一种基于区间过程模型的时变可靠性分析方法

本文提出了一种基于区间过程模型的时变可靠性分析方法来处理涉及区间变量和区间过程的问题.首先,定义一种基于极值响应的可靠性指标来度量区间变量和区间过程不确定性下结构的可靠性.其次,建立并求解一双层优化模型以获得可靠性指标.在内层中,使用EGO方法计算功能函数关于时间的极值响应;在外层中,对极值响应关于原始区间变量和区间过程级数展开获得的区间变量进行优化,以得到其上边界和下边界.最后,通过两个例子以验证本文方法的有效性.     

聚合物刷水润滑条件下水膜厚度和摩擦学行为的相关性研究

利用表面引发原子转移自由基聚合技术(SI-ARTP)在钢球和玻璃盘摩擦副表面分别接枝亲水性聚合物刷-聚甲基丙烯酸-3-磺酸丙酯钾盐(PSPMA),去离子水作为润滑剂,在球-盘式摩擦试验机和纳米级薄膜厚度测量装置上开展了其宏观摩擦学性能研究,探讨了流体动压效应介入下的聚合物刷水润滑机理. 利用光干涉技术观察了低卷吸速度下(4 mm/s)接触区域水膜分布情况,发现滚道两侧水膜的形状由初始状态的圆形随着时间逐渐沿着卷吸方向分布,证实了聚合物刷通过不断捕获周围的水分子形成了1层稳定的水膜;通过控制卷吸速度从1 mm/s连续增加512 mm/s实现了润滑状态的转变,低卷吸速度时处于薄膜润滑状态,膜厚不依赖于速度且稳定在35 nm左右,接触区内有效水膜的建立归功于聚合物刷的水合效应;当速度大于32 mm/s时处于弹流润滑状态,膜厚的测量值高于等黏弹膜厚公式的预测值(2~12 nm)和水合效应促成的膜厚值(约35 nm)之和,这意味着在流体动压润滑作用下聚合物刷表现出了优异的润滑增强作用, 是水合效应和流体动压效应协同作用的结果.      

一种油溶性季铵盐离子液体作为PAO基础油添加剂的摩擦学研究

合成了新型季铵盐磷酸酯油溶性离子液体(N₈₈₈₁₆P₄),采用热重分析仪(TGA)分析其热稳定性. 采用SRV-V微动摩擦磨损试验机和Bruker-NPFLEX表面非接触光学三维轮廓仪考察该离子液体作为聚α-烯烃(PAO 10)基础油减摩抗磨添加剂及其与商业添加剂二烷基二硫代磷酸锌(ZDDP)复配后的摩擦学性能. 结果表明:N₈₈₈₁₆P₄具有优异的油溶性能,与ZDDP具有良好的配伍性. 在室温和高温(100 ℃)条件下,N₈₈₈₁₆P₄均可显著改善PAO 10的减摩抗磨性能. 相较于与ZDDP复配,N₈₈₈₁₆P₄ 单独作为PAO 10添加剂表现出更优异的减摩抗磨性能. 铜片腐蚀试验结果表明,N₈₈₈₁₆P₄几乎没有腐蚀性,且与ZDDP复配后能够明显抑制ZDDP的腐蚀. 利用扫描电子显微镜(SEM)对磨斑表面形貌进行进一步分析,同时结合能谱仪(EDS)和X射线光电子能谱仪(XPS)对磨斑表面主要化学元素进行分析,证明N₈₈₈₁₆P₄能够与金属基底发生复杂的摩擦化学反应,由于其在摩擦副表面形成了含N和P元素的化学反应膜,从而起到优异的减摩抗磨作用.      

含正三角形孔口热电材料的断裂力学分析

采用复变函数方法研究了含正三角形孔口热电材料中受到无穷远处均匀电流密度和能量流作用下的断裂问题.在电绝缘和热绝缘边界条件下,获得了温度场和应力场的解析表达式,分析了三角形尺寸、能量流载荷对热电材料性能的影响.结果表明,能量流载荷和三角形尺寸的变化对环向能量流、环向应力、环向热流有较明显的影响.     

阶梯激励合约下代理人行为与合约激励效果

基于委托代理理论研究了阶梯激励合约下的代理人行为,并从委托人角度探讨了最优合约设计的问题。在一般市场需求分布和代理人效用函数下,代理人的效用可能是其努力水平的双峰函数,且存在一个阈值使得当合约绩效奖励超过该阈值时,代理人的努力水平“跳跃式”增加。通过比较阶梯激励合约与其他两类激励合约发现,当代理人是风险厌恶型且代理人的产出完全依赖于其努力水平,委托人总是更偏好阶梯激励合约。     

各向异性函数空间上的多线性算子的估计及其应用

设A是Rn上的各向异性伸缩, L是由各向异性Calderón-Zygmund算子生成的一般的多线性算子.本文得到L从加权Lebesgue空间Lwp(Rn)到无权的各向异性Hardy空间HAp (Rn)的有界性.另外,对各向异性Hardy空间H1(Rn)和加权各向异性BMO空间BMOAw(Rn)得到包含关系:BMOAw(Rn)■(H1A(Rn))*.作为应用,对加权各向异性BMO函数b和各向异性Calderón-Zygmund算子T生成的交换子[T, b],得到‖[T, b](f)‖Lwp(Rn)C‖b‖BMOwA(Rn)‖f‖Lpw(Rn).以上所有结果在经典的各向齐性情形下也是新的.     

