数据驱动计算力学研究进展

以数字孪生、人工智能为核心的大数据理念正深刻影响着第四次工业革4 命，数据驱动计算力学在此背景下应运而生并展现勃勃生机。与此同时，航5 空航天等尖端工业领域对高性能材料与结构的先进制造与安全评估提出了更6 严峻的挑战，经典计算力学已很难实现成倍缩短产品研发周期、实时跟踪产7 品信息并提供解决方案的目标。因此，发展面向高性能材料与结构的数据驱8 动计算力学正当其时且刻不容缓。本文拟通过梳理数据驱动计算力学的部分9 研究现状，探讨并浅析数据驱动计算力学的发展趋势.     

考虑用户沟通成本的物流服务团购策略

根据客户参加团购的成本不同将客户分类(个体型和团体型),从而得到物流服务商不同的定价策略及最优解,并进一步将结果进行比较得出最优决策.研究结果表明:只有当个体型客户规模较大时,团购定价才是可行的.同时两类客户的沟通成本差异较为明显时,商家使用团购定价使得收益明显增加,团购组合定价才是最优策略.农村物流的市场特征恰好符合这团体型客户少,客户之间的沟通成本差异较大的特征.最后采用数值算例展示了农村物流服务商家采用团购定价能给企业带来更大的收益,进一步验证了上述结论.从而为物流服务商提供一种定价方法,也为农村物流服务的发展创造条件.     

磷离子注入纳米金刚石薄膜的n型导电性能与微结构研究

系统研究了磷离子注入并在不同温度退火后的纳米金刚石薄膜的微结构和电学性能.研究表明,当退火温度达到800 ℃以上时,薄膜呈良好的n型电导.Raman光谱和电子顺磁共振谱的结果表明,薄膜中金刚石相含量越高和完整性越好,薄膜电阻率越低. 这说明纳米金刚石晶粒为薄膜提供了电导.1000 ℃退火后,薄膜晶界中的非晶石墨相有序度提高,碳悬键数量降低,薄膜电阻率升高.薄膜导电机理为磷离子注入的纳米金刚石晶粒提供了n型电导,非晶碳晶界为其电导提供了传输路径. 关键词： 纳米金刚石薄膜 n型 磷离子注入     

退火时间对硼掺杂纳米金刚石薄膜微结构和电化学性能的影响

采用高分辨透射电镜、紫外和可见光Raman光谱及循环伏安法研究了1000 ℃下退火不同时间的硼掺杂纳米金刚石薄膜的微结构和电化学性能. 结果表明,随退火时间的延长,薄膜中纳米金刚石晶粒尺寸逐渐减小.当退火时间为0.5 h时, 金刚石晶粒尺寸由未退火样品的约15 nm减小为约8 nm, 金刚石相含量增加;当退火时间为2.0 h时,金刚石晶粒减小为2—3 nm, 此时晶界增多,金刚石相含量减少;退火时间为2.5 h时纳米金刚石晶粒尺寸和金刚石相含量又略有上升.晶粒尺寸和金刚石相含量的变化表明薄膜在退火过程中发生了金刚石和非晶碳相的相互转变.可见光Raman光谱测试结果表明,不同退火时间下, G峰位置变化趋势与I_D/I_G值变化一致,说明薄膜内sp²碳团簇较大时, 非晶石墨相的有序化程度较高.退火0.5, 1.0, 1.5和2.0 h时, 电极表面进行准可逆电化学反应,而未退火和退火时间为2.5 h时电极表面进行不可逆电化学反应.退火有利于提高薄膜电极的传质效率, 退火0.5 h时薄膜电极的传质效率最高,催化氧化性能最好.较小的晶粒尺寸、 较高的金刚石相含量以及纳米金刚石晶粒的均匀分布有利于提高电极表面反应的可逆性和催化氧化性能.