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.     

发动机机油滤清器虑层强度分析及优化

针对机油滤清器工作工况下进出口压差、机油滤层强度及导流桩高度等问题, 通过试验测试与仿真相结合, 对滤清器初步设计进行了评估及优化, 以确保滤清器在工作工况下进出口压降及滤层强度能满足要求. 首先进行滤层性能试验, 得到滤层的惯性阻力系数和黏性阻力系数; 再通过滤层多孔介质CFD分析, 对滤清器进出口压降进行分析计算. 结果表明: 在-18℃、25℃和70℃的工况下, 进出口压降都小于10kPa, 满足相关要求. 针对滤层的最大主应力超过其抗拉强度的问题, 通过CAE仿真分析, 优化滤层与导流桩间隙, 将滤层最大主应力由110.1MPa降至36.99MPa, 小于其抗拉强度42.8MPa.     

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。     

Y掺杂WS2二维材料的第一性原理研究

WS₂由于其优异的物理和光电性质引起了广泛关注。本研究基于第一性原理计算方法,探索了本征单层WS₂及不同浓度W原子替位钇(Y)掺杂WS₂的电子结构和光学特性。结果表明本征单层WS₂为带隙1.814 eV的直接带隙半导体。进行4%浓度(原子数分数)的Y原子掺杂后,带隙减小为1.508 eV,依旧保持着直接带隙的特性,随着Y掺杂浓度的不断增大,掺杂WS₂带隙进一步减小,当浓度达到25%时,能带结构转变为0.658 eV的间接带隙,WS₂表现出磁性。适量浓度的掺杂可以提高材料的导电性能,且掺杂浓度增大时,体系依旧保持着透明性并且在红外光和可见光区对光子的吸收能力、材料的介电性能都有着显著提高。本文为WS₂二维材料相关光电器件的研究提供了理论依据。     

Detecting pore size distribution of activated carbon by low-field nuclear magnetic resonance

In this study, the transverse relaxation time (T₂) of activated carbon (AC) in different relative environment humidity was detected firstly by low-field nuclear magnetic resonance (LFNMR). The pore size (diameter) of AC distributions was calculated by the relationship between T₂ and surface relaxation rate (ρ), where ρ was obtained by the detection of nine porous materials with known pore size. The results showed that the pore size distributions of AC calculated by ρ < 0.19 nm/ms were in good agreement with that obtained by nitrogen adsorption method and proved that LFNMR as a new detection method was feasible for characterizing AC pore size distribution.     

Effect of temperature on the interactions between cellulose and lignin via molecular dynamics simulations

Cellulose - Heating is essential in various biomass pre-treatments and thermal conversion processes. It is of practical significance to study the characteristics of cellulose-lignin and...     

MWCNTs/hydroxypropyl cellulose/polyethylene glycol-based shape-stabilized phase change materials

Journal of Thermal Analysis and Calorimetry - Polyethylene glycol (PEG) is widely used as phase change materials (PCMs). However, the leakage and low thermal conductivity issues restrict its...     

基于Green-Naghdi模型与三相延迟模型的耦合热弹性波传播

研究了基于G-N模型与三项延迟模型的热弹性波的传播特征.在各种广义热弹性理论中,热位移概念的引入使得G-N模型具有独特性质而引起广泛的关注和应用.基于G-N模型,最近一个三相延迟模型被提出.主要研究了这两种模型下第一和第二声波(耦合热弹性波)的色散和衰减特性,分析了温度场和位移场在两种模型下的振幅比和相位差.结果发现三相延迟模型更为通用和灵活,应得到更多的关注与应用.     

“联用技术及元素形态”国际课程探索与实践*

充分利用线上教学的优势,对化学院本科生开设了“联用技术及元素形态”国际课程,避免了传统教学中组织、协调外籍/外地专家资源过程中必要的各种消耗,极大程度地整合教学资源、改善教学效果。在该课程的探索与实践过程中,学生们对痕量元素形态及基于等离子体质谱的各种联用技术产生了极大的兴趣,激发了他们的主动学习热情;教师之间及师生之间的沟通趋向更简单、更灵活、更实时,为后续线上线下混合式国际课程建设提供了良好的基础和借鉴。     

基于贝叶斯参数优化的无模型自适应硅单晶直径控制

直拉硅单晶的生长过程涉及多场多相耦合与复杂的物理化学变化,其中工艺参数的波动是导致晶体直径不均匀的重要原因,如何实现工艺参数的控制以获得理想的、均匀的晶体直径具有重要的研究意义。本文分析现有控制方法存在不稳定以及控制效果不佳的问题后,提出基于贝叶斯参数优化的无模型自适应控制模型来控制硅单晶生长过程中的晶体直径。首先以坩埚上升速度与加热器的功率作为控制输入参数,晶体直径作为输出,搭建无模型自适应控制模型,并分析算法的稳定性。其次将控制模型进行仿真实验,发现硅单晶直径控制模型中不同的超参数设定会影响控制过程的迭代次数以及控制效果。最后,利用贝叶斯优化超参数的取值范围,并进行最终的仿真实验,结果表明,经贝叶斯参数优化后的控制模型计算快、迭代次数少,输出的晶体直径稳定,同时将生长工艺参数控制在实际生产要求范围内。因此,基于贝叶斯参数优化的无模型自适应控制实现了硅单晶直径均匀稳定的有效控制,具有结合工程背景的实际应用前景。