非晶态固体的结构可以决定性能吗?

晶态固体的力学性能与塑性变形主要由结构缺陷, 比如位错的运动决定. 而在非晶态固体中结构如何决定性能, 仍然是固体力学、材料学和凝聚态物理学共同关心但尚未解决的核心问题之一.传统材料学研究的经典范式为"结构决定性能". 遵循这一信条, 已经有大量的实验表征与理论、模拟研究, 尝试将非晶态固体的某种结构特征与性能建立一一对应关系. 但是, 科学界对于非晶固体结构-性能关系成立与否, 以及背后隐藏的规律知之甚少. 本文针对非晶态固体的变形机制以及其微结构特征, 基于分子动力学模拟, 定量评估短程简单结构与中长程复杂结构在决定非晶态固体动力学性能方面的效用. 通过海量抽样每种具体玻璃结构的激活能(标识激发难易程度), 尝试将结构参数与激活能建立定量关系, 从而揭示出非晶态固体结构-性能关系的隐藏主控因素为结构的空间关联, 受限比几何结构本身更关键. 只有某种结构在空间上呈现亚纳米级的空间关联长度, 这种完备结构才有可能有效地决定非晶态固体的力学性能, 而短程简单结构则无效. 进一步, 给出了评价非晶态固体结构预测性能有效性的普适定量方法, 为建立广义无序物质的结构-性能关系提供了筛选准则.      

两种7-羟基香豆素衍生物的合成和NMR分析

以7-羟基香豆素为原料,通过吡啶催化乙酸酐反应或碳酸铯促进2-溴乙基甲基醚反应,分别合成两种7-羟基香豆素的衍生物。结合分子结构中不同基团或原子的电子效应影响因素,利用NMR对目标化合物进行分析,通过A环上邻位氢、W型间位氢的耦合常数~3J=8.4 Hz、~4J=2.5 Hz(4J=2.4 Hz)以及B环上顺式双键耦合常数~3J=9.6 Hz,利用~1H-NMR、~(13)C-NMR、135°DEPT、~1H-~1H COSY、HMQC和HMBC谱对氢原子、碳原子的准确化学位移进行归属和验证。     

1,3-丁二烯选择性加氢催化剂的设计策略以及构效关系

催化裂化是石油化工的核心单元之一.从催化裂化尾气中分离出来的碳四馏分富含许多的不饱和烯烃,如1-丁烯、顺、反式-2-丁烯以及少量的1,3-丁二烯,这些不饱和烯烃可以通过后续聚合反应,生成合成橡胶和工程塑料的重要原料,具有重要的应用价值.上述工艺过程对原料中1,3-丁二烯的含量(<100~200 ppm)有严苛的要求.采用选择性加氢技术对碳四馏分中的1,3-丁二烯进行选择性加氢,将其转化为更高附加值的单烯烃是一个理想的解决方案.然而,1,3-丁二烯加氢反应得到的单烯烃可能发生深度加氢得到副产物丁烷.因此,开发高效选择性加氢催化剂对碳四资源的利用具有重要的现实意义.另一方面,1,3-丁二烯加氢反应可以作为模型反应,用来考察选择性加氢催化剂的性能.基于此,该反应无论在工业界还是学术界均受到广泛关注.尽管如此,有关1,3-丁二烯加氢催化剂研究进展方面的综述极少.仅有关于1,3-丁二烯加氢作为模型反应的综述报道.本文对过去半个世纪以来1,3-丁二烯加氢反应中不同催化剂的发展历程进行系统综述,特别是包括Pd,Pt和Au等的单一贵金属催化剂.重点介绍以下内容:(1)固体催化剂构效关系,包括活性金属尺寸效应、晶面和形貌效应以及载体效应(晶相、孔道和酸碱性);(2)高性能催化剂的设计新策略,如单原子催化剂、核壳结构催化剂、金属-离子液复合催化体系以及载体的形貌调控;(3)催化剂的反应机理和失活机理.提出了1,3-丁二烯选择性加氢高性能催化剂开发面临的挑战,并对潜在的发展方向进行了展望.本文认为随着纳米技术和金属纳米材料合成方法的快速发展,对贵金属活性组分进行原子层面上的调控(包括形貌、尺寸以及单原子配位环境等)已成为可能.这将有助于研制出一类新型高性能选择性加氢催化材料,从而实现高转化率条件下高附加值单烯烃的定向转化.此外,载体的酸碱性和孔道结构的调控有助于进一步调节催化剂的抗积炭性能,也是未来发展的一个重要方向.     

