Reversible protonic ceramic cells (RePCCs) hold promise for efficient energy storage, but their practicality is hindered by a lack of high-performance air electrode materials. Ruddlesden–Popper perovskite Sr3Fe2O7-δ (SF) exhibits superior proton uptake and rapid ionic conduction, boosting activity. However, excessive proton uptake during RePCC operation degrades SF’s crystal structure, impacting durability. This study introduces a novel A/B-sites co-substitution strategy for modifying air electrodes, incorporating Sr-deficiency and Nb-substitution to create Sr2.8Fe1.8Nb0.2O7-δ (D-SFN). Nb stabilizes SF's crystal, curbing excessive phase formation, and Sr-deficiency boosts oxygen vacancy concentration, optimizing oxygen transport. The D-SFN electrode demonstrates outstanding activity and durability, achieving a peak power density of 596 mW cm-2 in fuel cell mode and a current density of - 1.19 A cm-2 in electrolysis mode at 1.3 V, 650 °C, with excellent cycling durability. This approach holds the potential for advancing robust and efficient air electrodes in RePCCs for renewable energy storage.

绿潮是一种海洋大型藻暴发性生长聚集形成的藻华现象, 严重影响沿海的生态环境。 绿潮覆盖面积的精准监测对绿潮灾害预防、 监测和治理有着重要意义。 利用光谱方法进行遥感监测拥有非接触、 成本低和损耗小等优势, 其中机载高光谱遥感凭借其光谱和空间分辨率高及成像通道多的优势, 在海洋领域拥有广泛的应用前景。 利用大疆M300 RTK专业级无人机搭载410 Shark高光谱成像系统对秦皇岛市金梦海湾海域的绿藻暴发区进行数据采集。 对采集到的光谱数据进行数据预处理, 提取不同地物的光谱特征, 基于该特征构建了容量为30 000的光谱特征数据集, 随机的将数据集划分为训练集和测试集, 其中训练集占比75%, 测试集占比25%。 通过决策树、 随机森林、 支持向量机(SVM)、 K最近邻(KNN)和三输入的投票分类器五种机器学习算法建立高光谱绿潮反演模型。 对基于机载高光谱成像系统的地面分辨单元(GRC)计算绿潮暴发区的绿潮覆盖面积, 并基于数据集内准确率、 Kappa系数和预设标准面积误差验证法测试反演模型的分类精度。 结果表明： 在对高光谱数据进行绿藻像元和其他地物像元的二分类和利用所构建的分类器进行大数据预测时, 先进行波段选择可节约大量时间; 对高光谱数据进行对数处理增强谱间差异后再构建分类器模型, 可有效提高模型的分类准确率; 基于随机森林、 SVM和KNN的三输入的投票分类器建立的高光谱绿潮反演模型的反演精度最高, 数据集准确率达到98.95%, Kappa系数为0.978 9, 预设标准面积误差验证法得到的分类误差为6.06%。 通过对实验区高光谱图像的预测应用, 证明了该模型在预测大数据时仍保持较高准确率, 且对混合像元区的水中绿藻像元也能给出定义, 证明了该方法在绿潮遥感监测领域的可行性和优越性, 在绿潮面积监测领域具有普适性, 在海洋监测领域具有广泛的应用前景。

为解决中国科学院计划于2023年发射的绕月飞行器激光测距时差载荷星地时间比对问题，本文提出并建立了地月空间激光时间比对高精度测量模型。为达到ns级地月空间激光时间比对精度，采用准确度为0.1 ns量级的数值地球时间星历模型，建立了ns量级的时间尺度转换模型，推导了精度为10 ps量级的激光脉冲单程和往返飞行时间模型，建立了精度优于10 ps的Shapiro时延模型，建立了质心修正模型、几何位置修正模型以及系统时延模型等。使用基于飞行器可观测性、回波率设置等工程实际得到的仿真数据对时间比对模型精度进行验证，时间比对标准差为ns级，表明仿真模型精度可达ns级。星载时钟的频率准确度估算结果和正确值误差约为15%。所建模型可用于后续地月空间高精度激光时间比对任务。