基于DCGAN的拉曼光谱样本扩充及应用研究

拉曼光谱检测方法依赖于化学计量学算法,深度学习是当下最炙手可热的方向,可应用于拉曼光谱进行建模。但是深度学习需要大样本进行训练,而拉曼光谱采集受制于器材和人力成本,获取大批量的样本需要更大成本,且易受荧光等因素干扰,这些问题都制约了将深度学习应用于拉曼光谱。针对以上问题,通过引入深度卷积生成对抗网络（DCGAN）提取拉曼光谱内部特征,对抗生成新的拉曼光谱,从而达到扩充数据集目的。同时和另一个扩充数据集的方法--偏移法进行对比,证明DCGAN的可靠性。设计生成光谱选取标准,选取高相似性的光谱填充数据集,为深度学习在拉曼光谱中的应用奠定基础。为了验证生成的光谱比原始光谱有更好的适用性,设计四组实验：（1）使用原始拉曼光谱输入到SVM进行分类,得到51.92%的分类准确率;（2）使用原始拉曼光谱输入到CNN进行分类,得到75.00%的分类准确率;（3）采用偏移法生成光谱,输入到CNN里进行分类,得到91.85%的分类准确率;（4）使用DCGAN生成光谱,输入到CNN里进行分类,得到98.52%分类准确率。实验结果表明,DCGAN能在只有少量拉曼光谱的情况下,通过对抗学习得到较好的生成光谱,且生成的光谱相比原光谱更加清晰,减少了可能的干扰因素,具有光谱预处理效果。通过DCGAN对抗生成大量高质量的数据填充到原有拉曼光谱数据集,扩充数据集的样本量,使得深度学习模型能够得到更好的训练,从而提高模型的准确率。该研究为深度学习方法应用于拉曼光谱分析技术提出了一个可行的方案。     

丙二醇甲醚中超痕量金属杂质元素的ICP-MS/MS分析

基于电感耦合等离子体串联质谱（ICP-MS/MS）建立了准确测定丙二醇甲醚中超痕量金属杂质元素的分析方法,提出了利用混合反应气消除质谱干扰的新策略。丙二醇甲醚经超纯水稀释后直接采用ICP-MS/MS测定其中具有挑战性的超痕量金属元素Mg,Al,K,Ti,V,Cr,Fe,Ni,Cu和Zn,在MS/MS模式下,选择混合气NH₃/He/H₂为反应气,Ti+,Cr+,Fe+,Ni+,Cu+,Zn+与NH₃发生质量转移反应,在形成的团簇离子中,Ti(NH₃)+₆,Cr(NH₃)+₂,Fe(NH₃)+₂,Ni(NH₃)+₃,Cu(NH₃)+₂和Zn(NH₃)+丰度高且无干扰,利用NH₃质量转移法将Ti+,Cr+,Fe+,Ni+,Cu+和Zn+转移为相应的团簇离子进行测定;H₂能与加合物-NH和-NH₂反应生成-NH₃,增大碰撞/反应池（CRC）内-NH₃的浓度,有利于提高Ti,Cr,Fe,Ni,Cu和Zn的分析灵敏度。Mg+,Al+,K+和V+几乎不能与NH₃反应,而干扰离子能与NH₃反应形成团簇离子,可以利用NH₃原位质量法进行Mg,Al,K,V的测定;H₂能快速与Ar基干扰离子发生反应,而与其他离子的反应速度很慢,反应气中加入H₂能迅速彻底消除Ar基干扰离子所形成的质谱干扰,有利于Mg,Al,K和V的测定。优选Sc+与NH₃反应生成的团簇离子Sc(NH₃)+₅为Ti(NH₃)+₆,Cr(NH₃)+₂,Fe(NH₃)+₂,Ni(NH₃)+₃,Cu(NH₃)+₂和Zn(NH₃)+的内标离子,Be+与NH₃反应生成的团簇离子Be(NH₃)+₄为Mg+,Al+,K+和V+内标离子,校正了样品溶液,标准溶液和空白溶液之间由于物理化学性质差异产生的基体效应,确保了分析信号的稳定。将所建立的方法应用实际样品的加标回收实验,并采用双聚焦扇形磁场电感耦合等离子体质谱（SF-ICP-MS）进行对比分析,评价分析方法的准确性。结果表明,各元素的检出限为0.52～61.5 ng·L-1,加标回收率为95.6%～104.2%,相对标准偏差（RSD）≤4.5%;在95%的置信度水平,所有元素的分析结果与SF-ICP-MS的测定结果无显著性差异,验证了分析方法的准确性好,精密度高。将方法应用于丙二醇甲醚中超痕量金属杂质元素的测定,具有分析速度快,无干扰,灵敏度高的优势。     

高聚铝复硅絮凝剂强化混凝除浊除锌性能

通过共聚法制得由高度聚合的Al 30与硅复合的高聚铝复硅絮凝剂(HAS),模拟含锌原水的烧杯混凝实验,研究HAS的硅铝比、四氧化三铁和高岭土对除浊除锌性能的影响.结果表明,与传统氯化铝(AC)相较,Al 13为主的中聚铝(MA)除浊效果差但除锌效果好,HAS除浊除锌性能均优于AC.加四氧化三铁可增强HAS的除锌率但略降...     

角动量问题浅析

大学物理教学中,一些基本概念的讲授不仅对于物理概念本身的深化十分重要,而且对于现代物理学思想的把握和对后续课程的学习也具有十分重要的作用.通过讨论角动量及其在宇称变换下的性质,我们介绍了轴矢量的概念,并在量子力学层次对宇称变换进行了分析,将量子力学层次的态函数和场算符进行了分类,同时说明了在基本粒子物理研究当中对复合粒子进行分类时一个重要的量子数——宇称.