体积应变对立方钛酸铅电子结构和光学性质的影响

本文利用第一性原理方法计算并分析了体积应变(-11%~11%)对立方顺电相PbTiO₃的结构、稳定性、电子结构和光学性质的影响。研究发现体积应变后PbTiO₃形成焓增大,稳定性下降,其中压应变对其稳定性的影响比拉应变大。当受到拉伸应变时,立方PbTiO₃由直接带隙半导体变为间接带隙半导体,且带隙随应变增大呈先增大后降低的趋势。在发生压应变时,从复介电函数、复折射率及吸收系数的分析结果可知,在自然光照下PbTiO₃的光吸收能力仅在个别波段有所增大,但总体呈减弱趋势,当产生拉伸应变时,介电峰、吸收峰红移,表明PbTiO₃在可见光范围内光吸收能力增强,并且当应变增大到11%时,PbTiO₃的吸收能力远高于本征立方相。     

基于回波平移序列的快速三维磁共振温度成像方法

高强度聚焦超声（HIFU）是一种无创的热消融疗法，为保证其安全性和有效性，需要一种精度高、速度快的测温方法在其治疗过程中对温度进行监控.基于质子共振频率位移（PRFS）的磁共振温度成像（MRT）对温度具有较高的灵敏度，且与温度具有良好的线性关系，因此常被用于引导HIFU治疗.然而在实际应用中，HIFU治疗的最大隐患在于可能造成表皮灼伤，并且灼伤区域可能与焦点区域相隔较远.因此MRT的监控范围十分重要.本文基于三维回波平移成像序列，结合可控混叠的空间并行成像技术，实现了时间分辨率为3 s的快速三维温度成像.为了验证该方法的精度，本文首先设计了仿体降温实验，利用光纤温度计验证回波平移序列测温的准确度和精确度.然后在室温条件下扫描离体猪肉组织，对比加速前后的MRT的测温精确度.在HIFU加热条件下扫描离体猪肉组织，对比加速前后的MRT的测温准确度.结果显示，本文提出的方法可以在3 s内完成三维温度精准测量，对于HIFU治疗的安全监控具有重要意义.     

热熔还原法制备超硬复合相氮化碳及其工艺探索

本文采用热熔还原法,以聚氯乙烯、氯化铵、氧化铁为原料制备复合超硬相氮化碳(α/β-C3 N4).采用X射线衍射仪(XRD)、扫描电子显微镜(SEM)以及透射电子显微镜(TEM)对样品进行表征.在此基础上分析了不同温度和原料配比下合成复合相C3 N4的物相组成及形貌变化.结果表明样品形貌随着原料配比的不同在颗粒、棒状、纳米线之间转变.当C、N和Fe之间摩尔比为3:4:0.4时,所制备出的样品呈纳米线状,纳米线的直径约为15 nm,结晶性良好.而在其它配比下,只能获得棒状或颗粒状α/β复合相C3 N4.     

废旧隔膜衍生碳负极的电化学储锂性能

以废隔膜为前体,通过一步热解碳化制备碳负极材料,考察了温度和时间对碳化产物的影响,并研究了碳负极材料的电化学储锂性能.结果 表明,废隔膜的最佳碳化温度为420℃,碳化时间为120 min;用作锂离子电池负极材料时,在50 mA/g低电流密度充/放电时的可逆放电比容量高达543.8 mAh/g;即使在高电流密度2000 mA/g循环1000圈后,可逆放电比容量仍可稳定在125.0 mAh/g左右,表现了良好的电化学储锂性能.该研究结果不仅有助于缓解废旧隔膜对环境产生的危害,而且能充分发挥废弃资源中的利用价值、降低电极材料的制备成本.     

压力诱导发光 未来可期

科技创新的根源是基于基础科学研究的提升,而“从0到1”的突破是需要长期的积累和灵感的。本文讲述了发现压力诱导发光这一新现象的思想和材料设计。     

靶丸支撑膜对ICF内爆性能影响的模拟研究

使用二维多群辐射扩散流体力学程序LARED-S，模拟研究靶丸支撑膜在惯性约束聚变氘氘（DD）气体靶内爆过程中的扰动演化过程及其对内爆性能的影响.二维模拟表明：靶丸支撑膜显著降低DD气体靶内爆的中子产额，二维模拟产额为一维结果的55.2%.内爆性能下降的主要物理机制是支撑膜使靶壳生成大幅度的尖钉深入DD气体区，使烧蚀层与DD气体之间物质界面处的电子热传导漏失功率显著增大，导致DD核反应速率显著降低，中子反应速率峰值时刻（bang-time时刻）提前.相比一维理想内爆的模拟结果，支撑膜引入的扰动显著降低bang-time时刻DD气体压强与内爆动能转化为DD气体内能的效率，壳层剩余动能相应大幅增加.     

