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本發明涉及一種分布式能量收集與智能變形的多功能機翼。該多功能機翼的柔性后緣通過拓撲優化進行設計，并由介電彈性體材料維持其表面形狀，能在變形過程中保持連續光滑，避免傳統操縱面與機翼之間的縫隙導致的氣流分離，提高氣動效率。同時，由于機翼表面連續，還能夠減少氣動噪聲，提高飛行品質。

鈣鈦礦太陽能電池制備工藝簡單，成本低廉。近年來，該類太陽能電池因其快速增長的光電轉換效率和逐步提升的器件穩定性，吸引了學術界和產業界的廣泛關注，為光伏領域帶來了新的機遇。然而，由于鈣鈦礦太陽能電池中存在非輻射復合損失，所以目前的光電轉換效率依然低于肖克利-奎塞爾（Shockley-Queisser）理論所定義的極限效率。因此，最大化降低鈣鈦礦太陽能電池的非輻射復合損失是進一步提升電池器件效率的未來研究重點。 鑒于此，研究團隊基于已有的研究基礎，對“最大化降低鈣鈦礦太陽能電池的非輻射復合損失”這一論題進行深入探討和系統總結。該綜述文章主要包括以下幾個方面：首先，介紹了鈣鈦礦太陽能電池中非輻射復合的起源，并詳細討論了非輻射復合損失的定量化測試方法；其次，系統總結了在降低非輻射復合損失方面的最近研究進展；再次，依據肖克利-奎塞爾理論，對鈣鈦礦太陽能電池所能夠獲得的最高光電轉換效率進行了科學預測；最后，在展望部分，前瞻性地指出了最大化降低非輻射復合損失的未來努力方向。圖1. 金屬鹵化物鈣鈦礦活性層內的電荷載流子產生與復合動力學機制 在理想的金屬鹵化物鈣鈦礦半導體材料中，所有的光生電子和空穴最終將通過發射光子的方式進行復合（即：輻射復合）。然而，在實際的鈣鈦礦太陽能電池中存在大量的非輻射復合通道（如圖1所示），絕大部分光生載流子將優先通過其他非輻射途徑進行復合（例如，缺陷輔助復合，俄歇復合，界面誘導復合，電聲耦合，帶尾態復合等）。這些非輻射復合損失過程極大降低了電池在穩態下的光生載流子濃度，從而減小了金屬鹵化物鈣鈦礦層中準費米能級劈裂的能級差，最終造成鈣鈦礦太陽能電池較大的電壓損失。因此，最大化降低或抑制這些非輻射復合通道是提升器件開路電壓和光電轉換效率的關鍵。 針對各種非輻射復合通道，該綜述首先介紹了目前量化分析非輻射復合損失的常規測試技術以及測試要點，如圖2所示。圖2. 量化鈣鈦礦薄膜和完整器件中非輻射復合損失的表征技術 隨后，結合當前研究現狀，進一步梳理了近年來在降低非輻射復合損失方面取得的一系列重要進展。值得一提的是，該研究團隊去年在《Science》雜志上報道的基于溶液二次生長方法構建漸變結的策略（如圖3所示），在降低反式鈣鈦礦太陽能電池的非輻射復合損失方面效果顯著（Science 360, 1442-1446）。此后，一系列研究報道顯示，相似的策略在正式常規結構鈣鈦礦太陽能電池和全無機鈣鈦礦太陽能電池中也可以獲得正向的實驗結果。由此說明，在金屬鹵化物鈣鈦礦半導體材料中構建有效的漸變結對后續降低非輻射復合損失具有非常重要的借鑒價值。圖3. 漸變結鈣鈦礦太陽能電池器件結構和漸變結的時間分辨光譜 此外，該綜述還以當前最高效率的砷化鎵太陽能電池為參照，先假定鈣鈦礦太陽能電池的非輻射復合損失與砷化鎵太陽能電池的情形一致，再依據肖克利-奎塞爾理論，對鈣鈦礦太陽能電池所能夠獲得的性能參數進行科學預測，進而給出電池器件所能達到的最高光電轉換效率，如圖4所示。圖4. 當鈣鈦礦太陽能電池的非輻射復合損失與當前最高效率砷化鎵太陽能電池的情況相同時，單結鈣鈦礦太陽能電池可實現的最優器件性能參數 最后，該綜述也指出，目前提升器件性能的兩條主要途徑是最優化光子俘獲和最大化降低非輻射復合損失。如果能將二者進行有效整合，探索更可靠的協同優化策略，這可能會是將器件光電轉換效率提升至接近理論極限的可行方案。為此，綜述也對一些未來的努力方向進行了展望。 總的來說，該綜述為最大程度地降低鈣鈦礦太陽能電池的非輻射復合損失提供了理論總結，也為開展實驗工作提供了參考借鑒，對進一步提升電池效率，推動該類電池產業化應用有重要意義。

