带积分边值条件的非线性梁方程解的唯一性

本文研究一类带有积分边值条件的四阶非线性梁方程问题解的唯一性,利用构建特殊算子以及Banach压缩映射原理的方法,获得解的存在唯一的条件,并以实例及数值模拟验证了所得结论.     

化学STSE教学:指向关键能力的实践活动*——以手工醋与勾兑醋的区分实践活动为例

近年来STSE教育即以科学、技术、社会和环境4者的协调性为基础的综合实践活动教学理念在历年的高考试题中的试题量和分值所占比例逐步上升,它是提升学生必备品格、培养学生关键能力、帮助学生针对公共生活中利与弊皆有的两难问题做出正确选择的有效抓手,是发展学生化学学科核心素养不可或缺的重要组成部分。基于STSE 的初中学生化学教学综合实践活动学习,为初中学生进入高中阶段,快速发展化学学科核心素养打下良好的基础。     

三步混合型合成隐迭代序列的强收敛定理

在Banach空间中,引入有限族渐近非扩张自映射和渐近非扩张非自映射的新的三步合成隐迭代序列.并证明该迭代序列的强收敛定理.     

在电磁学体系下讨论运动电荷的电场与磁场的联系

本文以点电荷相对导体圆环运动为例，在麦克斯韦电磁理论的体系下，阐明导体圆环系下电场与磁场之间的联系，以揭示电磁场的相对性。     

非线性Benjamin-Bona-Mahony方程一个新的低阶混合元方法[英文]

基于双线性元和零阶R-T元, 建立了非线性Benjamin-Bona-Mahony (BBM)方程的一个新的低阶混合元方法. 借助积分恒等式技巧, 得到了一个对超逼近分析比较重要的误差估计. 对于半离散格式, 证明了解的存在性, 唯一性和稳定性, 然后得到了精确解~$u$在$H^1$模意义下和压力变量~ $\vec{p}=\nabla u_t$在 $L^2 $模意义下具有$O(h^2)$ 的超逼近和超收敛结果. 对于向后欧拉和 Crank-Nicolson 全离散格式, 分别探讨了解的稳定性, 且在对时间步长没有任何限制的前提下得到了超逼近结果.     

圆柱形容器尺寸的优化设计探讨

高等数学教材例题或习题已计算过圆柱形容器满足底直径与高的比为1∶1时用料是最省,但实际生活中圆柱形容器高会比直径要大一点或大很多.结合容器底、顶的两种切割方案及考虑焊接耗材,解释这一现象,并提出容器尺寸的优化设计.     

边界条件对非共沸混合工质有机朗肯循环的影响

有机朗肯循环是利用低温热源的有效措施之一,将非共沸混合工质应用于有机朗肯循环尚存在争论。从热力学角度研究了非共沸混合工质的选择与边界条件之间的关系,以典型的对称型混合工质R601a/R600和非对称型混合工质R245fa/R600a为例,以带内置热交换器的有机朗肯循环为研究对象,以系统净功最大化为目标,分析了冷凝泡点温度和冷却水温升固定时混合工质的最佳浓度及系统性能。研究结果表明不同边界条件的应用对非共沸混合工质的选择具有重大影响。当固定的冷凝泡点温度被采用时,非共沸混合工质的温度滑移现象会降低系统净功,当冷却水温升固定时,温度滑移的适当提高有利于系统净功的增加,但过高的温度滑移会降低系统净功。冷凝泡点温度等于冷却水初温和冷凝器节点温差之和时所对应的净功曲线对系统设计具备指导意义。     

正硅酸锂陶瓷小球离线释氚实验研究

中国氦冷球床包层(CH HCSB TBM)初步采用Li4SiO4陶瓷小球作为氚增殖材料,实验研究了Li4SiO4陶瓷小球的中子辐照产氚性能.将冷冻成型法制备的Li4SiO4陶瓷小球置于反应堆中辐照100min,然后在离线释氚实验平台上进行退火行为研究.实验结果表明,在用He +1％ H2为载气,流速为100mL·min...     

酒石酸衍生物促进的醛酮不对称烷基加成反应研究进展

酒石酸分子具有含两个手性碳原子的对称结构, 且价廉易得. 因此, 酒石酸及其衍生物在不对称合成领域被广泛应用, 其中α,α,α’,α’-四苯基-2,2-二甲基-1,3-二氧环戊烷-4,5-二甲醇(简称TADDOL)及其类似物、手性酰氧硼烷(简称CAB)等促进的不对称催化反应研究得更为深入和细致. 综述了近年来TADDOL和CAB等作为手性配体在二乙基锌试剂与醛酮、烯丙基有机金属试剂以及烷基铈试剂与醛的加成反应中的应用, 同时简要地介绍了各手性配体的催化效果.     

基于相对鲁棒CVaR的电网投资项目组合优化模型研究

在新一轮电改的背景下,电网投资将面临更多的不确定性风险,亟需落实精准投资以降低投资风险.将相对鲁棒CVaR风险度量模型应用于电网投资项目组合优化中,构建了基于相对鲁棒CVaR的电网投资项目组合优化模型,并通过蒙特卡洛仿真和K-means聚类方法进行随机样本的生成与削减.算例结果表明,相对鲁棒CVaR模型具有极好的鲁棒性,能够在相对最坏情景下保证电网投资风险的最小化;同时,相对于绝对鲁棒CVaR模型减小了决策结果的保守性.