“翻转+分段式”有机化学实验教学设计及实践研究

以FeCl3·6H2O催化合成乙酸乙酯为教学内容,采用“翻转+分段式”混合教学方法对整个实验过程进行了改革探索。通过教师准备学习资源,学生自主学习,课堂分段讲解,互动交流以及跟踪评价等,探讨了大学有机化学实验实施“翻转+分段式”混合教学方法的有效途径。实践结果表明:混合教学模式能够显著促进学生对实验内容的理解和掌握,明显增加学生自主操作的时间,还能有效降低实验过程中的安全隐患。     

基于离子迁移谱的假币用纸快速检测及溯源

该文采用离子迁移谱（IMS）对20种假币用纸进行分析，通过快速检测假币用纸中的可挥发性组分，构建假币用纸的指纹谱图库。基于主成分分析（PCA）和层次聚类分析（HCA）对迁移时间8 ~ 17.5 ms范围的迁移谱信息进行处理，从而对假币用纸进行分类。PCA可将同种假币用纸聚类，HCA则可进一步将20种假币用纸准确分类，其对6个未知来源的半成品假币的分类正确率达83.33%。结果表明，IMS快速检测分析是比较和分类假币用纸的有效方法。     

硼、磷共掺杂铁钴双金属材料的制备及其电催化析氧性能

采用一步水热法合成了硼、磷共掺杂铁钴材料(Fe-Co-B-P)。借助扫描电子显微镜(SEM)、X射线衍射(XRD)、X射线光电子能谱(XPS)、傅里叶变换红外光谱(FT-IR)等技术对所合成材料的形貌、结构和组成进行表征。利用线性扫描伏安(LSV)、循环伏安(CV)、电化学阻抗谱(EIS)等技术研究材料电化学析氧反应(OER)性能。结果表明,Fe-Co-B-P表面疏松且粗糙,颗粒间有许多空隙。在电流密度为10和100 mA·cm^-2时,其过电势分别为278和309 mV,Tafel斜率为24 mV·dec^-1,说明该材料具有较优的电催化析氧性能。其在连续进行10 h的计时电位测试过程中,电势基本保持在1.55 V(vs RHE),表明该催化剂具有较好的电化学稳定性。这是由于铁钴双金属与硼、磷非金属之间的协同作用促进了电子的传递。     

基于LSTM的浮选钼精矿品位软测量模型

战略性稀有金属钼矿品位低,组分复杂、嵌布粒度细等特点,其有价金属分离回收难。浮选作为微细粒钼矿分离回收的主要选矿方法之一,其浮选钼精矿品位一直是选厂的关键性产品指标。国内大多数选厂采取轮班制采样,人工化验得到精矿品位结果,但此方式严重滞后于浮选工艺,难以满足对生产过程进行实时监测和操作指导。LSTM是一种特殊的循环神经网络,引入门机制有效的传递或选择性遗忘长时间序列中的信息,解决RNN中的长期依赖、梯度消失和爆炸问题。本文分析整理东坡选厂中各平台源数据,结合选厂浮选工艺及机理,筛选出多个影响浮选钼精矿品位的变量作为模型输入;将输入变量进行异常值判定,缺失值填充和数据降噪等数据预处理,建立高质量浮选钼精矿品位数据库;软测量模型采用PyCharm软件编码,使用BatchNorm批量规范化处理样本数据,加入Dropout正则化防止过拟合,建立基于LSTM的浮选钼精矿品位软测量模型,通过前向传播算法更新神经网络结构参数,并于Linear模型和CNN模型的预测性能指标结果比较。结果表明：基于LSTM的浮选钼精矿品位软测量模型预测准确度高,样本数据误差波动平稳,浮动范围小,模型泛化能力强,模型平均绝对百分比误差MAPE为1.13%,均方根误差RMSE为0.7049%,决定系数R2为0.8763,实现了浮选钼精矿品位的在线预测。