概率语言多属性群决策方法及其在新型智慧城市市民获得感评价中的应用

针对公众参与的语言信息多属性群决策问题，研究了考虑参与者满意度的概率语言多属性群决策方法。首先，根据参与者的语言评价信息确定并规范化概率语言决策矩阵。然后，对大群体进行共识分析，由最大化参与者群体的满意度构建线性规划模型，确定参与者群组的权重；构造正、负理想方案的评价向量，构建多目标规划模型，用拉格朗日乘子法求解属性权重；定义各方案的加权贴近度，并以此对方案进行排序和优选。最后，通过新型智慧城市市民获得感评价案例验证了模型的可行性和有效性。     

仿生多胞薄壁管耐撞性分析及优化

为提高薄壁管结构耐撞性，以雀尾螳螂虾螯为仿生原型，结合仿生学设计方法，设计一种含正弦胞元的多胞薄壁管结构。以初始峰值载荷、比吸能和碰撞力效率为耐撞性指标，通过有限元数值模拟分析了不同碰撞角度（0o、10o、20o和30o）条件下，仿生胞元数对薄壁管耐撞性的影响，通过多目标的复杂比例评估法获取仿生薄壁管的最优胞元数。基于不同碰撞角度权重因子组合，设置了4种单一角度工况和3种多角度工况，采用多目标粒子群优化方法获取了不同工况下薄壁管结构最优胞元高宽比和壁厚。复杂比例评估结果表明，胞元数为4的薄壁管为最优晶胞数仿生薄壁管。优化结果表明，单一角度工况下，最优结构参数高宽比的范围为0.88～1.50，壁厚的范围为0.36～0.60 mm，碰撞角度为0o和10o的最优高宽比明显小于碰撞角度为20o和30o的；多角度工况下，最优高宽比范围为1.01～1.10，壁厚范围为0.49～0.57 mm。     

基于差分反射高光谱成像的薄层TMDC材料检测技术研究

二维过渡金属硫化物(TMDC)材料因为独特的激子效应和材料学性质，在太阳电池、光催化、传感器、柔性电子器件等领域得到广泛的应用。层数对其性质有显著的调控作用，自动检测识别所需层数的样品是其从实验室走进半导体制造工业的重要技术需求。本文结合反射高光谱成像技术与图像处理算法，发展了一种二维TMDC薄层样品的显微成像自动检测技术。基于自主搭建的反射高光谱成像系统，对制备的不同层数TMDC标准样品进行了光学对比度的系统研究，阐明了层数的差分反射光谱机理，提出了可靠的层数判定方法。基于传统边缘检测技术优化设计了一套图像处理算法，实现了TMDC样品的图像检测及层数鉴定。本文方法具有普遍性、实用性，结合自动对焦的扫描控制，能够实现大规模的自动化样品检测，这也为其他表面目标的显微识别和检测提供了新的灵感和参考。     

多孔氮化硼掺杂聚吡咯-2,3,3-三甲基吲哚固相微萃取涂层的制备及多环芳烃的检测

多环芳烃(PAHs)是持久性有机污染物中的一种，大部分具有较强的致癌、致畸和致突变性，对生态环境和人类健康易造成严重威胁。由于环境样品基质复杂且其中PAHs含量低，因此在仪器分析之前需要对环境样品进行必要的前处理。萃取材料的特性是决定大部分前处理技术萃取效率的关键。基于此，本文以低成本且富含较多官能团的吡咯(py)、2,3,3-三甲基吲哚(2,3,3-TMe@In)为单体，多孔氮化硼为掺杂物，采用电化学循环伏安法制备出多孔氮化硼掺杂聚吡咯-2,3,3-三甲基吲哚(Ppy/P2,3,3-TMe@In/BN)复合涂层，通过扫描电子显微镜、热稳定性分析、傅里叶红外光谱等手段对Ppy/P2,3,3-TMe@In/BN进行表征，结果表明：该涂层呈现出多孔、多褶皱的枝状结构，该结构有利于增加涂层的比表面积，从而实现对PAHs的大量富集；在320℃解吸温度下，涂层材料的色谱基线基本稳定，表明该涂层具有良好的热稳定性。将其修饰在不锈钢丝表面制成固相微萃取涂层，结合气相色谱-氢火焰离子化检测器，对影响萃取和分离萘(NAP)、苊(ANY)、芴(FLU)3种PAHs的条件进行优化，建立了用于以上3种PAHs...     

多模式离子推力器输入参数设计及工作特性研究

针对我国小行星探测任务对电推进系统离子推力器设计要求,基于等离子体基本理论建立了多模式离子推力器输入参数与输出特性关系,完成各工作点下屏栅电压、束电流、阳极电流、加速电压,流率等输入参数设计,采用试验研究和理论分析的方法研究了推力器工作特性.试验结果表明:在设计输入参数下,23个工作点推力最大误差小于3%,比冲最大误差小于4%,在功率为289—3106 W下,推力为9.7—117.6 mN,比冲为1220—3517 s,效率为23.4%—67.8%,电子返流极限电压随着推力增加单调减小,最小、最大推力下分别为-79.5 V和-137 V,放电损耗随着功率增大从359.7 W/A下降到210 W/A,并在886 W时存在明显拐点,效率随功率增大而上升,在1700 W后增速变缓并趋于稳定,在轨应用可综合推力器性能、任务剖面要求、寿命,合理设计输入参数区间,制定控制策略.     

