【摘 要】
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成本低、性能稳定的无钴镍锰正极材料是目前的研究热点。采用共沉淀法制备Ni0.8Mn0.2（OH）2前驱体,用氨水作为络合剂,探究了NH3浓度对前驱体Ni0.8Mn0.2（OH）2共沉淀的晶粒生长和形貌的影响,以及对锂离子电池正极材料LiNi0.8Mn0.2O2的晶体结构和电化学性能的影响。通过X射线衍射仪、扫描电镜、循环伏安测试、交流阻抗和电池充放电测试系统表征材料的结构、形貌和电化学性能。表征结
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（51874151）；
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成本低、性能稳定的无钴镍锰正极材料是目前的研究热点。采用共沉淀法制备Ni0.8Mn0.2（OH）2前驱体,用氨水作为络合剂,探究了NH3浓度对前驱体Ni0.8Mn0.2（OH）2共沉淀的晶粒生长和形貌的影响,以及对锂离子电池正极材料LiNi0.8Mn0.2O2的晶体结构和电化学性能的影响。通过X射线衍射仪、扫描电镜、循环伏安测试、交流阻抗和电池充放电测试系统表征材料的结构、形貌和电化学性能。表征结果显示,在0.1 C,2.5～4.2 V化成条件下,初始放电比容量为167 mAh/g,充放电效率为96%。当氨水用量为45 mL时,样品具有较优的循环性能,在1 C倍率下,2.5～4.2 V的电压测试范围内,循环100次后,放电比容量为139 mAh/g,容量保持率为93.9%。在低倍率充放电条件下样品具有明显优于其他材料的电化学性能。
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为了获取岩石破裂过程有效的声发射信号特征，更好地对岩石破裂状态进行分类，提出一种基于流形学习算法的局部线性嵌入特征融合方法进行数据降维。以红砂岩为研究对象设计室内单轴压缩实验采集信号，然后对原始声发射信号预处理并对信号进行特征提取，以时域、频域下的特征向量重新组合成一组新的多维特征向量，采用主元分析和流形学习局部线性嵌入算法分别进行降维。比较两种算法降维后融合特征的聚类效果二维和三维分布图，使用局
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为进一步提升选煤厂对原煤的处理能力，提升最终所得精煤产品的质量，结合实践生产在对选煤厂现状分析的基础上，针对性地提出了改造措施，重点针对受煤系统、粗煤泥分选系统、浓缩车间进行改造，并对改造后选煤厂的生产能力进行验证，得到了理想的改造效果。
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