枝晶生长理论中的热-动力学协同

随加工工艺趋于复杂化和极端化,基于热力学驱动力和动力学能垒相对独立的枝晶生长理论已无法精确描述多种机制共同作用的非平衡凝固过程,大大限制了该理论与工业应用的结合。首先,本文综述基于热-动力学相对独立的枝晶生长理论的发展,分析其内涵的本征热-动力学相关性,并集成于以双辊薄带连铸技术为背景的基于热-动力学相关性的枝晶生长模型。其次,定量证明了热力学驱动力和动力学能垒的相关性,通过选择不同的驱动力-能垒组合,试图在双辊薄带连铸技术中实现合金设计和工艺优化。最后,通过分析现有模型的不足,对进一步枝晶生长模型的发展以及与工艺的结合进行展望。     

Smarandache函数在两数列上的下界估计

设S(n)是Smarandache函数,其中n是一正整数.讨论Smarandache函数S(n)在数列F((2k),1)=F(n,1)=n2n+1(n=2k)与数列G(2n,1)=(2n)2n+1上的下界估计.基于初等方法证明了:当偶数n≥6时,有S(F((2k),1))=S(F(n,1))≥6×2n+1;当n≥4时,有S(G(2n,1))≥6×2n+1.     

用Hirota双线性方法构造一种(3+1)维高维孤子方程的多孤子解

通过两种方法构造了一种(3+1)维高维孤子方程的孤子解.第一种方法是利用对数函数变换,将其化成双线性形式的方程,在用级数扰动法求解双线性方程的单孤子解、双孤子解和N-孤子解.第二种方法是用广义有理多项式与试探法相结合,构造了(3+1)维高维孤子方程的怪波解.     

高中物理“教-学-评一体化”课堂教学探索——以“示波器的原理——带电粒子在电场中的偏转”为例

"教-学-评一体化"的课堂是指围绕教学目标,教师的教学、学生的学习以及教师对学生的评价组成一个有机的、整体的有效课堂.教学"有效"的唯一证据在于目标的达成,在于学生学习结果的质量,在于何以证明学生学会了什么.因此,教学中要关注对学生的评价.本文以"示波器的原理——带电粒子在电场中的偏转"为例,论述在"教-学-评一体化"的课堂中如何用评价促进学生思维发展.     

基于级联卷积神经网络的前列腺磁共振图像分类

针对深度学习训练成本高，以及基于磁共振图像的前列腺癌临床诊断需要大量医学常识且极为耗时的问题，本文提出了一种基于级联卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）和磁共振图像的前列腺癌（Prostate Cancer，PCa）自动分类诊断方法，该网络以Faster-RCNN作为前网络，对前列腺区域进行提取分割，用于排除前列腺附近组织器官的干扰；以基于ResNet改进的网络结构CNN40_bottleneck作为后网络，用于对前列腺区域病变进行分类.后网络由瓶颈结构串联组成，其中使用批量标准化（Batch Normalization，BN）、全局平均池化（Global Average Pooling，GAP）进行优化.实验结果证明，本文方法对前列腺癌诊断结果较好，而且缩减了训练时间和参数量，有效降低了训练成本.     

基于八面体理论的岩石循环加-卸载本构模型及修正

探究岩石的受力特点及破坏特性是研究岩石地下工程安全性的关键,诸多学者都期望能在岩石本构模型的研究上取得突破性进展。在此背景下,提出了一种能够描述循环加-卸载条件下岩石的本构模型。首先,假设岩石的微元强度服从八面体剪应力理论并且微元破坏服从Weibull概率公式,将岩石本构中的损伤变量以及岩石微元强度表达式里包含的损伤因子进行本构变换,得到关于应力、应变等其他表现加-卸载下岩石损伤本构模型的参数,表示出岩石微元强度和损伤变量,再将得到的岩石微元强度和损伤变量代入所提出的岩石本构模型中,并进行等式变换得到一个函数表达式。通过将其与实验数据进行拟合对比分析,得出修正后的拟合参数,将其代入函数式中,得到损伤本构模型的修正式。最后将拟合参数进行必要的敏感性分析,得出各拟合参数的实际物理意义。