马大猷院士获1998年度“何梁何利基金物理学奖”

在社会各界的关心和大力支持下,何梁何利基金1998年度评奖工作历时半年于九月中旬揭晓。马大饼院士获'物理学奖"。马大猷院士1915年3月生于北京。北京大学物理系B．Sc．（1936）;哈佛大学A．M．（1939）,Ph．D．（1940）;1940～1946年清华大学和西南联合大学副教授、?..     

锅炉管束声散射的理论分析

声波除灰技术虽然已经在国内外的电站、石化及一般工业锅炉上推广应用,但是与之相关的多数基本问题都还没有得到很好的解决。本文使用Ｈｅｌｍｈｏｌｔｚ积分方程的数值计算方法讨论了锅炉换热器管排的声场散射问题,得到了管道表面及管排周围的声场分布特性,对当前声波除灰技术的发展应用具有重要指导意义．     

腔壁弹性对充水亥姆霍兹共振器声学特性的影响:圆柱形腔等效集中参数模型

研究了充水亥姆霍兹共振器的弹性壁对其声学特性的影响。建立了考虑壁面弹性的圆柱形共振器的等效集中参数理论模型,并在静水管路上进行了实验验证。从共振器的共振频率、激励声压与腔内声压的传递函数以及共振器的传递损失等方面阐述了弹性壁的影响,并对刚性壁假设和弹性壁结果进行了比较。理论和实验都证明了腔壁弹性对亥姆霍兹共振器的声学特性有很大的影响。     

自适应平滑周期图语音增强研究

提出基于功率谱结构特征的频带间自适应平滑周期图,解决周期图估计的频率分辨率和方差的矛盾,并应用于语音增强算法的幅度谱减法。测试结果表明,自适应平滑周期图谱减法对于各种功率谱结构特征的噪声,在平均段信噪比提高、平均对数谱距离等性能指标上优于其它周期图估计方法的谱减法。     

卷积神经网络和支持向量机算法在塑料近红外光谱分类中的模型应用

机器学习算法的应用使得塑料自动分类成为可能,而废旧塑料的分类回收对保护环境、节约资源有重要意义。该文结合近红外光谱分析技术,比较了使用一维卷积神经网络（1D CNN）和多元散射处理后支持向量机算法（MSC－SVM）建模的效果,及对PP新生料、PP再生料、PE新生料、PE再生料4种塑料分类的准确率。基于100个塑料样本近红外光谱数据的分类结果表明,验证集上1D CNN模型准确率为91.5%,MSC－SVM模型准确率为90.8%。1D CNN模型用于识别PP和PE新生料时,准确率可达100%。证明1D CNN建模方法在小数据集上进行准确塑料分类是可行的。     

基于多阵列数据融合的宽带多声源定位研究

研究多个传声器阵列数据融合和宽带多声源近场定位算法。该算法首先融合多个传声器阵列数据,然后对多声源进行定位。由于充分利用多个阵列的数据,降低了分辨门限,提高了定位的精度和稳健性。通过仿真计算,证明了算法的有效性。     

具有压电分流电路薄板的吸声特性Ⅰ.理论分析

首次从理论上分析了粘有压电陶瓷片薄板的低频吸声特性和吸声机理.根据压电陶瓷薄片外接分流电路时的等效柔顺性系数,应用拉格朗日方程建立了粘有压电陶瓷片薄板的运动方程.该方程中包含了薄板和压电片的质量、弹性、阻尼以及压电片分流电路的电阻和电感.给出了粘有压电片薄板的表面阻抗和吸声系数的数值计算方法,数值计算表明调节分流电路参数可明显改善薄板一阶模态处的吸声特性.     

新型2-苯并噻唑磺酰脲氨基酸及其甲酯衍生物的合成与抗肿瘤活性

以2-巯基苯并噻唑为原料,经弱氧化和氨化制得2-苯并噻唑次磺酰胺（2）; 2经高锰酸钾氧化制得2-苯并噻唑磺酰胺（3）; 3与氯甲酸乙酯反应制得2-苯并噻唑磺酰胺甲酸乙酯（4）; 4与L-氨基酸甲酯反应制得一系列2-苯并噻唑磺酰脲氨基酸甲酯（6a~6j）; 6经水解合成了10个新型的2-苯并噻唑磺酰脲氨基酸（7a~7j）,其结构经¹H NMR, IR和ESI-MS表征。并研究了6和7对Cdc25B的抑制活性。结果表明:在用药浓度为20 μg·mL^-1时,6c, 6j, 7d, 7h和7j对Cdc25B抑制活性较好,抑制率分别为78.1%, 71.2%, 65.6%, 57.2%和65.9%。     

烷基-β-D-吡喃葡萄糖苷的合成与性能

以葡萄糖为原料,经乙酰化、选择性脱C1位乙酰基、转化成三氯乙酰亚胺酯、与受体醇偶联和脱保护5步反应合成了11种不同碳链长度的烷基β-D-吡喃葡萄糖苷。 利用核磁共振、偏光显微镜和热失重分析法对其进行结构表征和性能测试。 结果表明,当烷基β-D-吡喃葡萄糖苷疏水烷基链长n为 6~10时,均具有发泡和乳化性能,特别是正壬基β-D-吡喃葡萄糖苷(n=9)具有更加优异的发泡和乳化性能;当烷基β-D-吡喃葡萄糖苷疏水链的长度n≥7时,均具有热致液晶行为,特别是正十二烷基β-D-吡喃葡萄糖苷(n=12)和十四烷基β-D-吡喃葡萄糖苷(n=14)能够形成更加稳定的液晶态。     

一类特殊多项式整数规划问题的最优化算法

本文考虑了一类特殊的多项式整数规划问题。此类问题有很广泛的实际应用,并且是NP难问题。对于这类问题,最优性必要条件和最优性充分条件已经给出。我们在本文中将要利用这些最优性条件设计最优化算法。首 先,利用最优性必要条件,我们给出了一种新的局部优化算法。进而我们结合最优性充分条件、新的局部优化算法和辅助函数,设计了新的全局最优化算法。本文给出的算例展示出我们的算法是有效的和可靠的。