Healthy Research Rewards
ResearchHub is incentivizing healthy research behavior. At this time, first authors of open access papers are eligible for rewards. Visit the publications tab to view your eligible publications.
Got it
BL
Bo Li
Author with expertise in Lithium-ion Battery Technology
Achievements
Cited Author
Key Stats
Upvotes received:
0
Publications:
7
(29% Open Access)
Cited by:
1,422
h-index:
42
/
i10-index:
121
Reputation
Biology
< 1%
Chemistry
< 1%
Economics
< 1%
Show more
How is this calculated?
Publications
0

Meniscus-assisted solution printing of large-grained perovskite films for high-efficiency solar cells

Ming He et al.Jul 7, 2017
Abstract Control over morphology and crystallinity of metal halide perovskite films is of key importance to enable high-performance optoelectronics. However, this remains particularly challenging for solution-printed devices due to the complex crystallization kinetics of semiconductor materials within dynamic flow of inks. Here we report a simple yet effective meniscus-assisted solution printing (MASP) strategy to yield large-grained dense perovskite film with good crystallization and preferred orientation. Intriguingly, the outward convective flow triggered by fast solvent evaporation at the edge of the meniscus ink imparts the transport of perovskite solutes, thus facilitating the growth of micrometre-scale perovskite grains. The growth kinetics of perovskite crystals is scrutinized by in situ optical microscopy tracking to understand the crystallization mechanism. The perovskite films produced by MASP exhibit excellent optoelectronic properties with efficiencies approaching 20% in planar perovskite solar cells. This robust MASP strategy may in principle be easily extended to craft other solution-printed perovskite-based optoelectronics.
0

DeepMutation: Mutation Testing of Deep Learning Systems

Lei Ma et al.Oct 1, 2018
Deep learning (DL) defines a new data-driven programming paradigm where the internal system logic is largely shaped by the training data. The standard way of evaluating DL models is to examine their performance on a test dataset. The quality of the test dataset is of great importance to gain confidence of the trained models. Using an inadequate test dataset, DL models that have achieved high test accuracy may still lack generality and robustness. In traditional software testing, mutation testing is a well-established technique for quality evaluation of test suites, which analyzes to what extent a test suite detects the injected faults. However, due to the fundamental difference between traditional software and deep learning-based software, traditional mutation testing techniques cannot be directly applied to DL systems. In this paper, we propose a mutation testing framework specialized for DL systems to measure the quality of test data. To do this, by sharing the same spirit of mutation testing in traditional software, we first define a set of source-level mutation operators to inject faults to the source of DL (i.e., training data and training programs). Then we design a set of model-level mutation operators that directly inject faults into DL models without a training process. Eventually, the quality of test data could be evaluated from the analysis on to what extent the injected faults could be detected. The usefulness of the proposed mutation testing techniques is demonstrated on two public datasets, namely MNIST and CIFAR-10, with three DL models.
0

Highly Stretchable Core–Sheath Fibers via Wet-Spinning for Wearable Strain Sensors

Zhenhua Tang et al.Jan 31, 2018
Lightweight, stretchable, and wearable strain sensors have recently been widely studied for the development of health monitoring systems, human-machine interfaces, and wearable devices. Herein, highly stretchable polymer elastomer-wrapped carbon nanocomposite piezoresistive core-sheath fibers are successfully prepared using a facile and scalable one-step coaxial wet-spinning assembly approach. The carbon nanotube-polymeric composite core of the stretchable fiber is surrounded by an insulating sheath, similar to conventional cables, and shows excellent electrical conductivity with a low percolation threshold (0.74 vol %). The core-sheath elastic fibers are used as wearable strain sensors, exhibiting ultra-high stretchability (above 300%), excellent stability (>10 000 cycles), fast response, low hysteresis, and good washability. Furthermore, the piezoresistive core-sheath fiber possesses bending-insensitiveness and negligible torsion-sensitive properties, and the strain sensing performance of piezoresistive fibers maintains a high degree of stability under harsh conditions. On the basis of this high level of performance, the fiber-shaped strain sensor can accurately detect both subtle and large-scale human movements by embedding it in gloves and garments or by directly attaching it to the skin. The current results indicate that the proposed stretchable strain sensor has many potential applications in health monitoring, human-machine interfaces, soft robotics, and wearable electronics.
0

In-Situ Crafting of ZnFe2O4 Nanoparticles Impregnated within Continuous Carbon Network as Advanced Anode Materials

Beibei Jiang et al.Jan 20, 2016
The ability to create a synergistic effect of nanostructure engineering and its hybridization with conductive carbonaceous material is highly desirable for attaining high-performance lithium ion batteries (LIBs). Herein, we judiciously crafted ZnFe2O4/carbon nanocomposites composed of ZnFe2O4 nanoparticles with an average size of 16 ± 5 nm encapsulated within the continuous carbon network as anode materials for LIBs. Such intriguing nanocomposites were yielded in situ via the pyrolysis-induced carbonization of polystyrene@poly(acrylic acid) (PS@PAA) core@shell nanospheres in conjunction with the formation of ZnFe2O4 nanoparticles through the thermal decomposition of ZnFe2O4 precursors incorporated within the PS@PAA nanospheres. By systematically varying the ZnFe2O4 content in the ZnFe2O4/carbon nanocomposites, the nanocomposite containing 79.3 wt % ZnFe2O4 was found to exhibit an excellent rate performance with high capacities of 1238, 1198, 1136, 1052, 926, and 521 mAh g(-1) at specific currents of 100, 200, 500, 1000, 2000, and 5000 mA g(-1), respectively. Moreover, cycling performance of the ZnFe2O4/carbon nanocomposite with 79.3 wt % ZnFe2O4 at specific currents of 200 mA g(-1) delivered an outstanding prolonged cycling stability for several hundred cycles.
0

Failure Analysis of CRDINiCr Butterfly Valves for Nuclear Power Plant Applications

Jian Cheng et al.Jun 11, 2024
Corrosion-resistant iron with nickel and chromium (CRDINiCr) is often used in butterfly valves for flow control at nuclear power plants, where resistance to corrosion, oxidation, and wear is significant. In this study, a failure analysis of a CRDINiCr alloy butterfly valve was performed by combining morphology characterization and in situ elemental composition analysis of failure of various regions of the valve. Based on the testing and analysis conducted in this study, it was determined that the inspected valve body material exhibited several defects, including poor graphitization, porosity, and the presence of eutectic carbides. These imperfections compromised the required plasticity criteria, resulting in significant embrittlement of the material. Therefore, under the impact stresses applied during the pressure testing, these vulnerabilities facilitated rapid crack initiation and propagation. The presence of such defects significantly compromised the material's resistance to fracture under dynamic loading conditions, underscoring the critical importance of stringent quality control in the production of such materials to ensure their reliability and performance in operational settings at nuclear power plants.