利用修正低雷诺数k—ε模型对管道分离流动的数值研究

采用适合于分离流的修正低雷诺数ｋ－ε模型对突扩园管中的流动进行了数值研究，重点是对近壁流动和再附着点附近流动的研究。从理论上证明了所采用的湍流模型既满足近壁渐进行为，又避免了在通过再附着点截面上μｔ恒为０的困难。和已有的实验数据比较表明，所采用的模型对再附点位置及其附近的流动预测能力优于普通低雷诺数ｋ－ε模型。     

奇性校正特解场法计算任意点应力和位移

本文将边界应力积分方程中的强奇性边界积分化为Ｃａｕｃｈｙ主值积分，证明了该主值积分的存在性，并给出它在变量替换中的比尺附加项显式；运用刚体位移法和单位应力场法将强奇性主子块和应力奇性系数矩阵表为同行副子块的线性组合，再配用极坐标变换和适当的数值求积计算各副子块。本法无论对平面问题还是空间问题，是光滑边界点、侧棱点还是角点，有限域或无限域，受载还是变温，都一概适用，而且可以扩展用来计算近边界点，公式统一，程序通用，数值效果良好。     

基于共轭聚合物的近红外光传感器

近红外光(NIR)传感器在军事警戒、空间勘探、科研检测、医疗诊断等领域有着极为重要的应用价值。传统的NIR传感材料主要是基于半金属的无机材料,借助窄带隙来吸收低能量的NIR而改变材料自身的电导率,继而实现检测。无机传感材料由于加工繁琐、不具备柔性、成本高昂以及难降解等因素致其进一步发展受到限制。新兴的共轭聚合物材料通过光热转换或者能级可调的光电效应实现对NIR的高灵敏传感,同时能够实现快速响应。该类聚合物材料具有π电子离域的共轭结构,同样具有较窄的带隙,在NIR照射下能够通过自身电导率的改变或光热转换作用将热量传递至其他超热敏材料来实现对光的检测。借助柔性、环境友好、制备简单、便于掺杂、灵敏度高等优势,共轭聚合物材料为新一代NIR传感器的应用与普及开辟了新的前景。     

镧系离子掺杂的近红外复合光催化剂的合成研究进展

近红外光能量占太阳能的44%,但是传统半导体光催化剂难以利用近红外光,因此制备近红外光催化剂是近几年来的研究热点。本文阐述了镧系离子掺杂的近红外光催化剂催化的基本原理,综述了镧系离子掺杂上转换纳米材料/半导体复合近红外光催化剂的合成方法及特点,重点介绍了外延生长法,静电纺丝法与化学组装法。并对这些近红外光催化材料在光降解污染物和光解水领域的应用进行了总结并对其应用前景进行了展望。     

三维非规则非均匀边界元网格的简便的高精度算法

对三维直接边界元中一阶奇异积分、一阶近奇异积分以及非奇异积分进行统一处理，给出了一种提高积分计算精度的简便有效的方法，对非规则非均匀边界元网格可获得比一般方法高得多的计算精度，非常适合边界形状比较复杂的三维实际问题的边界元分析．     

低浓度固液两相流的颗粒相动理学模型

用广义Fokker-Planck扩散模型描述液相湍动对颗粒的挟带作用，用修正的BGK模型描述粒间碰撞效应，建立了封闭的颗粒相PDF输运方程．运用Chapman-Enskog迭代法求得方程的二阶近似解，获得颗粒相脉动速度二阶矩和三阶矩闭合关系．模型与颗粒流模型相容，与液相湍流闭合模型是否相容依赖于扩散模型的具体形式，并据此比较了不同的涡一颗粒作用模型．模型与二维明渠流轻质沙和天然沙试验资料符合很好．表明细小粒径颗粒能够充分跟随水流运动；大粒径颗粒的相间平均速度差和壁面滑移速度明显，近壁区内的颗粒沿流向和垂向脉动强度都可能大于水流，并存在一定程度的颗粒碰撞效应．     

圆柱绕流尾迹中相干结构对湍流特性的影响

实验研究了圆柱尾迹中相干结构对湍流平均量的影响.用一个X热线在距离圆柱体y/d=4测量参考信号,用X热线和冷线相结合的三线探头测量从x/d=10～40的圆柱绕流尾迹中的速度和温度脉动,用条件平均的方法研充圆柱绕流近尾迹中的相干结构,并对相干结构对动量和热量的湍流输运过程的影响进行初步分析.结果表明:相干结构对尾迹中速度的横向脉动影响最大;相干结构对湍流参数的影响随x/d的变化明显.该工作还对相干结构引起的湍动能产生率变成负和逆温度梯度输运现象做了定性的解释.     

频率-电流扫描3ω法表征纳米薄膜界面热阻

纳米薄膜与基体之间的界面热输运是MEMS系统热管理和热设计的热点和难点。建立了频率扫描3ω法的热阻抗网络模型。利用频率-电流扫描3ω法和不同厚度薄膜试样得到单层纳米薄膜与基体之间的界面热阻。ZrO_2、SiO_2增透膜与基体之间的界面热阻分别为0.108 m~2·K·MW~(-1)和0.066 m~2·K·MW~(-1)。发现界面热阻与扫描频率无关,未发现界面热阻随膜厚变化的尺度效应。实验和理论分析表明,声子近界面效应在增透膜和基体界面的热输运过程中起主导作用。     

基于局部均值的K-近质心近邻光谱分类

天体光谱包含着许多重要的关于天体的物理和化学信息,如天体表面的有效温度、重力加速度以及化学丰度等,天体光谱的处理和分析对天文研究具有重要的科学意义。一些大型巡天计划的实施(如SDSS,LAMOST等)使我们获得了海量的天文光谱数据,因此天文光谱数据的自动分类成为重要的科学研究课题,然而面对如此海量的光谱数据,一些传统的光谱自动分类方法已经不适用,迫切需要寻找高效率的光谱自动分类技术。研究了基于局部均值的K-近质心近邻(local mean-based K-nearest centroid neighbor,LMKNCN)算法在恒星(Star)、星系(Galaxy)和类星体(Quasar,QSO)的光谱分类中的应用。LMKNCN算法的基本思想是根据近质心近邻原则,从每一类训练样本集中为待测样本点选取k个近质心近邻点,然后根据每一类中所选取的k个近质心近邻点的均值点到待测样本点x的距离来判别x的所属类别。针对美国SDSS-DR8的天体光谱数据,对比了K-近邻、K-近质心近邻、LMKNCN三种算法在恒星、星系和类星体的光谱分类中所表现的性能,结果表明三种方法中,LMKNCN算法对这三种光谱的识别率高于其他两种算法或者与其相当,而且其平均分类正确率高于另外两种算法,特别是在类星体的识别率上表现的更好。表明了该算法对天文光谱大数据的快速处理和有效利用具有重要的意义。     

强Z-连续domain和Z-代数domain的刻画定理

给出强Z-连续domain和Z-代数domain的一个刻画及一个范畴性质--余反射性质.