大数据时代下的化学经验2.0：基于键能的大规模反应途径预测

报道了一个基于键能数据预测反应途径的可编程算法．运用该算法,成功预测了F₂+CH₃Cl气相反应的最优产物(CF₄)和对应的反应途径．提供了一个启示性的化学经验2.0 的例子,并可能开启大数据时代下的大规模反应途径预测的大门．     

多维矢量矩阵变换域的运动矢量估计

为了实现对视频中运动目标的运动矢量估计,建立了多维矢量矩阵变换域运动估计系统,在变换域对运动视频中运动目标形成的多维能量集中平面进行研究。首先,介绍了多维矢量矩阵理论、变换理论以及运动目标在变换域形成能量集中平面的理论推导;然后,采用平面拟合的方法,求取运动矢量的大小;最后,分析对比了几种方法的效果和迭代速度。实验结果表明:多维矢量矩阵变换域的运动平面拟合方法估计的运动矢量精度达到10^-2 pixel,提供了一种变换域运动矢量估计的高精度方法。     

一种KI和H_3BO_3混合溶液中KI浓度的测定方法

本发明涉及分析测试领域,特别涉及一种KI和H3BO3混合溶液中KI浓度的测定方法。该方法包括:(1)测定待测液的电导率;(2)将H3BO3转化成络合酸;(3)滴定反应;(4)计算H3BO3的质量浓度;(5)计算KI质量浓度。该方法试剂种类少而且使用量少,所使用的试剂也容易得到,价格也不高,使操作过程更加方便快捷,还大大降低了测量的成本;同时加入了电导率的测量和函数模型拟合的计算,减少了人工的工作量,也防止了人工操作容易造成的误差,提高了测量结果的准确性。     

固体异质结界面结构预测方法及AutoInterface程序实现

预测材料异质结的界面原子结构对于理解界面对性能的影响至关重要. 目前, 从理论上预测材料界面结构仍具有极大挑战, 主要是缺乏普适有效的理论计算方法. 本文介绍了本课题组在异质结界面结构预测方面取得的最新进展. 结合马氏体相变唯象理论、 图论和随机表面行走算法, 提出了界面结构的一种有效预测方法, 可以实现自动化的计算预测. 通过GaP/TiO₂半导体异质结等展示了该方法的有效性和在催化等领域的应用前景.     

ZnCl2、KOH和HNO3改性MWCNT对苯酚的吸附行为研究

通过扫描电子显微镜、X射线衍射仪、N₂吸附分析仪及Boehm滴定法获得ZnCl₂、KOH和HNO₃化学处理对高纯多壁碳纳米管的结构和表面含氧官能团的影响,通过批处理实验考察吸附条件（吸附时间、初始浓度、温度）对处理前后的碳纳米管吸附苯酚行为的影响,并采用准一级、准二级、Evolich动力学模型和热力学方程拟合其吸附数据,分析其动力学行为、热力学行为和吸附机理。结果表明,虽然ZnCl₂、KOH和HNO₃化学处理法均未对碳纳米管BET比表面积产生显著影响,但会影响其表面化学性质（即,对于ZnCl₂和KOH化学处理降低表面羧基、内酯基含量和增大碱性官能团量,而对于HNO₃化学处理可以增大表面羧基、内酯基含量,而碱性官能团略有增加）;改性处理影响碳纳米管去除苯酚效率：由于ZnCl₂和KOH改性处理降低碳纳米管表面羧基量,故其提高了苯酚去除率,而HNO₃处理则略减小碳纳米管的苯酚去除率,可能是由于碳纳米管结构和表面化学性质共同影响所致;碳纳米管的苯酚去除率均随苯酚溶液初始浓度的增大而减小;高温不利于吸附;热力学研究发现碳纳米管吸附苯酚过程是自发的和放热的,属于物理吸附;动力学研究表明,吸附过程符合准二级动力学方程。通过ZnCl₂和KOH化学处理,可以显著提高碳纳米管对苯酚的吸附性能。     

两种表征核酸适配体-靶蛋白亲和作用的毛细管电泳方法比较

适配体-靶分子间的亲和作用表征是理解和应用核酸适配体发挥特异亲和作用的基本前提,CE技术则为上述表征提供了多模式的简捷途径,但多种模式体系间的结果往往存在差异,导致CE亲和评价可靠性和进一步应用受到限制,亟须建立多CE方法测定适配体-靶分子间亲和作用的系统比较研究。该研究以凝血酶及其特异性作用于肝素结合位点的适配体29mer为模型体系,基于CE-激光诱导荧光检测,引入CE-迎头分析（FA）评价方法,并比较其与预平衡-毛细管区带电泳（PE-CZE）的异同。首先进行了CE-FA方法分离条件的优化,37 ℃、0.5 h孵育完全后进样,进样时间为30 s,在较低工作温度（15 ℃）、较短毛细管长度（30 cm）及生物相容性好的缓冲体系2×TG（Tris-甘氨酸缓冲液,pH 8.5）条件下,经15 kV分离时,得到了稳定的荧光标记29mer（F29mer）-凝血酶复合物及游离F29mer平台峰。加入1 g/L牛血清白蛋白（BSA）,有效提高了CE-FA平台峰高及迁移时间的重复性。详细讨论了两种方法下6种拟合方式的结果及特点。针对CE-FA和PE-CZE法,以结合适配体/游离适配体的浓度比对游离适配体浓度非线性拟合、平台峰高变化对浓度间的非线性拟合、平衡混合物的非平衡CE（NECEEM）计算等进行拟合。结果表明,6种拟合结果中5种不存在显著性差异,得到的解离常数（K_d）值均介于24~64 nmol/L范围。CE-FA法中的3种拟合结果符合度较好,说明CE-FA法易于在非平衡的CE分离体系下保持适配体-复合物间的结合-解离平衡,所测得K_d准确度较高。PE-CZE法中,借由降低的游离F29mer峰高对凝血酶浓度间的非线性拟合所得K_d值偏差过大;选择凝血酶浓度为F29mer浓度的0.5~2倍,且观察到明显的两峰间"指数桥"为前提,可经NECEEM法进行数据计算求解得到较为准确的K_d值。CE-FA法可与PE-CZE法互为印证,提高了亲和作用评价的可靠性。首选推荐使用多浓度平台峰高变化进行非线性拟合的CE-FA法,可相对有效克服高压电场对复合物稳定性的影响,具有适用范围广、方法稳定、结果拟合简便准确等特点。     

