一种高容量锂离子电池正极材料的合成方法

    公开(公告)号:CN102244237A

    公开(公告)日:2011-11-16

    申请号:CN201110155160.X

    申请日:2011-06-10

    Abstract: 本发明涉及一种高容量锂离子电池正极材料的合成方法。首先,使用了一种简单的水热辅助固相配位法来制备富锂氧化物前驱体Li[LixMnyM(1-x-y)]O2(0<x,y<0.5,M=Mn0.5Ni0.5或Mnx’Niy’Co(1-x’-y’),0<x’,y’<0.5),该方法的优点是,合成的产物均匀一致性好,产物的纯度高,将溶液的pH控制在偏酸性环境下,不用氩气保护也可以保证二价锰不被氧化,产物中Ni、Co和Mn能达到了原子级的均匀分布,这样就使得合成的富锂氧化物前驱体具有很高的电化学活性。然后,本发明针对富锂氧化物正极材料存在的首次库伦效率低与循环稳定性能差等问题,采用无定形态锰的氧化物与之复合,最终合成了一类新型的高容量锂离子电池正极材料zMnOα·(1-z)Li[LixMnyM(1-x-y)]O2(1.5<α≤2,0≤z≤0.25,0<x,y<0.5,M=Mn0.5Ni0.5或Mnx’Niy’Co(1-x’-y’),0<x’,y’<0.5)。本方法合成工艺简单,易于操作,合成的富锂型正极材料比容量高,首次库伦效率高,循环稳定性能好,是一类极具推广价值的正极材料的合成方法。

    一种基于隐马尔可夫模型的汇编指令级漏洞检测方法

    公开(公告)号:CN101923618A

    公开(公告)日:2010-12-22

    申请号:CN201010257022.8

    申请日:2010-08-19

    Abstract: 本发明涉及一种基于隐马尔可夫模型的汇编指令级漏洞检测方法,属于信息安全技术领域;包括如下步骤:①构造漏洞指令库VIL;②针对步骤①中构造的漏洞指令库中的全部漏洞,分别为漏洞指令库中的每种漏洞选取多个含有该漏洞的可执行程序作为该漏洞的训练数据;③获取漏洞指令库中的每个漏洞的训练数据的汇编指令片段;④获取训练数据的数字码序列;⑤依次获得漏洞指令库中的每个漏洞对应的隐马尔科夫模型的参数λr={Ar,Br,πr};⑥对待测可执行程序进行漏洞识别。本发明提出的方法与已有技术相比较,有如下优点:首次将HMM应用于对存在上下文关联性的汇编指令进行建模并对漏洞特征进行识别;提高了漏洞检测的效率,同时降低了误报率和漏报率。

    一种基于机器学习的含能材料热分解温度预测方法

    公开(公告)号:CN118430707A

    公开(公告)日:2024-08-02

    申请号:CN202410314242.1

    申请日:2024-03-19

    Abstract: 本发明公开的一种基于机器学习的含能材料热分解温度的预测方法,属于含能材料热分解温度预测技术领域。本发明实现方法为:收集并筛选含能材料分子结构信息和热分解温度构建数据集。对含能材料分子的结构进行特征提取,采用相关分析的方法计算描述符与热分解温度之间的相关性,选取与热分解温度具有强相关性的描述符构建自定义描述符集,再基于自定义描述符集对分子结构进行特征提取,并由特征提取的参数构建分子特征参数集。构建支持向量机算法的机器学习模型,以分子特征参数集作为模型输入,热分解温度数据集作为机器学习模型输出,训练机器学习模型。以分子特征参数作为输入,根据训练好的机器学习模型实现对含能材料热分解温度的预测。

    一种基于元学习的混动无人机多任务需求功率预测方法

    公开(公告)号:CN117933473A

    公开(公告)日:2024-04-26

    申请号:CN202410106169.9

    申请日:2024-01-25

    Abstract: 本发明公开的一种基于元学习的混动无人机多任务需求功率预测方法,属于无人机能量管理技术领域。本发明基于模型无关元学习方法MAML构建混动无人机多任务状态信息预测元学习模型MLM;使用Bi‑LSTM神经网络预测模型作为元学习基模型,能够有效利用未来和历史时序信息,更适合无人机复杂的多任务状态信息预测;建立无人机飞行工况分类模型对无人机所处工况进行分类,加入工况信息的多特征输入相比单类型的状态量,多任务预测精度更高,从而使计算得到的需求功率更加准确;通过提取无人机在历史飞行数据库中不同飞行任务下的状态信息构建多工况任务数据集,提升多任务数据集训练混动无人机多任务预测元学习模型MLM对无人机复杂场景的适应性。

