摘要：目标为适应宇航服造型设计对“大国形象”多维意象识别的需要,提出了以“大国形象”为导向的宇航服造型设计评价模型构建方法。方法 在大量用户调研的基础上,对“大国形象”意象集进行筛选,并采用认知实验与聚类分析相结合的方法获得宇航服产品的代表样品。采用语义差异法,对“大国形象”感性意象集中初步筛选词和宇航服产品代表样本之间的映射数据进行检验和分析,对得到的数据结果进行主成分分析,以获得宇航服产品对“大国形象”感性意象的认知空间。同时,根据全局HIEs解构原则和宇航服产品的功能约束清单建构宇航服产品造型特征空间。采用语义差异法和认知测试,得到宇航服造型多维意象认知空间。利用BP神经网络,以样本关键HIEs评价经数字编码后作为输入层,以各意象词下样本的感性意象均值作为输出层,构建宇航服造型意象评价模型。随后,采用留一交叉训练法对评价模型的准确性进行验证。结论 该评价模型能够有效解决造型特征与多维意象之间的映射及匹配,论证了造型意象和认知空间之间存在的关联性,探索出设计目标和设计意象关联判断的实践方法。

摘要：锂金属电池由于具有高的理论比容量(3860 mAh·g−1),被认为是下一代高能量密度存储设备的最佳选择之一。然而,锂枝晶生长导致固态电解质界面层不稳定,以及锂金属阳极在循环过程中发生的体积膨胀,由此带来了严重的安全风险和循环性差等问题,阻碍了锂金属电池的进一步商业化应用。通过对锂的不均匀沉积的生长机制进行研究,许多研究者们提出了各式各样的方案,比如设计电解液添加剂、开发固态电解质和设计三维集流体等,在这些方面取得了显著进展。最后,对这些方案的不足和优化进行了讨论。

摘要：近年来,随着经济的迅猛发展便携式电子产品在全球范围内逐渐普及,锂硫电池由于其具有价格低廉,环境友好,能量密度高的特点,成为了锂离子电池之后的高性能电源。随着人们对锂硫电池的不断深入研究,人们发现其实现商业化仍然困难重重。影响锂硫电池性能的主要是多硫化物的穿梭效应、绝缘性以及在充放电过程中的体积膨胀,同时目前大部分的锂硫电池使用液体电解液导致充放电过程中产生的多硫化物溶解的问题迟迟未能解决,针对这个问题本文重点综述了新型固态电解质的锂硫电池设计以及相关的研究进展,最后总结了未来锂硫电池固态电解质的发展方向。