基于恒等映射多层极限学习机的高速列车踏面磨耗预测模型

针对高速列车车轮踏面磨耗单一模型无法对各种复杂工况下列车车轮踏面磨耗进行定量计算的问题, 提出一种基于恒等映射多层极限学习机的高速列车车轮踏面磨耗测量方法. 首先将恒等映射引入到多层极限学习机中, 提出一种基于恒等映射的多层极限学习机模型(identity multilayer extreme learning machine, I-ML-ELM), 采用机器学习公共数据集对该模型进行性能验证, 数值结果表明I-ML-ELM模型具有较好的准确性与泛化性; 然后基于车辆-轨道耦合动力学理论建立高速列车的车辆-轨道耦合动力学模型, 模拟列车运行的不同工况, 观测和分析高速列车的车轮踏面磨耗情况, 并通过I-ML-ELM预测模型对高速列车车轮踏面磨耗量进行学习及预测; 最后应用高速列车车轮踏面磨耗的实际测量值对I-ML-ELM预测模型进行进一步的验证, 结果表明: I-ML-ELM预测模型的各项性能参数指标在整体上优于以下五种网络: ELM, FLN, ML-ELM, ML-KELM和DLSFLN, 通过高速列车线路实测数据的进一步验证表明, 本文提出的基于I-ML-ELM的高速列车车轮踏面磨耗预测模型能较好地反映不同参数对高速列车车轮踏面磨耗值的影响规律.      

基于神经网络的核电厂设备易损性分析

核电结构的易损性分析是核电厂地震安全评估中至关重要的一环, 但是由于核电结构的复杂性以及考虑土?结相互作用SSI时较大的计算规模, 使得计算核电厂设备易损性曲线十分耗时. 为发展高效的核电厂设备易损性分析方法, 本文采用核电结构土?结相互作用分析的分区计算方法, 并利用有限的SSI分析结果建立神经元模型ANN代替有限元模型, 分别基于对数正态假定的回归法和蒙特卡洛法进行了设备易损性分析. ANN数值模拟包括了以下内容: (1)基于半偏相关系数选择最相关的地震动参数作为ANN输入, 并通过交叉检验建立神经元模型; (2)量化研究ANN数值模拟的预测不确定性, 其中包含了由于简化地震动输入引起的随机不确定性和训练样本缺失引起的认知不确定性; (3)基于ANN模型预测结果分别采用蒙特卡洛法和基于对数正态假定的回归法进行设备的易损性分析. 本文探讨了不同的地震强度指标以及土层材料的不确定性对易损性曲线的影响, 同时验证了回归法中对数正态模型假定的基本合理性, 为核电厂设备易损性分析提供了一种可能方向.      

基于碎点法的动态断裂分析

工程中的冲击防护结构在撞击、爆炸等冲击载荷下可能发生动态断裂并最终破坏, 抑制结构的动态断裂是提升结构防护能力的重要手段, 为此需要准确预测结构在动态载荷下的断裂行为. 数值仿真是预测动态断裂的重要手段, 然而当前工程中常用的有限元法在模拟断裂方面仍存在网格畸变和难以显式引入裂纹等问题. 碎点法是近年来提出的一种不连续型伽辽金弱形式无网格方法, 适合模拟断裂问题, 本文提出一种显式动力学格式的碎点法并将该方法应用于动态断裂分析. 一方面, 碎点法参考弱形式无网格类方法, 将求解域离散为空间中的节点和子域, 并基于支持域内的节点群构造子域的位移试函数, 因此该方法的子域具有抵抗畸变的能力. 另一方面, 碎点法参考间断伽辽金有限元法, 使用分片连续的位移试函数, 并引入内部界面数值通量修正保证方法的一致性和稳定性, 因此该方法易于在结构中显式引入裂纹. 本文首先介绍碎点法的核心思想和离散形式, 接着推导了动力学碎点法弱形式动量方程, 然后建立了碎点法的显式动力学求解格式, 最后通过算例验证动力学碎点法预测应力波传播和动态断裂行为的能力.      

Microwave Magnetic Properties and Natural Resonance of e-Co Nanoparticles

Owing to the novel crystal structure, ε-Co nanoparticles with an average diameter of 12 nm are synthesized and the microwave magnetic properties of the epoxy resin composite with 50voi% ε-Co particles are measured in the frequency range 0.1-7 GHz. The experimental resonance frequency （4.7 GHz） matches well with the values obtained by the theoretical calculation with the Kittel equation and fitting the experimental permeability dispersion curve via the Landan-Lifshitz equation. Hence the resonance peak is attributed to natural resonance mode. This work is believed to be beneficial for further understanding microwave applications of the novel ε-Co nanoparticles.