从物理核心素养培养谈物理课堂情境化实验引入——记第十三届全国中学物理青年教师教学大赛反思

根据第十三届全国中学物理青年教师教学大赛的参赛经历,总结出基于“情境化实验”的课堂引入策略.从物理核心素养培养的角度分析了情境化实验引入的情境构建和体验设计要点.     

面向装配节点平衡的产品生产物流协调优化研究

在由多个并行零件生产线和装配线组成的产品生产物流中, 各生产线的瓶颈工序制约了装配节点及其整个生产物流的平衡. 为此, 基于约束理论和JIT(Just In Time)思想, 提出主、次瓶颈的概念及其判别方法和主瓶颈拉动次瓶颈、瓶颈前后拉动生产与平行顺序移动生产相结合的生产策略, 研究了基于负荷率的瓶颈工序负荷控制方法和主瓶颈触发次瓶颈拉式生产的时间控制方法, 使瓶颈工序利用率最大化, 各个零件到达装配节点的同步性得到改善. 算例的SIMIO仿真结果表明, 装配节点的在制品存量大幅度减少, 利用率提高.     

基于通用生成函数的惯导部件可靠性建模

惯性导航系统是飞机、导弹等复杂装备的重要部件。准确评估其可靠性是装备使用、保障和遂行作战任务的基础。在分析基于通用生成函数方法构建多状态可靠性模型研究的基础上,设计了一种基于通用生成函数方法的性能相依多状态系统可靠性建模的仿真算法,以某型飞机的惯性导航计算部件为研究对象对模型的正确性进行了验证,并且和基于贝叶斯网络可靠性建模方法进行了比较,结果表明:①设计方法可行与贝叶斯方法可靠性结果一致且计算速度快,其中贝叶斯算法过程约需3.72e-02 s,而基于UGF的算法需要1.8810e-03 s左右;②所建模型可以获得多状态系统性能状态的分布特性。     

基于三线性分灾模型的结构多目标抗震优化设计

基于分灾抗震设计概念,发展了基于三线性分灾模型的结构多目标优化设计方法。以防屈曲支撑为分灾构件的框架结构为例,针对分灾构件设计参数,采用多目标遗传算法进行分灾结构多目标优化设计。最终得到了分灾框架结构分灾构件用量和层间位移角等重要特性的多目标优化关系,并进行了相关讨论。结果表明,结构多目标分灾优化模型可以综合考虑结构造价和抗震性能等,并可以根据目标偏好有效地满足设计需求;分灾构件对抗震性能的作用随着震级增大而增强,使用分灾构件的结构能够更好地抵御强震的作用。     

三缺位硅钨酸盐纳米材料的调控形貌的合成及功能化

以三缺位Keggin型硅钨酸盐为前驱体,采用化学沉淀法成功合成出2例新型纳米材料M_3SiW_9(M=Cu.,Co.)。其中,Cu_3SiW_9表现为新颖的纳米晶须形貌,Co_3SiW_9表现为尺寸均一的球形纳米颗粒。经过一系列控制实验证明,通过掺杂不同类型的金属离子可以调控M_3SiW_9的形貌。我们对产生该现象的机理进行了合理推测。此外,使用荧光素钠作为掺杂剂可使Cu_3SiW_9纳米晶须具有优良的光致发光性能,测试表明,多酸并未淬灭荧光素钠的发光,复合材料在510 nm具有明显的发射波长。最后,我们对Cu_3SiW_9纳米晶须负载CdS量子点后的光催化产氢性质进行了研究。结果表明,当Cu_3SiW_9与CdS的质量比为1∶1时,复合材料的产氢效率约为纯CdS量子点的10倍。这也证实多金属氧酸盐的存在可以有效抑制CdS量子点光生电子与空穴的复合,从而大幅提高其光解水产氢的效率。     

相转移催化氧化酮羟化反应合成两种甾体药物

以含有17(20)甾体烯烃(1a和2a)为研究对象,对比考察了不同氧化体系以及含有过氧硫酸盐的均相和非均相溶液体系的氧化效果,设计了一种n-Bu_4NHSO_4/CH_2Cl_2/H_2O相转移催化RuCl_3/Oxone氧化酮羟化反应体系,制备得到17α-羟孕酮(1)和醋酸去氧皮质酮(2)两种甾体药物,收率分别达到69%和60%。该双相溶剂体系避免了水和酸性离子对反应的影响,具有步骤简单,副产物少的特点,适用于甾体激素药物α-羟基酮侧链的引入和合成。     

