对流扩散方程的QC3无网格法

对流扩散方程作为偏微分运动方程的分支,在流体力学、气体动力学等领域有着重要应用.为解决对流扩散方程难以通过解析法得到解析解的难题,采用二阶一致3点积分(Quadratically Consistent 3-Point Integration,简称QC3)提高无网格法的计算效率,通过对积分点上形函数导数的修正,改善无网格法的精度和收敛性.本文将QC3无网格法拓展到对流扩散方程问题中,时域离散采用广义特征线Galerkin法,空间离散采用QC3法.数值结果表明,应用QC3无网格法得到的对流扩散问题数值解与解析解十分接近,验证了QC3无网格法解决对流扩散问题的可行性.     

Preface: Mechanics of soft materials and flexible structures

Acta Mechanica Sinica -     

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。     

基于联合神经网络学习的中文电力计量命名实体识别

随着电力计量业务的不断扩展，迫切需要由业务信息、技术知识、行业标准及其内在联系所组成的电力计量知识图谱，为电网的决策和发展提供更为全面有效的支持。命名实体识别是构建知识图谱的基础。针对电力计量领域需要，结合中文分词技术特点，基于联合学习思想，提出了一种基于联合学习的中文电力计量命名实体识别技术。该技术联合CNN-BLSTM-CRF模型与整合词典知识的分词模型，使其共享实体类别和置信度；同时将2个模型的先后计算顺序改为并行计算，减少了识别误差累积。结果表明，在不需要人工构建特征的情况下，方法的正确率、召回率、F值等均显著优于以往方法。     

Virtual Field Characterization for Ratcheting Effect Under Cyclic Loading

Experimental Mechanics - Ratcheting is an important mechanical behavior of metals and alloys, which is caused by the repeated accumulations of tensile and compressive strain in circle load....     

Flux-pinning-induced stress behaviors in a long superconducting slab with central cuboid hole

Acta Mechanica Sinica - This paper investigates the flux-pinning-induced stress behaviors in a long superconducting slab with a central cuboid hole. The distribution of flux density is analytically...     

金刚石衬底上GaN HEMT沟道温度建模:各向异性且非均匀热导率的影响

为了改善GaN HEMT的自热效应,集成高热导率的金刚石衬底有助于增强器件有源区的热量耗散。然而,化学气相淀积(CVD)生长的多晶金刚石(PCD)具有柱状晶粒结构,导致了各向异性的材料热导率,且其热导率值与生长厚度有关。为此,通过建模金刚石生长过程中晶粒尺寸的演变过程,计算了金刚石沿面内和截面方向的热导率。基于该PCD热导率模型,利用计入材料非线性热导率的GaN器件热阻解析模型,计算得到了GaN HEMT沟道温度的波动范围,并分析了其与器件结构(栅长、栅宽、栅间距、衬底厚度)和功耗的依赖关系。最后,通过与有限元(FEM)仿真结果对比,分区域提取了GaN HEMT器件中PCD衬底的有效热导率,分别为260~310 W/(m·K)和1 250~1 450 W/(m·K)。本文的计算为预测金刚石衬底上GaN HEMT器件的沟道温度提供了快速、有效的方法。     

从知识传授到育人:高职“生活中的化学”教学实践*

深挖高职院校公选课“生活中的化学”的育人元素,精心设计教学内容,运用课堂主题辩论、趣味生活实验的设计与展示、探秘生活中的化学等理论知识传授与课内外实践相结合的教学方式,实现全过程育人,充分展现了公选课在立德树人方面的价值。     

Polymeric Carbon Nitride-based Single Atom Photocatalysts for CO2 Reduction to C1 Products

Photocatalytic CO₂ reduction to C₁ fuels is considered to be an important way for alleviating increasingly serious energy crisis and environmental pollution. Due to the environment-friendly, simple preparation, easy formation of highly-stable metal-nitrogen(M-N_x) coordination bonds, and suitable band structure, polymeric carbon nitride-based single-atom catalysts(C₃N₄-based SACs) are expected to become a potential for CO₂ reduction under visible-light irradiation. In this review, we summarize the recent advancement on C₃N₄-based SACs for photocatalytic CO₂ reduction to C₁ products, including the reaction mechanism for photocatalytic CO₂ reduction to C₁ products, the structure and synthesis methods of C₃N₄-based SACs and their applications toward photocatalytic CO₂ reduction reaction(CO₂RR) for C₁ production. The current challenges and future opportunities of C₃N₄-based SACs for photoreduction of CO₂ are also discussed.