纳米锐钛矿相变的原位XRD研究

钛氧化物具有3种物相：锐钛矿、板钛矿和金红石，其中，锐钛矿和板钛矿为室温稳定相．在温度较高的条件下会向热力学更稳定的金红石相转变。锐钛矿向金红石的相变是热力学亚稳定相向稳定相的转变，由于这种相变过程不存在平衡温度．分析研究其相变过程无论从理论方面还是从实际应用方面均具有重要的意义。     

应变速率和电位对应力腐蚀裂纹扩展的影响

以滑移-溶解-再钝化模型为基础,推导出应力腐蚀裂纹扩展速率与裂尖应变速率和电位之间的理论公式.计算表明,在裂纹扩展速率与裂尖应变速率的关系曲线中有两个特征区域.裂纹扩展速率在区域I随裂尖应变速率增加而增大,而在区域II不随裂尖应变速率的改变而变化.用慢应变速率拉伸技术（SSRT）测量了304L不锈钢的裂纹增长速率.当电位控制在区域II的阳极区时,理论计算的裂纹扩展速率与实验得到的结果比较吻合.     

热变形奥氏体静态再结晶行为的研究

本文利用双道次压缩的方法,在Gleeble1500热模拟实验机上研究了低碳钢SS400在变形间隔时间内奥氏体的软化行为,以便为制定合理的细化晶粒轧制工艺提供实验和理论基础.采用后插法计算了在不同真应变条件下的静态再结晶率.通过双道次压缩测试静态软化动力学实验的表明,实验钢变形后很容易发生静态软化.在真应变为0.4,0.2时,静态再结晶激活能分别是Qrec=189.3,179.2kJ/mol.     

虚拟原子探针随机采样法用于氨基酸结构描述及其构效关系研究

考虑药物与蛋白质受体的3类非键作用模式, 利用8类虚拟原子探针和Monte Carlo随机采样技术, 得到了一套新的氨基酸侧链表面静电、立体及疏水势能场(ASSPF)参数. 在此基础上对苦味二肽和血管舒缓激五肽进行了结构表征和QSAR研究, 所建模型复相关系数R2和留一法交互检验复相关系数QLOOCV2分别为0.8457, 0.851和0.7688, 0.7952, 同时分析了肽链不同位置上氨基酸侧链对活性的影响, 取得较好的结果.     

从静态应力松弛实验求材料准松弛时间谱的一种数值计算方法

避开繁琐困难的函数求解过程，采用数值计算方法，从常规的静态应力松弛实验，直接求被测材料的松弛单元的表现松弛强度．主松弛时间τ０由单－ＭＡＸＷＥＬＬ模型求得，其他松弛时间分别约取为１０（－２）·τ０，１０（－１）·τ０，１０１·τ０，１０３·τ０。应力松弛万程取５参数模型，记为谱的强度ａｉ（或Ａｉ）通过多元线性回归，由最小二乘法确定．对一种天然橡胶试样在不同温度下的松弛曲线进行处理，回归值与原始实验值吻合良好，不同温度下的松弛单元对总松弛的贡献，反映出温度对松弛过程的活化作用．     

动态力学温度谱分析的新方法及其应用 Ⅳ.从动态力学温度谱求两相聚合物的双活化能和应力松弛

提出用两个热流变简单粘弹体的并联体系作为两相聚合物的粘弹模型,将先前的动态力学温度谱分析方法推广到两相聚合物中去.运用这种新方法从动态力学数据求出了PET/70PHB共聚物的双活化能,其中150℃左右的转变活化能为71.9kcal/mol,70℃左右的转变活化能为117.5koal/mol,这一数值与文献上PET/60PHB这个转变的活化能120kcal/mol相接近.文中还计算了共聚物在不同温度下的10s应力松弛模量,所得结果与实测值相吻合.     

随机环境中带移民分枝过程的Cramér大偏差展式北大核心CSCD

本文考虑独立同分布的随机环境中带移民的分枝过程(Z_(n)).基于(Z_(n))的结构,利用测度变换技巧,并借助随机游动的相关结果,我们得到关于logZ_(n)的Cramer型大偏差展式.     

The Discrete Approximation of Continuous-state Nonlinear Branching Processes in Lévy Random Environments北大核心CSCD

In this paper, we establish the discrete approximation of continuous-state nonlinear branching processes in Lévy random environments by using tightness and convergence sequence in infinite dimensional product space via stochastic differential equations. Taking α-stable branching as an example, the conditions which are given to discretize continuous-state nonlinear branching processes in Lévy random environments are verified. © 2022 Chinese Academy of Sciences. All rights reserved.     

基于逆概率加权和插补的Mallows模型平均方法

数据缺失是实际数据分析中一个常见的问题.文章将逆概率加权方法与插补方法结合,提出了一种Mallows模型平均方法以处理数据缺失问题,并证明了该方法得到的估计量在实现最小平方误差的意义下能渐近地达到最优.相比于传统的逆概率加权方法,文章的方法不仅可以充分利用观测信息,并且能够应用于非随机缺失的情形.相比于完全基于插补的方法,文章的方法继承了插补方法的一些优势,同时能够避免因错误地插补较大的数据块而产生的偏差.通过数值模拟,首先验证了三种简单的插补方法满足渐近最优性成立的条件,之后将文章提出的Mallows模型平均方法与已有的应用于缺失数据的模型平均方法进行比较,结果表明,所提出的新方法在大多数情况下优于已有的其它模型平均方法.最后,将新方法应用于平均寿命数据,实证结果进一步表明新方法较已有模型平均方法更为稳健.     

基于GA-BP神经网络的信息技术业上市公司的成长性预测

文章针对民营企业中的信息技术业,建立包含盈利能力、营运能力、偿债能力、扩张能力、创新能力与公司规模6个方面的指标体系,采用整合改进遗传算法和神经网络的GA-BP算法,对企业的成长性建立模型进行预测与分析.进一步,为验证模型性能,从WIND金融数据库获取数据并进行预处理后,测试集上可决系数R2为0.9990,性能优于其他五种机器学习算法.通过公司市值增长率进行相关系数分析,对建立的模型进行有效性检验,结果表明所选特征的有效性与合理性.最后通过随机森林进行封装特征重要性排序,对指标模型进行简化,选出的8个特征在测试集上改进GA-BP算法的R2为0.8927,再次证明了最初指标选择的合理性.