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揭示了电荷/放电速率对Li-Metal电池循环性能的影响
摘要：锂金属电池（LMB）具有出色的能量密度和功率能力，但面临循环稳定性和安全性的挑战。这项研究介绍了一种通过优化电荷/放电率来改善LMB周期稳定性的战略方法。我们的结果表明，缓慢的充电（0.2C）和快速放电（3C）显着提高了性能，多层LMB在1000个周期后保持超过80％的容量。快速放电速率可促进SEI层下方的锂电镀，从而抑制其生长并提高库仑效率，而缓慢的放电速率促进了SEI上方的锂电池，从而导致SEI积累。我们提出了一个有理假设，将SEI电导率和循环条件联系起来，并引入间歇性脉冲排放方案以模拟电动汽车应用，从而进一步提高了稳定性。这些优化的自行车策略可增强LMB寿命，公用事业和安全性，为未来几年的市场采用铺平了道路。r
长寿命，低速锂初级电池，具有平坦的放电和可靠的性能
Nominal Capacity 350 mAh to 2.5 V cutoff at 25°C (77°F) at 350 hour rate Volume 1.60 cc (0.098in 3 ) Operating Temperature -40 to 95°C (-40 to 203°F) Cell Shape Prismatic Case Material Stainless steel 304L Positive Terminals* Nickel plated stainless steel 446 Negative Terminal* Nickel alloy 52 Case Polarity Negative
机械合金化和放电等离子烧结制备先进锌镁合金
摘要：锌及其合金因具有增强的生物相容性而被视为制备可生物降解医疗器械（支架和骨固定螺钉）的有前途的材料。这些材料必须实现机械性能和腐蚀性能的理想组合，而合金化或热机械过程可能会影响这些性能。本文介绍了不同机械合金化 (MA) 参数对 Zn-1Mg 粉末成分的影响。同时，本研究描述了 MA 制备对 Zn-6Mg 和 Zn-16Mg 合金的影响。采用放电等离子烧结 (SPS) 法压实选定的粉末。随后，研究了它们的微观结构并测试了它们的力学性能。整个过程导致晶粒显着细化（Zn-1Mg 为 629 ± 274 nm）并形成新的金属间相（Mg 2 Zn 11 、MgZn 2 ）。烧结样品的压缩性能主要与合金元素的浓度有关，浓度增加导致强度提高但延展性变差。根据所得结果，Zn-1Mg合金的性能最好。
使用Motoneuron放电信息同时估算手指屈曲和延伸力
摘要 - 目的：可靠的神经机界界面提供了控制高敏捷的高级机器人手的可能性。这项研究的目的是驱除一种解码方法，以同时估计单个纤维的延伸力和延伸力。方法：首先，通过表面肌电图（EMG）分解来鉴定运动单元（MU）的网络信息，然后将MUS进一步分为不同的池中，以通过重新构造程序将单个固定器的浮动和扩展。在人口水平上 MUFING率，然后通过双变量线性回归模型（Neural-Drive方法）估算单个纤维力。 基于常规EMG振幅的方法被用作比较。 结果：我们的结果表明，与常规方法相比，神经驱动方法的性能要好得多（估计误差和较高的相关性）。 结论：我们的方法为灵敏纤维运动提供了可靠的神经解码方法。 明显的能力：我们方法的进一步探索可能会提供强大的神经机界面，以直观地控制机器人的手。MUFING率，然后通过双变量线性回归模型（Neural-Drive方法）估算单个纤维力。基于常规EMG振幅的方法被用作比较。结果：我们的结果表明，与常规方法相比，神经驱动方法的性能要好得多（估计误差和较高的相关性）。结论：我们的方法为灵敏纤维运动提供了可靠的神经解码方法。明显的能力：我们方法的进一步探索可能会提供强大的神经机界面，以直观地控制机器人的手。
使用Motoneuron放电信息同时估算手指屈曲和延伸力
摘要 - 目的：可靠的神经机界界面提供了控制高敏捷的高级机器人手的可能性。这项研究的目的是开发一种解码方法，以同时估计单个手指的屈曲和延伸力。方法：首先，通过表面肌电图（EMG）分解确定了电动机（MUS）发射信息，并将MUS进一步分为不同的池中，以通过细化程序屈曲和扩展单个手指。MU发射速率，然后通过双变量线性回归模型（神经驱动方法）估算单个手指力。基于常规EMG振幅的方法被用作比较。结果：我们的结果表明，与常规方法相比，神经驱动方法的性能明显更好（估计误差和较高的相关性）。结论：我们的方法为灵巧的手指运动提供了可靠的神经解码方法。的意义：进一步探索我们的方法可能会提供强大的神经机界面，以直观地控制机器人手。
放电等离子烧结法制备AlN-MgO烧结体的精细...