一种新型双吡啶悬臂Mn(Ⅱ)配合物的合成、晶体结构及DNA结合能力研究

通过3,3′-((乙烷-1,2-二基双(2-甲基吡啶杂氮二基)双(亚甲基))双(2-羟基-5-甲基苯甲醛)与2-羟基-1,3-丙二胺的缩合反应得到一种具有双吡啶悬臂的双核锰配合物。通过X射线单晶衍射确定了该配合物结构,结果显示其分子式为[Mn₂(C₃₇H₄₃N₆O₆)]·(ClO₄)₂。该配合物属于单斜晶系,P2₁/c空间群,晶胞参数为:a=1.096 50(19) nm, b=1.419 5(3) nm, c=3.109 4(5) nm, β=108.153(5)°。进一步分析表明两个二价锰离子分别与(N_amine)₂(N_imine)₂O₃和(N_imine)₂O₄体系配位,它们与配位原子形成的几何构型分别是十面体和扭曲的八面体。两个中心锰离子距离为0.331 6 nm,由酚氧原子和醋酸根共同桥联。另外,本文也利用伏安法和黏度法对该配合物与小牛胸腺DNA的结合能力进行研究,实验结果表明它们之间的结合方式为弱的插入作用。     

对氯苯甲酸构筑的铜(Ⅱ)配合物的合成、HSA结合及细胞毒性

本文合成了配合物[Cu(pcba)₂·(phen)(H₂O)] (pcba =对氯苯甲酸,phen = 1,10-邻菲罗啉),该配合物属于三斜晶系,P1空间群,晶胞参数为a=0.790 98(2) nm,b=1.072 40(4) nm,c=1.487 19(6) nm,α=100.613(3)°,β=95.239(3)°,γ=108.334(3)°,Z=2,D_c=1.638 g·cm^-3,F(000)=582,最终结构残差因子R₁=0.035 9,wR₂=0.089 1。采用紫外及荧光研究了配合物和人血清蛋白(HSA)的相互作用方式。结果表明,配合物静态猝灭HSA荧光,可求得配合物与HSA的猝灭常数K_sv=2.35×10⁵ L·mol^-1,猝灭速率常数K_q=2.35×10¹³ L·mol^-1·s^-1,结合常数为K_a=2.14×10¹³ L·mol^-1,结合位点n=2.37。同时,研究了配合物对胃癌细胞A549、宫颈癌细胞Hela和肝癌细胞HepG2的抗增殖能力。     

单层MXene纳米片Ti2N电磁特性的过渡金属(Sc、V、Zr)掺杂效应

二维材料MXene纳米片由于具有较大的比表面积和较高的电子迁移率而受到广泛的关注。本文采用基于密度泛函理论的第一性原理计算,对单层MXene纳米片Ti₂N电磁特性的过渡金属(Sc、V、Zr)掺杂效应进行了系统研究。结果表明,所有过渡金属掺杂体系结合能均为负值,结构均稳定;其中Ti₂N-Sc体系的形成能为-2.242 eV,结构更易形成,且保持稳定;掺杂后Ti₂N-Sc、Ti₂N-Zr体系磁矩增大;此外,Ti₂N-Sc体系中保留了较高的自旋极化率,达到84.9%,可预测该体系在自旋电子学中具有潜在的应用价值。     

p-Adic函数空间上Hardy型算子的多线性交换子估计

在p-adic域上研究分数次Hardy型算子与CMO(Q_p~n)函数生成的多线性交换子,建立了交换子在Lebesgue空间和Herz空间上的有界性.对Hardy算子的多线性交换子也得到了相应的结果.     

Sentinel-2卫星的多光谱轻量级船舶目标检测算法

近年来深度卷积神经网络在可见光船舶检测方面取得了显著的进展，然而，大多数相关研究是通过改进大型的网络结构来提高检测性能，因此加大了对更高计算机性能的需求。此外，可见光图像难以在云、雾、海杂波、黑夜等复杂场景检测到船舶。针对以上问题，提出了一种融合红（red, R）、绿（green, G）、蓝（blue, B）和近红外（NIR）4个波段光谱信息的由粗到精细的轻量型船舶检测算法。与现有的方法中根据光谱特性利用水体检测算法提取水体区域不同之处是该算法是利用改进的水体检测算法来提取船舶候选区域。为获取更准确的候选区域，对船舶、厚云、薄云、平静海面、杂波海面5种场景中4个波段的像素值进行了统计分析，选取近红外大于阈值作为辅助判断，并以其中心点获取候选区域32×32大小的切片，并对切片进行非极大值抑制，由此获得了船舶粗检测结果。随后构建了轻量级LSGFNet网络对船舶候选区域切片进行精细识别。构建的网络融合了1×1卷积提取的波谱特征与3×3的提取几何特征，为防止光谱特征与几何特征的信息在融合时“信息不流通”，在LSGFNet网络中引入了ShuffleNet中的通道打乱机制，并减小了模型结构，与典型的轻量级网络相比具有更好的效果且模型较小。最后，利用Sentinel-2卫星多光谱10 m分辨率数据构建了512×512大小的1 120组数据进行粗检测，以及32×32大小的6 014组数据进行精细网络训练，其中候选区域粗提取的查全率为98.99%，精细识别网络精确度为96.04%，不同场景下的平均精确度为92.98%。实验表明该算法在抑制云层、海浪杂波等干扰的复杂背景下具有较高的检测效率，且训练时间短、计算机性能需求低。