针对不同径向节次拉盖尔-高斯（LG）光束，首先阐述了其物理意义及强度分布规律，分析了高径向节次LG光束在横向偏移入射条件下的旋转多普勒效应（RDE）。其次，根据散射体模型，设计变量控制实验探究了不同径向节次LG光束对横移条件下RDE的影响，实验结果表明：不同径向节次LG光束虽然能够增强横向位移条件下旋转多普勒信号的光强及幅值，有助于转速信息提取，但二者并非线性关系；随着径向节次的增大，频域信号幅值呈现先增大后减小的规律，存在最佳径向节次值，使得信号幅值最大；LG光束的径向节次并不影响转速测量精度。最后，从理论上分析了LG光束的径向节次影响旋转多普勒信号强度的原因。本研究在拓展涡旋光测速应用范围，增加目标转速探测距离及提高准确度方面具有较大的应用潜力。

从旋转多普勒频谱展宽的机理出发，根据轨道角动量模式展开的原理，分析了展宽频谱的特征，提出了一种双重傅里叶分析方法，将展宽的频谱进行处理，得到具有单一峰值的频谱，从而更加方便、清晰地提取目标转速，降低光学旋转多普勒测速技术对光束质量和入射条件的要求。该研究有助于进一步推动旋转多普勒测速技术在实际工程中的应用。

为提高仿人机器人的步行能效, 改善其动态平衡性能, 借助拓扑优化对机器人小腿进行轻量化设计, 小腿结构由分体装配式结构重新设计为一体化结构, 零件由11个减少为1个。通过相图热力学计算, 获得AlSi10Mg热物理性能, 在此基础上开展小腿的粉末床熔融增材制造AlSi10Mg工艺研究和粉末床熔融工艺仿真, 结果显示, 优化的激光工艺参数窗口为线能量密度90~210 J/m。在此基础上, 打印出成品, 最终实现了小腿打印件减重63.8%的目标, 满足了轻量化、一体化、力学性能和美观的统一。

在某30万吨级船坞基岩围堰爆破拆除工程中, 围堰外侧因自然地理条件无法采用大规模水下炸礁方法开挖浅点与航道, 须增加围堰爆破工程量使坞口正面一次爆破成型, 进而形成了长68 m、宽43 m、深14.6~15.6 m的“宽厚型”基岩围堰爆破拆除, 其宽度达到类似工程的2倍。为解决其钻孔精度、危害效应、爆破效果难控制等问题, 采用“平行+扇形倾斜主炮孔、垂直+预裂辅助孔”覆盖整体待爆围堰, 结合“密集布孔、增加单耗”满足开挖破碎效果; 利用“高充水位爆破”, 辅以常规安全防护, 实现对船坞内保护对象有害效应的控制; 通过“优选定制民爆器材、增设孔内起爆雷管、多支路搭接V形起爆网路”提高爆破成功可靠性、降低爆破振动影响; 总结以往经验, 优化改进形成“超深缓倾斜孔钻孔施工方法”, 其循环垫渣作业平台、钻孔精准控制措施可以有效保障爆破施工质量、进度与安全。最终爆破成功实施, 取得良好的爆破开挖效果, 加快了船坞总体投产进度约2个月, 为船厂创造经济效益近千万。该技术与应用有具有一定的实践意义与参考价值。

对测量激光雷达轴系动摩擦力矩数据波动较大、重复测量精度低等问题开展研究，将基于测试主轴控制系统构建的数据云与GA-BP算法进行融合，提出了激光雷达轴系摩擦力矩检测设备自更新控制算法。以测试主轴的实际转速、理想转速、转速误差和转速误差变化率构建数据云，使用密度及距离信息实现数据的添加和删除，通过GA-BP算法实现在线控制参数的整定。以激光雷达轴系摩擦力矩测量设备测试主轴和被测轴系为研究对象，通过仿真实验证明该方法与使用Z-N-PID算法的控制系统相比，提高了系统抗干扰性。通过激光雷达轴系动摩擦力矩检测设备进行摩擦力矩检测，实验结果表明，所提出的自更新控制算法相比于Z-N-PID算法平均过冲量降低了12.77%，稳定后数据标准差降低了5.00%~40.63%，重复测量误差降低了24.20%~71.66%。