碳纳米管膜的高温纯化研究

为了获得纯度更高的碳纳米管膜, 保证材料发热稳定性, 需要对通过化学气相沉积法得到的碳纳米管膜进行二次纯化. 通过使用高温纯化炉, 在真空状态下, 从1700℃到3200℃分7挡温度对碳纳米管进行纯化, 并对其含碳量和方块电阻进行比较. 结果表明, 高温纯化后的碳纳米管膜含碳量从95.0%提高到99.9%, 解决了含碳量低的问题. 同时, 在高温纯化中发现碳纳米管膜方块电阻从纯化前3Ω降低到0.5Ω, 方块电阻的降低对碳纳米管膜具有十分重要的意义, 同样对碳纳米管膜后续产品的开发也有重要作用.     

Correction to: Practical framework for data-driven RANS modeling with data augmentation

Acta Mechanica Sinica -     

基于MOF (Cu)@biochar气凝胶的制备及其在缓释氮肥上的应用

以羧甲基纤维素(CMC)、明胶和MOF(Cu)@biochar为原料,采用简单有效的冷冻干燥方法制备了(CMC/Gelatin/MOF(Cu)@biochar)杂化气凝胶,并用傅里叶变换红外光谱(FT-IR)、热重分析(TG)、X射线粉末衍射(XRD)、扫描电镜(SEM)和X射线光电子能谱(XPS)技术对其进行了表征;研究了MOF(Cu)@biochar含量、pH和不同的盐水溶液对杂化气凝胶溶胀行为的影响;以该气凝胶负载氯化铵,制备了一种新型缓释肥料(SRF),并研究了含2%(wt)SRF的沙性土壤的保水能力;SRF在土壤中第30天的累积释放率为79.4%;肥料在土壤中释放符合非Fickian扩散和阳离子交换的协同作用机理。     

基于不确定控制理论的最优策略研究

本文在不确定理论的框架下,研究一类带背景状态变量的最优控制模型.在乐观值准则下,利用不确定动态规划的方法,证明了不确定最优性原则,得到最优性方程.作为应用,求解一个固定缴费(DC)型养老金的最优投资策略问题,在乐观值准则下,以工资变量为背景状态变量,建立养老金模型.通过求解不确定最优性方程得到最优投资策略和最优支付率.     

基于级联PPMgLN晶体的双倍/三倍频双波长激光器

本文演示了紧凑的绿色和近红外双色连续波激光光源,其发射波长分别为516 nm和775 nm。设计并制造了级联的周期性极化掺镁铌酸锂晶体,用于同时转换通信波长的二次谐波(SHG)和三次谐波(THG),可以在相同温度下获得绿色和近红外激光的输出。通过建立一个单程激光测量系统,在2 W泵浦功率下获得516 nm的0.15 mW绿光和775 nm的1.19 mW的光,晶体温度控制在30.8 ℃。实验结果将为单激光器泵浦的紧凑型双波长共线激光器提供重要的案例。     

局部分数阶拉普拉斯算子的狄利克雷问题弱解的细正则性

In this paper, we study the Holder regularity of weak solutions to the Dirichlet problem associated with the regional fractional Laplacian (-△)^αΩ on a bounded open set Ω ■R(N ≥ 2) with C^(1,1) boundary ■Ω. We prove that when f ∈ L^p(Ω), and g ∈ C(Ω), the following problem (-△)^αΩu = f in Ω, u = g on ■Ω, admits a unique weak solution u ∈ W^(α,2)(Ω) ∩ C(Ω),where p >N/2-2α and 1/2< α < 1. To solve this problem, we consider it into two special cases, i.e.,g ≡ 0 on ■Ω and f ≡ 0 in Ω. Finally, taking into account the preceding two cases, the general conclusion is drawn.     

游客情感计算的文本大数据挖掘方法比较研究

旅游文本大数据以其方便、快捷和低门槛的特点为游客情感计算提供了极大便利，已经成为旅游大数据的主要来源之一。基于大数据理论和情感理论，以文本大数据为数据源，在全面梳理国内外情感计算相关成果的基础上，利用人工智能中的逻辑/算法编程方法、机器学习方法、深度学习方法对旅游文本大数据进行挖掘，探索最佳的基于文本大数据的游客情感计算方法。研究发现：（1）基于情感词典的游客情感计算模型，其核心是构建情感词典和设计情感计算规则，方法简单，容易实现，适用语料范围广。（2）机器学习，用统计学方法抽取文本中的特征项，具有非线性特征，可靠性较线性特征的情感词典方法高。（3）基于深度学习技术的游客情感计算，效果良好，准确率在85%以上。训练多领域的文本语料易于移植，实用性强，且泛化能力好，较适合大数据时代游客情感计算研究。     

一个R2上含双曲函数核的Hilbert型不等式

通过引入参数，构造了一个全平面上的、含双曲函数的非齐次核函数。利用正切函数的有理分式展开，建立了最佳常数因子与正切函数高阶导数相关联的Hilbert型积分不等式。 作为应用，通过赋予参数不同的值，建立了一些有意义的特殊结果。