La—Th—O系催化剂的结构与甲烷氧化偶联催化性能的关系

研究了Ｌａ－Ｔｈ－Ｏ二元氧化物的组成、结构及其对甲烷氧化偶联反应催化性能的影响；用ＸＲＤ、ＩＲ、ＸＰＳ“ＳＥＭ等方法对催化剂进行表征，Ｌａ－Ｔｈ－Ｏ系列催经剂随Ｌａ／Ｔｈ原子比的变化，可生成ＬａｘＴｈ１－ｘＯ２－δ固溶体，具有萤石结构的ＬａｘＴｈ１－ｘＯ－２－δ相是甲烷氧化偶联反应的主要活性相。     

马来酰亚胺双键参与的官能化反应研究进展

马来酰亚胺是一类海洋天然生物碱、生物活性分子和功能材料的重要结构母核,并能转化为琥珀酰亚胺、四氢吡咯及2-吡咯酮等化合物,具有广泛的应用价值.以马来酰亚胺为合成子构建含有马来酰亚胺和琥珀酰亚胺结构单元的化合物已成为有机合成研究热点之一.对马来酰亚胺双键参与的官能化反应进行了综述,重点在马来酰亚胺的Michael加成、氧化偶联和环加成反应.     

高温超导无绝缘线圈励磁电压特性研究

本文通过实验研究了焊锡浸渍、励磁电流PI控制、励磁速率以及励磁幅值对高温超导无绝缘线圈励磁电压特性的影响。实验结果表明:高温超导无绝缘线圈励磁电压具有时延特性,焊锡浸渍、励磁电流PI控制分别会增大和减小时延特性,而励磁速率和励磁幅值不会影响时延特性;励磁电压幅值随励磁速率增大而增大;焊锡浸渍可降低励磁电压幅值,而励磁电流控制对励磁电压幅值影响不明显。     

p-adic超几何函数与Dwork超曲面上的有理点

p-adic超几何函数是经典的Gauss超几何函数在有限域上的模拟,与许多数论问题都有联系.设Fq是q元有限域,λ∈Fq,n为正整数.本文研究了Dwork超曲面Dλ^n:x1^n+x2^n+…+xn^n=nλx1x2…xn及其推广形式上的Fq-有理点,并在n与q(q-1)互素时给出了由p-adic超几何函数表示的各种Fq-有理点个数的公式,从而修正和改进了Barman与Goodson等人的结论.     

面向对象的有限元程序设计

本文按照面向对象的程序设计方法,遵循有限元分析的本质,采用Ｃ＋＋语言,建立了有关描述有限元模型的类,给出了类的描述和它的实现方法。相关的类和方法包括处理矩阵的类、节点类、单元类、材料类、形函数类等。据此编制了有限元分析的数值计算程序,并给出了一个实例。     

Ni/Al2O3催化剂上甲烷部分氧化制合成气反应积炭的研究

合成气制备;Ni/Al2O3催化剂上甲烷部分氧化制合成气反应积炭的研究     

含不同形状内热源的圆管内纳米流体自然对流及换热数值研究

采用格子玻尔兹曼方法对有三种恒温热源（圆形、三角形、方形）参与的圆管内纳米流体（铜-水）自然对流进行数值研究。主要研究瑞利（Ra）数,纳米颗粒体积分数以及热源几何形状等控制参数对纳米流体的流动与传热的影响。结果发现纳米颗粒体积分数的增加有利于强化传热,且在Ra数较小时,平均努塞尔（Nu）数增加的幅度要优于Ra数较大的情况。在所研究的控制参数范围内,方形热源的平均Nu数最大。根据数值结果给出不同热源表面的平均Nu数、纳米颗粒体积分数、Ra数三者之间的函数关系式,该函数关系可为此类工程的设计提供理论指导。     

基于全卷积神经网络的多尺度视网膜血管分割

提出了一种基于多尺度特征融合的全卷积神经网络的视网膜血管分割方法,无需手工设计特征和后处理过程。利用跳跃连接构建编码器-解码器结构全卷积神经网络,将高层语义信息和低层特征信息进行融合;利用残差块进一步学习细节和纹理特征;利用不同空洞率的空洞卷积构建多尺度空间金字塔池化结构,进一步扩大感受野,充分结合图像上下文信息;采用类别平衡损失函数解决正负样本不均衡问题。实验结果表明,在DRIVE(Digital Retinal Images for Vessel Extraction)和STARE (Structured Analysis of the Retina)数据集上的准确率分别为95.46%和96.84%,敏感性分别为80.53%和82.99%,特异性分别为97.67%和97.94%,受试者工作特征(ROC)曲线下的面积分别为97.71%和98.17%。所提方法相较于其他方法性能更优。     

Machine Learning and Micromagnetic Studies of Magnetization Switching

Magnetization switching is one of the most fundamental topics in the field of magnetism.Machine learning(ML)models of random forest(RF),support vector machine(SVM),deep neural network(DNN)methods are built and trained to classify the magnetization reversal and non-reversal cases of single-domain particle,and the classification performances are evaluated by comparison with micromagnetic simulations.The results show that the ML models have achieved great accuracy and the DNN model reaches the best area under curve(AUC)of 0.997,even with a small training dataset,and RF and SVM models have lower AUCs of 0.964 and 0.836,respectively.This work validates the potential of ML applications in studies of magnetization switching and provides the benchmark for further ML studies in magnetization switching.     

以SDS-PVP项链状软团簇为模板简易一锅法合成Cu2O中空亚微球

在SDS-PVP水溶液中采用N2H4•H2O还原CuSO4, 在pH (10±0.5), (40±1.0) ℃条件下反应55 min得到橙色Cu2O溶胶, 离心分离产物经XRD鉴定为Cu2O立方晶系晶体; SEM和TEM表明该法获得的晶体为形状规整、粒径分布窄的Cu2O中空亚微球, 并证实系由大量10 nm量级的原级Cu2O纳米晶粒组装而成. 根据实验事实推断, SDS-PVP项链状软团簇提供了“双重软模板”功能, 借助独特的“模板诱导两级组装”作用一锅法合成了Cu2O中空亚微球. Cu2O中空亚微球生长的可能途径为: 首先, 项链状软团簇中的SDS束缚胶束作为第一重软模板, 诱导一级组装10 nm量级的原级Cu2O纳米晶粒; 然后, 软团簇中立体桥联SDS束缚胶束的PVP链节作为第二重软模板, 诱导一定空间范围内的原级Cu2O纳米晶粒长大并进一步聚集/二级组装, 经一锅法合成得到次级Cu2O中空亚微球. 实验结果证明该一锅法温和、简便、快捷, Cu2O中空亚微球的粒径分布窄.