本發明公開了一種基于納米壓電纖維的柔性能量捕獲器件及其制備方法。所述器件自下而上依次包括：柔性基材、電極層、壓電纖維層、保護層；所述柔性基材為柔性絕緣塑料薄膜；所述壓電纖維層為 PVDF 纖維。通過采用柔性基材，采用照相制版工藝制備梳狀電極，并選擇合適的靜電紡絲參數沉積 PVDF 壓電纖維，無需再對壓電纖維進行極化，使纖維整齊排列、減小纖維缺陷，能夠簡化納米壓電纖維能量捕獲器件制備工藝，提高能量轉換效率，尤其是對彎曲運動機械能的捕獲效果。

課題從事納米新能源材料能量轉化的新規律及在高端電池中的應用基礎研究，在金屬-空氣電池、鋰離子電池關鍵材料與技術以及能源清潔高效利用等領域開展工作，制備了一系列的金屬與合金、金屬氧化物、金屬硫化物納米材料以及無機/有機復合材料等，研究了納/微米材料組成、結構、形貌與電極性能之間的關系，考察了材料高效儲能的化學熱力學、動力學等性能，并開展其能量轉換與儲存新規律的探索研究，探討解決提升高能化學電源的容量、功率與壽命的有效途徑。為納米新能源材料的制備、表征及在能源領域的應用打下了基礎。 研究

一種公路收費站減速帶能量回收發電系統，通過減速帶下方的板簧上的垂向連桿與扇形齒輪相連；再由扇形齒輪分別驅動內嚙合棘輪機構一、內嚙合棘輪機構二，帶動發電機一、發電機二分別在減速帶下壓和恢復過程中發電。該種發電系統結構簡單、成本低、使用安全可靠、發電效率高、不污染環境。

本發明公開了一種通過檢測山地環境中山脊位置并進行能量校正來提高對山地環境中帶狀地下目標的探測、識別、定位方法。該方法屬于模式識別、遙感技術、地形分析的交叉領域。帶狀地下目標的·758·熱場與山體的熱場不同能產生能量異常，而山脊的熱島效應也會造成山體能量異常，但該異常本質上與帶狀地下目標的能量異常模式不同，所以本發明意在通過消除地形中的山脊所產生的熱體效應對帶狀地下目標表現出的微弱能量異常模式的影響，達到

一、項目分類 關鍵核心技術突破 二、成果簡介 隨著電力需求的不斷增長，高性能儲能裝置對現代社會的可持續發展起著至關重要的作用。與超級電容器和鋰電池相比，脈沖儲能電介質電容器擁有超高的可釋放功率密度，高的操作電壓、極快的充放電速率以及長的循環壽命，是重要的新型功率儲能器件，在新能源汽車、高端醫療器械、智能電網調頻、可控核聚變、電磁炮等高功率脈沖技術的軍民領域有著重要應用。