吸收峰混叠的太赫兹光谱区间组合特征提取算法

太赫兹光谱是物质识别的前沿方法之一。由于不同物质的分子组成或结构各异,许多物质的太赫兹吸收谱会在特定频率上出现吸收峰,可以作为混合物成分检测的重要特征。有效准确地提取这些吸收峰的参数,是提高识别率的关键。多峰拟合算法将光谱曲线拟合成若干个标准峰函数之和,能够同时提取到吸收峰的频率、峰高、峰宽等信息。但是该算法以寻峰算法结果为基础确定吸收峰的大致位置和数量,寻峰结果不一定是最优的拟合结果,而且很难准确识别定位混叠状态的吸收峰。为了提高混叠光谱中吸收峰的识别定位精度,提出以大幅度平滑后的曲线波谷为分界点,将预处理后的光谱分成若干个子区间。然后将子区间组合起来进行多峰拟合,通过遗传算法得到最优的拟合子区间组合和吸收峰频率近似值,拟合时每个子区间中通过峰数递增最优化方法确定拟合的吸收峰数,最后微调优化得到最优的吸收峰频率、峰高值。为了实现物质的识别,通过密度聚类算法得到同一类纯净物在多次测量中的共同吸收峰,以此作为标准数据,通过提出的基于吸收峰特征的光谱匹配算法实现了纯净物和不同含量混合物的快速识别。对10类纯净物的实际光谱数据进行拟合聚类,得到其吸收峰参数,结果与太赫兹光谱数据库一致。通过识别算法对纯净物测试集进行识别的识别率为100%,证明了特征提取和物质识别算法的有效性。对于含有混叠峰的混合物光谱,二阶导数法对葡萄糖-乳糖混合物光谱中被掩盖吸收峰(1.280 THz)的识别率仅为70%,提取到的频率平均值为1.316 THz;而该算法提高识别率至95%,频率平均值为1.281 THz,该算法提高了对混叠峰的分辨能力,能够精确定位混叠峰。对10类纯净物构成的6类不同程度混叠的二元混合物前二、三识别率分别达到90.8%和98.3%,提取到的特征能够有效应用于混合物的成分检测。该算法能够以纯净物数据为标准数据实现成分各异的混合物成分检测,对于太赫兹光谱混合物成分检测有重要意义。     

基于无人机多光谱图像的土壤水分检测方法研究

以表层土壤为对象,探究土壤的多光谱反射率与土壤水分含量相关性,进行基于无人机多光谱图像的土壤水分含量预测模型方法的探究。选取中国农业大学通州实验站为研究区域,实地采集试验田的土壤样本100组,按照一定梯度配制土壤含水量,配成的土壤含水率为10%~50%之间,土壤含量的真实值采用土壤烘干法进行测定。多光谱相机灵巧便捷,可搭载在无人机上对土壤进行监测。将RedEdged-M型多光谱相机搭载在Phantom 3型无人机上,选择阳光充足的采集环境,实时采集土壤样本的多光谱图像,建立土壤多光谱信息与水分含量之间的模型。利用处理光谱数据的ENVI5.3软件提取土壤样本多光谱信息,以多光谱相机自带的标准白板反射率为100%,计算出土壤样本在蓝、绿、红、红边、近红外五个波段的光谱反射率。采用BP神经网络算法、支持向量机算法、偏最小二乘算法分别建立基于无人机多光谱图像的土壤水分含量的预测模型。以80组土壤样本数据作为训练集,建立基于多光谱图像的土壤水分含量预测模型。采用莱文贝格-马夸特算法对BPNN进行改进,提高了其训练速度,当网络结构为5-10-1时,训练效果最好,本文选择该网络结构;SVM采取高斯核函数,当参数为0.56时,模型效果最好。本研究采用归一化均方根误差(NRMSE)和决策系数(R 2)对三种土壤水分含量的预测模型进行定量对比。以20组土壤样本数据作为测试集,结果可知,基于BP神经网络土壤水分含量预测模型的NRMSE为0.268,R 2为0.872;基于支持向量机的土壤水分含量预测模型的NRMSE为0.298,R 2为0.821;基于偏最小二乘土壤水分含量预测模型的NRMSE为0.316,R 2为0.789。对三种模型分析可知,基于BPNN的土壤水分含量预测模型效果均较好。结果可知,土壤的光谱反射率与含水率间存在较密切的相关性,将多光谱相机搭载在无人机上可以对土壤水分含量进行有效的实时监测,对监测土壤墒情提供技术支持和理论支撑。