    一种高熵氧化物正极材料及其制备方法和应用

    公开(公告)号:CN115010190B

    公开(公告)日:2023-12-22

    申请号:CN202210709063.9

    申请日:2022-06-22

    Abstract: 本发明公开了一种高熵氧化物正极材料及其制备方法和应用,所述高熵氧化物正极材料的分子式为LiNiaM1-a-bNbO2或yLi2MnO3·(1-y)LiM1-cNcO2,其中,0.1<a<1,0<b<1-a,0.1<y<1,0<c<1;所述M为Ti、V、Cr、Co、Ni、Cu、Zn、Y、Zr、Nb、Mo、Ta、La、Ce、Na、K、Mn、Mg、Al、Fe中至少5种金属元素,且每种金属元素物质的量相等;N为K、Mn、Mg、Al、Fe中至少1种金属元素。本发明通过调控和配比特定金属元素,并配合制备工艺,突破了传统制备高熵氧化物工艺中高煅烧温度的限制,实现了较短时间和较低煅烧温度中促进高熵氧化物前驱体单一固溶体的形成,显著降低了能耗,克服了现有制备高熵氧化物正极材料

    一种高熵陶瓷改性正极材料及其制备方法和应用

    公开(公告)号:CN115050940B

    公开(公告)日:2023-08-11

    申请号:CN202210703165.X

    申请日:2022-06-21

    Abstract: 本发明公开了一种高熵陶瓷改性正极材料及其制备方法和应用,所述高熵陶瓷改性正极材料包括正极材料本体和包覆在正极材料本体表面的高熵陶瓷包覆层,所述高熵陶瓷包覆层为含有M金属和N金属的氧化物固溶体,所述M金属选自Ti、V、Cr、Co、Ni、Cu、Zn、Y、Zr、Nb、Mo、Ta、La、Ce、Li中的4-8种金属元素,所述N金属选自K、Mn、Fe、Al、Mg中至少一种金属元素。本发明通过高熵陶瓷来包覆正极材料,并配合制备工艺的改进,制备得到了一种离子迁移速率高、材料循环稳定性好、高温性能和热稳定性能优异的正极材料,在提高正极材料综合性能的同时,降低了制备工艺的能耗,克服了现有技术所存在的不足。

    一种硫注入诱导尖晶石和氧空位的富锂锰基正极材料及其制备方法

    公开(公告)号:CN115332511A

    公开(公告)日:2022-11-11

    申请号:CN202211015366.7

    申请日:2022-08-24

    Abstract: 本发明涉及一种硫注入诱导尖晶石和氧空位的富锂锰基正极材料及其制备方法,属于锂离子电池技术领域。所述材料以富锂锰基层状正极材料为基体,基体表面自内而外依次为S阴离子掺杂层和含有氧空位的尖晶石层,所述含有氧空位的尖晶石层的厚度为3nm~7nm。制备时,首先将硫粉与富锂锰基正极材料的混合粉末在惰性气体氛围中进行煅烧,表面沉积的硫的同时诱导原位生成尖晶石和含氧空位表面,之后采用CS2处理并煅烧后得到。所述材料表面的S阴离子掺杂层和含有氧空位的尖晶石层可有效保护循环过程中的界面不受副反应的破坏,并且具有3D离子通道的尖晶石结构有利于界面锂离子传输,氧空位的生成有利于减少晶格氧释放以稳定材料晶体结构。

    一种高熵陶瓷改性正极材料及其制备方法和应用

    公开(公告)号:CN115050940A

    公开(公告)日:2022-09-13

    申请号:CN202210703165.X

    申请日:2022-06-21

    Abstract: 本发明公开了一种高熵陶瓷改性正极材料及其制备方法和应用,所述高熵陶瓷改性正极材料包括正极材料本体和包覆在正极材料本体表面的高熵陶瓷包覆层,所述高熵陶瓷包覆层为含有M金属和N金属的氧化物固溶体,所述M金属选自Ti、V、Cr、Co、Ni、Cu、Zn、Y、Zr、Nb、Mo、Ta、La、Ce、Li中的4-8种金属元素,所述N金属选自K、Mn、Fe、Al、Mg中至少一种金属元素。本发明通过高熵陶瓷来包覆正极材料,并配合制备工艺的改进,制备得到了一种离子迁移速率高、材料循环稳定性好、高温性能和热稳定性能优异的正极材料,在提高正极材料综合性能的同时,降低了制备工艺的能耗,克服了现有技术所存在的不足。

Patent Agency Ranking