數據采集技術 可穿戴傳感器是接觸式傳感器。加速度傳感器測量運動加速度，心率、血壓和血氧傳感器檢測心率、血壓等生理數據。可將不同的傳感器集成在智能手環、腳環、腰帶等可穿戴設備中，以實現加速度、角速度和生理等數據的采集；物體和環境傳感器是非接觸式傳感器，常見的物體傳感器基于RFID技術，通常用于身份、物流等信息的識別。常見的環境傳感器有聲音傳感器、磁力計、氣壓傳感器、溫濕度傳感器和PM 2.5傳感器等，實現各種環境信息的采集。 多模態傳輸技術 LPWAN (Low-Power Wide-Area Network，低功率廣域網絡) 在LPWAN技術出現以前，通信技術已經有多種類別，短距離的有wifi、藍牙、zigbee等，長距離的則有2G、3G、4G、5G等，但是如果把這些無線通信技術按照功耗與傳輸距離這兩個維度劃分的話可以發現在功耗低、距離遠這個范圍的技術還欠缺，而LPWAN技術的出現正好彌補了這個短板。         LPWAN可分為兩類：一類是工作于未授權頻譜的LoRa、SigFox等技術；另一類是工作于授權頻譜的基于蜂窩組網的通信技術，比如eMTC、LTE Cat-1、NB-IoT等。LPWAN 專為低帶寬、低功耗、遠距離、大量連接的物聯網應用而設計。 最具前景的LPWAN技術——NB-IoT和LoRa： 物聯網（IoT）應用需要考慮諸多因素，例如節點成本、網絡成本、電池壽命、數據傳輸速率(吞吐率)、延遲、移動性、網絡覆蓋范圍以及部署類型等，可以說沒有一種技術可以滿足IoT所有的需求。NB-IoT和LoRa兩種技術具有不同的技術和商業特性，也是最有發展前景的兩個低功耗廣域網通信技術。這兩種LPWAN技術都有覆蓋廣、連接多、速率低、成本低、功耗小等特點，都適合低功耗物聯網應用。 LoRa （Long  Range）:     一個LoRaWAN網絡架構中包含了終端、基站、NS(網絡服務器)、應用服務器這四個部分。基站和終端之間采用星型網絡拓撲，由于LoRa的長距離特性，它們之間得以使用單跳傳輸，終端節點可以同時發送信息給多個基站。基站則對NS和終端之間的LoRaWAN協議數據做轉發處理，將LoRaWAN數據分別承載在了LoRa射頻傳輸和TCP/IP上。 NB-IoT（Narrow Band Internet of Things） NB-IoT構建基于蜂窩網絡，只消耗大約180KHz的帶寬，可直接部署于GSM網絡、UMTS網絡或LTE網絡。NB-IoT是IoT領域一個新興的技術，支持低功耗設備在廣域網的蜂窩數據連接。NB-IoT支持待機時間長、對網絡連接要求較高設備的高效連接。 NB-IoT具備四大特點：一是廣覆蓋，將提供改進的室內覆蓋，在同樣的頻段下，NB-IoT比現有的LTE網絡增益提升20dB，覆蓋面積擴大100倍；二是具備支撐海量連接的能力，NB-IoT一個扇區能夠支持10萬個連接，支持低延時敏感度、超低的設備成本、低設備功耗和優化的網絡架構；三是更低功耗，NB-IoT終端模塊的待機時間可長達10年；四是更低的模塊成本，企業預期的單個接連模塊不超過5美元。 數據分析技術 人工智能研究的各個分支，包括專家系統、機器學習、進化計算、模糊邏輯、計算機視覺、自然語言處理、推薦系統等。2012年以后，得益于數據量的上漲、運算力的提升和機器學習新算法（深度學習）的出現，人工智能開始大爆發。機器學習是一種實現人工智能的方法，深度學習是一種實現機器學習的技術。機器學習是用大量的數據來“訓練”，通過各種算法從數據中學習如何完成任務。深度學習本來并不是一種獨立的學習方法，但由于近幾年該領域發展迅猛，一些其特有的學習手段相繼被提出（如殘差網絡），因此越來越多的人將其單獨看作一種學習的方法。深度學習的各種算法已成為行為識別主要應用的技術，傳感器采集的各類信號，通過卷積神經網絡、循環神經網絡等分類，識別出坐、走、跑、跳、上下樓等日常行為，也可以實現對被監護者摔倒等異常行為的檢測。

成果描述：本實用新型公開了一種便于信息采集的智能化翻耕機,包括牽引懸掛裝置(1)、安裝在牽引懸掛裝置(1)上的機架(2)、設置在機架(2)下端面上的鏵(3),所述機架(2)上還設置有安裝座(4),所述安裝座(4)上安裝有土地信息采集裝置(5),所述土地信息采集裝置(5)包括犁地深度傳感器、土壤養分傳感器、土壤墑情傳感器、pH值傳感器,并且均為具有WiFi或者ZigBee或者RJ45接口的傳感器,在傳感器本體外套接有圓鋼保護管(6),其探頭外套接有橡膠保護套(7)。采用上述結構,可從而減少了現有技術中土地信息采集的難度,并降低了信息采集的成本,同時也能加速農業信息化生產的發展進程,從源頭上解決農業信息采集的發展瓶頸。市場前景分析：本實用新型公開了一種便于信息采集的智能化翻耕機,包括牽引懸掛裝置(1)、安裝在牽引懸掛裝置(1)上的機架(2)、設置在機架(2)下端面上的鏵(3),所述機架(2)上還設置有安裝座(4),所述安裝座(4)上安裝有土地信息采集裝置(5),所述土地信息采集裝置(5)包括犁地深度傳感器、土壤養分傳感器、土壤墑情傳感器、pH值傳感器,并且均為具有WiFi或者ZigBee或者RJ45接口的傳感器,在傳感器本體外套接有圓鋼保護管(6),其探頭外套接有橡膠保護套(7)。采用上述結構,可從而減少了現有技術中土地信息采集的難度,并降低了信息采集的成本,同時也能加速農業信息化生產的發展進程,從源頭上解決農業信息采集的發展瓶頸。與同類成果相比的優勢分析：國內領先

本發明基于壓縮感知理論將將測量的信號通過1比特量化，去掉了之前被測信號能量為1的假設，通過循環迭代的公式最小化凸的替代函數，最終恢復出要測量的信號，相比于之前相關算法明顯的提高的信號的恢復精度。