摘要：氧化钼(MoO_(3))是一种具有吸引力的锂离子电池(LIBs)负极材料;然而,其导电性低、锂化后体积膨胀大、锂离子扩散动力学缓慢等特点严重限制了其实际应用.本文中,我们利用高量Mo/N掺杂的碳前驱材料合成了超细的MoO_(3)纳米颗粒(NPs,10–15 nm),所合成的MoO_(3)NPs被限制在原位生成的N掺杂碳网络结构中.这种设计既促进了快速的电子传导,又缩短了锂离子扩散路径;同时,MoO_(3)表面丰富的氮物种和氧缺陷有助于降低锂离子的吸附能垒,这些共同支持了MoO_(3)NPs在高电流倍率下耐久储锂性能的提升.值得注意的是,所获得的NCMoO_(3)纳米复合材料表现出1362 mA h g^(−1)(0.1 A g^(−1))的较高容量,并在10.0 A g^(−1)时保持394 mA h g^(−1)的可逆容量.全电池测试表明:在大倍率5 C下,LiFePO_(4)//NC-MoO_(3)-400电池仍可以输出81 mA h g^(−1)的比容量.我们的工作有望启发其他嵌入导电碳网络的过渡金属氧化物的设计合成及其在LIBs中的实际应用.

摘要：结合优化技术和有限元分析,提出了正交各向异性复合材料结构材料参数的识别方法。通过建立以测量位移与有限元计算的相应位移之差的平方和作为目标函数,把参数识别问题转化为极小化目标函数的问题。采用Levenberg-Marquardt方法解极小化目标函数的问题,其中灵敏度的计算是基于复合材料的有限元离散结构的求解方程对识别的材料参数求导。基于有限元软件ABAQUS,进行了参数识别算法软件设计,编制了可以计算结点位移对材料参数的灵敏度的用户单元程序。数值算例表明本文提出的方法是有效的。

摘要：基于边界元法,本文提出了平面正交各向异性体材料参数识别算法。通过构造以测量位移与边界元计算的相应位移之差的平方和作为目标函数,采用Levenberg-Marquardt方法迭代极小化目标函数,从而把参数识别问题转化为极小化目标函数的问题。同时在识别过程中考虑了测量位移含正态分布的误差,研究测量误差对参数识别结果的影响。算例表明本文提出的参数识别方法是有效的。