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激光驱动的金属有机框架的快速合成...
摘要：在这项研究中，我们设计了一个基于激光驱动方法的平台，用于快速，高效，12和可控制的MOF合成。与所有14种已知的MOF生产方法相比，在创纪录的生产时间（大约一小时）中，首次对13种基于Zn的MOF进行了激光辐照方法。除了众所周知的构成 - 15个胞外特性外，我们透露获得的Znmofs呈现新颖的光学响应，包括16个在可见范围内的光致发光行为，并具有纳米卡片弛豫时间，这也得到了第一原则计算的支持17。此外，还实现了亚甲基18蓝色的光催化降解，并在19 1分钟的辐射时间中降解了10 ppm亚甲基蓝（MB）溶液83％。激光技术的应用可以激发20个新颖且有能力的平台进行快速MOF制造工艺的开发，并将MOF的可能应用扩展到微型光电和光子设备上。22
基于XGB-AKF方法的储能锂离子电池健康状态评估研究
锂离子电池具有能量密度高、循环寿命长、稳定性高等优点，被广泛应用于电动汽车、电网储能等领域。为保证电池系统安全可靠运行，准确快速地估计锂离子电池的健康状态（SOH）具有重要意义。锂离子电池是一个复杂的非线性动态系统，实际工作条件下锂离子电池的健康状态无法直接测得，只能通过反映电池老化程度的外特性参数来间接估计。基于单一老化特征或模型的方法难以保证可靠性。因此，本文提出了一种数据驱动的XGBoost与卡尔曼滤波相结合的多特征SOH估计方法。首先，采用主成分分析算法基于数据重构多种电池老化特征，并基于重构的特征数据构建融合多种特征的XGBoost在线估计模型。最后，该方法通过引入基于XGBoost模型实时校正的时域卡尔曼滤波实现了锂离子电池SOH的联合优化估计。结果表明，该方法提高了估计模型的准确性和鲁棒性，实现了锂离子电池SOH的高精度联合估计。