯等)进行表面修饰，利用顺丁烯二酸具有双头羧酸的特性，实现压电陶瓷和碳材料(碳纳米管、碳纤维或石墨烯等)的复合制备，以期提高其作为压电导电相的高分子复合材料阻尼性能。该技术弥补了现有在高分子材料中混掺压电相与导电相工艺的不足，降低了两相接触的随机性，使其获得了更有效接触

泡沫金属对声子玻璃吸声性能的影响研究

水下吸声材料需要在宽频范围内实现对声波的强吸收性质,文章通过考虑材料的粘弹性时,在局域共振声子晶体中引入互穿网络结构来制备一种新型的小尺度水下宽频强吸声材料——声子玻璃(Phononic glass)。泡沫金属是声子玻璃的组分材料之一,研究其对声子玻璃吸声性能的影响有着重要意义。文中利用均一孔径的泡沫铜制备了一种声子玻璃,利用有限元方法对该声子玻璃的声共振频带进行估算,并将实验结果与泡沫铝基声子玻璃进行了对比。结果表明基于均一孔径泡沫金属的声子玻璃不具有宽频效应,当金属部分的质量增大时,声子玻璃共振吸声频带向低频移动,与计算结果一致

声子玻璃物理建模的探索研究

声子玻璃(Phononic glass)是一种新型的水下吸声材料,具有复杂的内部结构。如果要探明其吸声机制与影响因素就要建立数值分析模型,模拟不同影响条件与结构下该材料的声吸收特性。由于声子玻璃结构的特殊性,需要建立有针对性地物理模型进行数值分析,本文将在一维物理模型的基础上建立声子玻璃的二维物理模型,并通过模拟泡沫铜基声子玻璃,探索二维模型中横向单元与其他角度振动模式对带隙的影响

基于动作捕捉的减重条件下心理疲劳状态测量技术

目的利用动作捕捉和机器学习技术,探讨减重条件下通过关节运动的三维空间坐标统计特征测量受试者心理疲劳状态的可行性与可靠性。方法通过长时间认知任务诱发受试者的心理疲劳状态并利用量表进行评估。采用Kinect深度摄像头识别并追踪受试者2min减重跑步运动过程中25个关节点的运动信息。利用高斯过程回归算法建立心理量表与行为数据间的模型,并通过皮尔逊相关和均方根误差对模型进行验证。结果在减重条件下,基于关节运动的统计特征可以预测个体的心理疲劳状态,疲劳量表各个维度预测值与真实值间平均相关系数为0.44,均方根误差为2.94,心境状态量表模型预测值和真实值同样达到中等相关0.45,均方根误差为5.49。结论人体关节运动信息可作为有效生物特征预测受试者心理疲劳水平,且在空间或资源有限情况时,基于动作捕捉和机器学习方法建立的心理指标预测模型可为未来载人航天任务心理状态测量提供新方法

Motion Capture Based Measurement Technology for Mental Fatigue under Body Weight Support Situation.

目的利用动作捕捉和机器学习技术,探讨减重条件下通过关节运动的三维空间坐标统计特征测量受试者心理疲劳状态的可行性与可靠性。方法通过长时间认知任务诱发受试者的心理疲劳状态并利用量表进行评估。采用Kinect深度摄像头识别并追踪受试者2min减重跑步运动过程中25个关节点的运动信息。利用高斯过程回归算法建立心理量表与行为数据间的模型,并通过皮尔逊相关和均方根误差对模型进行验证。结果在减重条件下,基于关节运动的统计特征可以预测个体的心理疲劳状态,疲劳量表各个维度预测值与真实值间平均相关系数为0.44,均方根误差为2.94,心境状态量表模型预测值和真实值同样达到中等相关0.45,均方根误差为5.49。结论人体关节运动信息可作为有效生物特征预测受试者心理疲劳水平,且在空间或资源有限情况时,基于动作捕捉和机器学习方法建立的心理指标预测模型可为未来载人航天任务心理状态测量提供新方法。</p

基于视频中日常行为分析的心理生态化感知技术研究

我们的日常生活已经和网络有深度的融合,在国内像抖音、快手这样的短视频平台包含着用户丰富的多模态行为数据,比如视频中的面部、肢体动作和语音,这些数据可以被远程、生态化、长期纵向的捕捉和记录,构成庞大复杂的网络数据空间。已有大量研究提出了心理指标和行为线索之间的相关性,我们在前人研究的基础上,通过计算机手段获取和量化视频中个体面部和步态行为的变化,利用数据挖掘技术将行为线索和心理指标间的映射关系进行科学的数字量化,从而实现基于行为分析的心理生态化感知模型,实现对人格、情绪及心理健康指标的有效识别,给心理学研究应用带来巨大的影响,同时对人工智能领域的发展起到重大的推动作用。</p