高效液相色谱手性固定相法拆分BETTI碱及其衍生物对映体

在纤维素三（3,5-二甲基苯基氨基甲酸酯）（Chiralcel OD-H）和Pirkle型(R, R)-Whelk-O1手性柱上对手性氨基酚1-(α-氨基苄基)-2-萘酚（Betti 碱）及其衍生物1-(α-苄氨基苄基)-2-萘酚和1-(α-哌啶基苄基)-2-萘酚对映体分离进行了研究，分别考察了在正己烷流动相中，碱性添加剂、醇类添加剂的种类和浓度对手性拆分的影响。结果表明：溶质在Chiralcel OD-H柱上的分离效果好，而在(R, R)-Whelk-O1手性柱上只有1-(α-苄氨基苄基)-2-萘酚部分分离。研究了空间立体结构因素对手性分离的影响，初步探讨和比较了溶质在这2种手性柱上的手性识别机理。发现对(R, R)-Whelk-O1柱，溶质与固定相之间的吸引作用很小，而对于Chiralcel OD-H柱，溶质在手性空腔中的空间适应性很可能是手性识别的关键。     

主动射流控制水翼空化的数值模拟与分析

为了改善高速流动工况下水翼吸力面上流场的空化特性,提出了水翼表面主动射流对绕水翼周围流动加以控制的方法.基于密度分域滤波的FBDCM混合湍流模型联合Zwart-Gerber-Belamri空化模型,分析了来流空化数为0.83,来流攻角为8°,射流位置距水翼前缘为x=0.19c时,主动射流对于水翼吸力面上流动的空化特性和水动力特性影响.对回射流的强度进行了量化分析,以探究回射流与流场空化特性的关系.数值分析结果表明,在射流水翼吸力面上的时均空泡体积为原始水翼的1/15,使得流场内空化流动由云空化状态转变为较为稳定的片空化状态,显著地削弱了云空化的发展.此外,射流极大地改善了水翼的水动力性能,使得水翼的升阻比较原始水翼提高了22.9%,空泡的脱落频率减少了26.2%,空泡脱落所引起的振幅减小了9.1%.射流大幅降低了水翼吸力面上低压区面积,水翼吸力面上流体的逆向压力减小,回射流强度降低;同时,射流使水翼吸力面上的边界层减薄,增强了流动的抗逆压梯度能力,一定程度上阻挡了回射流向水翼前缘的流动,这也从机理上分析了主动射流抑制空化的原因.      

砂土类材料离散元细观参数的自动识别

准确的细观参数是采用离散元进行合理模拟的前提,基于最优化理论,本文提出了一种砂土类材料离散元细观参数的自动标定方法:采用PFC离散元软件模拟砂土的双轴压缩试验,以使PFC数值模拟的应力–应变曲线与某标准砂土室内双轴压缩实验结果的误差最小为优化目标,采用模式搜索法实现砂土类材料离散元细观参数的自动标定。本文提出的离散元细观参数自动标定方法具有识别效率快,精度高的优点。     

求解分数阶延迟微分方程的卷积Runge-Kutta方法

本文利用强A-稳定Runge-Kutta方法求解一类非线性分数阶延迟微分方程初值问题,并给出了算法的稳定性和误差分析.数值算例验证算法的有效性及其相关理论结果.     

基于特征值分析的多尺度结构优化设计方法

基于特征值分析，提出了多尺度结构优化设计方法.该方法被用于分析宏观结构上作用有最不利荷载时，使宏观结构刚度最大的宏观拓扑结构和微观材料分布.引入约束条件为最不利荷载的Euclid范数等于1，根据Rayleigh-Ritz定理，可以将结构的柔顺度转换为一个与局部荷载向量维数相同的对称矩阵，这样就将作用有最不利荷载的柔顺度最小问题转换为求解对称矩阵的最大特征值最小问题，同时最不利荷载可以通过最大特征值矩阵的特征向量求得.最后通过算例验证所提多尺度结构优化设计方法的有效性，并说明宏观拓扑结构和微观材料分布的合理性.所提出的多尺度优化方法具有迭代稳定、收敛迅速等特点.该文拓扑优化中密度函数的更新是基于灵敏度分析和移动渐近线方法（method of moving asymptotes，MMA）.     

房间空调器加湿技术的研究现状

空调在制冷和制热时,都会使房间内的湿度降低,较低的相对湿度对室内空气质量、室内人员健康及空调能耗等有着直接或间接的影响。综述了低湿度的相关影响,并对有关加湿技术在空调中的应用现状进行分析,指出现有空调加湿中存在的一些问题,为有关加湿空调的研究提供一些依据。并提出了一种应用于家用柜式空调器中的超声波雾化加湿装置。     

入口节流微通道换热器内相变传热特性

设计加工一种带有入口节流结构的铜基微通道换热器,理论分析其传热模型、实验测量微通道换热器内相变换热的传热特性和压力特性。结果表明:换热器内部的热传递过程为其主要换热模式;换热器表面温度随加热热流密度的增大而增大;微通道入口流速对表面温度影响较小;入口工质过冷度线性影响换热器的表面温度。热流密度在不同阶段对换热系数有不同影响,热流密度为360 W/cm~2时,换热器换热系数出现最大值;换热器压降随热流密度和系统流速的增加而增大。     

鲁棒稀疏重构问题的凝聚同伦算法

鲁棒稀疏重构问题是信号处理领域的重要问题,该问题的数学本质是一个NP难的数学优化问题.同伦算法是一类典型的路径跟踪算法,该算法是解非线性问题的一类成熟算法,具有全局收敛性,且易于并行实现.本文考虑同伦算法在鲁棒稀疏重构问题中的数值求解.基于l_∞范数及罚函数策略,我们首先将原始的基于l_0范数的最优化模型,转化为含参数的无约束极大极小值问题,进而构造凝聚函数光滑化模型中的极大值函数,并构造凝聚同伦算法数值求解.数值仿真实验验证了新方法的有效性,为大规模鲁棒重构问题的并行化数值求解奠定基础.