摘要：采用放电等离子烧结技术制备了不同成分的AlN-MgO复合材料，系统研究了成分对其微观结构、热性能和力学性能的影响。AlN-MgO复合材料中MgO的成分控制在20～80wt％。结果表明，烧结过程中未发生相变，MgO和AlN晶格内形成了不同的固溶体。AlN-MgO复合材料的晶粒结构比烧结的纯AlN和MgO样品更细。透射电子显微镜分析表明，复合材料中既存在富氧、低密度的晶界，也存在含有尖晶石相的干净边界。 100 o C时烧结的纯AlN样品表现出最高的热导率（53.2 W/mK）和最低的热膨胀系数（4.47×10 -6 /K）；而烧结的纯MgO样品表现出中等的热导率（39.7 W/mK）和较高的热膨胀系数（13.05×10 -6 /K）。但随着AlN-MgO复合材料中MgO含量的增加，AlN-MgO复合材料的热导率从33.3降低到14.9 W/mK，而热膨胀系数普遍增加，随着MgO含量的增加从6.49×10 -6增加到10.73×10 -6 /K。MgO含量为60 wt％的复合材料整体表现出最好的力学性能。因此，AlN-MgO复合材料的成分和微观结构对其热性能和力学性能具有决定性的影响。
使用高压设备上的UHF传感器进行部分放电检测
高压传输对于电力系统中的有效能量传输至关重要，依赖于变压器和气体绝缘开关设备（GIS）等关键组件。检测部分放电（PD）对于防止绝缘失败并确保系统可靠性至关重要。这项研究通过使用超高频率（UHF）传感器来解决敏感的，无创的检测，解决了传统的PD检测方法的局限性，这些局限性通常是侵入性和嘈杂的。主要目标是使用UHF传感器在高压设备中研究部分放电，确定实验室环境中的绝缘缺陷并分析PD信号。HVAC测试以复制PD事件，并使用使用UHF天线测量电磁辐射。研究结果表明，UHF传感器有效地捕获了与PD相关的电磁信号，从而具有较高的灵敏度和准确性。这种非侵入性方法通过实现隔热缺陷的早期检测，从而提高了高压设备的可靠性和寿命，从而改善了维护和操作策略，从而获得了更一致的动力传递。
CW1102
温度阈值设置步骤 1 ． 选择 NTC 电阻，默认 103AT ， B=3435 2 ． 确定充电过温保护阈值，如： 50°C 3 ． 根据 NTC 电阻的曲线图，找到 50°C 对应的电阻值，如 4.15k 4 ． 使用 10 倍阻值的正常电阻连接至 RCOT 引脚，即 41.5k 5 ． 放电过温保护设置使用相同的方法，但电阻需连接至 RDOT 引脚 6 ． 充电低温保护设置使用相同的方法，但电阻需连接至 RUT 引脚 7 ． 若充电低温阈值为 0°C ，放电低温保护阈值为 0°C-20°C = -20°C 8 ． 详细电路请参考应用电路，通过选择电阻来设定合适的保护温度 对于采用非 103AT,B=3435 的 NTC 应用，配置电阻需要额外设置，设置方式请咨询赛微 FAE 获得更 多支持。
乳酸是啮齿动物皮质神经元的能量底物，可增强其放电活动
摘要 葡萄糖是大脑的必需燃料，但葡萄糖和乳酸对神经元能量代谢的相对贡献尚不清楚。我们发现，增加乳酸（而不是葡萄糖浓度）会增强大脑皮层神经元的放电活动。增强的放电依赖于由 KCNJ11 和 ABCC8 亚基形成的 ATP 敏感性钾 (K ATP ) 通道，我们表明这些通道在大多数新皮质神经元类型中都有功能性表达。我们还展示了皮质神经元吸收和代谢乳酸的能力。我们进一步揭示，皮质神经元主要通过氧化磷酸化产生 ATP，仅少量通过糖酵解产生。我们的数据表明，在活跃的神经元中，乳酸比葡萄糖更适合作为能量底物，并且乳酸代谢通过 K ATP 通道影响新皮质的神经元活动。我们的研究结果强调了神经元和星形胶质细胞之间的代谢串扰对大脑功能的重要性。