高居里温度铁电单晶PIN-PT的机电性能

弛豫铁电单晶Pb(In_1/2Nb_1/2)O₃-PbTiO₃(PIN-PT)相较于常用的Pb(Mg_1/3Nb_2/3)O₃-PbTiO₃(PMN-PT)具有更高的居里温度,在高稳定性、高性能的传感器、换能器方面具有应用前景。本工作采用谐振法研究了[001]方向极化的0.66PIN-0.34PT铁电单晶的全矩阵机电性能参数。0.66PIN-0.34PT 单晶的三方-四方相变温度(T_RT)约为160 ℃,居里温度(T_C)约为260 ℃,室温压电系数d₃₃、d₃₁、d₁₅分别为1 340 pC/N、-780 pC/N、321 pC/N,介电常数ε^T₃₃、ε^S₃₃、ε^T₁₁、ε^S₁₁分别为2 700、905、2 210、1 927,机电耦合系数 k₃₃、k₃₁、k₁₅、k_t分别为 87%、58%、38%、61%。其纵向压电常数(d₃₃)和纵向机电耦合系数(k₃₃)小于 PMN-PT 单晶,但是横向压电性能(d₃₁)和剪切压电性能(d₁₅)都略高于PMN-PT单晶。另外,研究了机电耦合性能随温度的变化趋势,发现0.66PIN-0.34PT单晶在150 ℃以下有较好的温度稳定性。     

力学研究中"大数据"的启示、应用与挑战

大数据在全世界发展迅猛, 应用成效显著.大数据独特的思维和方法, 为科学研究与探索提供了全新的范式.力学研究中,高时空分辨率、多参数同步观测与高精度、大规模模拟手段的发展,为力学大数据的发展提供了契机,大数据、机器智能方法的应用正呈现快速上升趋势.本文旨在分析大数据思维方法在力学研究中的应用, 及其启示与挑战.首先从大数据资源、大数据科学及大数据技术3个层面分析了大数据的内涵及研究态势,概括了国内外政府及组织机构的大数据发展规划.而后对比分析了力学思维方法与大数据思维方法的特点,指出两者的本质区别在于数据使用方式的不同而带来的范式差异:大数据采用数据驱动模型替代力学中的偏微分方程组以描述问题,在复杂系统的分析、预测中优势显著.回顾了大数据方法在材料性能预测、材料本构建模、湍流建模、结构健康监测及试验力学等方面的最新研究进展,以及动态数据驱动与数字孪生等大数据驱动的建模模拟新范式.总结了大数据在力学研究中应用的3种方式, 即驱动已有模型改进,挖掘复杂隐含的规律, 以及替代已有的理论方法等. 最后,建议以力学研究为主体和牵引, 大数据与力学双驱动,推动大数据与力学交叉形成理论与方法突破、及学科发展新方向.      

碳离子在不同材料叶片的多叶光栅上产生的次级粒子研究

在碳离子放射治疗中，碳离子束与治疗头设备和患者身体相互作用产生的次级粒子可以到达患者体内的许多区域，在产生的次级粒子中以中子和$\gamma $射线的产额为最大。在不影响束流配送功能的情况下，减少碳离子放疗中产生的次级中子和$\gamma $射线对于降低放疗后出现的正常组织并发症及二次肿瘤风险有着非常重要的意义。本文利用蒙特卡罗(Monte Carlo)方法模拟计算了被动式束流配送系统下，400 MeV/u碳离子束照射到由不同材料叶片构成的多叶光栅(MLC)形成典型的10 cm×10 cm方形射野时，在水模体中产生的次级中子和$\gamma $射线所沉积的剂量及空间分布等。模拟结果显示:碳离子束通过MLC形成射野后在水模体中产生的次级中子主要分布在水模体的入射端，次级$\gamma $射线较为均匀的分布在整个水模体内，且较多分布在具有展宽Bragg峰(SOBP)射野在水模体中贯穿时的坪区。对于MLC叶片材料的选择，则需根据实际情况对叶片厚度以及次级粒子当量剂量的要求来确定。本文通过模拟研究不同MLC叶片材料产生次级粒子的情况，为被动式束流配送系统中MLC叶片及其他元件的材料选择提供了科学依据。     

托卡马克真空室内线圈水冷管道接头强化二次流的数值研究

基于计算流体力学(CFD)理论，研究了不同曲率半径的螺旋导流片的托卡马克真空室内线圈水冷管道接头。利用湍流数值模拟方法，分析了线圈管道接头导流片曲率半径比、冷却水入口流速对线圈管道内流体平均雷诺数分布的影响。结果表明，不同导流片曲率半径比的线圈管道内的流体雷诺数分布曲线相似，平均雷诺数随入口流速的增加而增大，管道接头出口雷诺数随导流片曲率半径比的增大而减小，导流片曲率半径比小的管接头更适用于线圈水冷曲线管的二次流强化。此外，还为导流片曲率半径比为0.2的管接头拟合了管接头出口雷诺数与入口流速的关系式，为进一步研究类似于托卡马克真空室内线圈管道的曲线管接头的二次流强化提供理论基础。     

均匀磁场下碳离子笔形束的剂量变化分析及位置修正方法

分析外加均匀磁场对于碳离子笔形束剂量分布的影响,并考虑修正这种影响,为磁共振成像引导碳离子放射治疗的临床应用提供指导。本文利用蒙特卡罗方法模拟计算了不同能量碳离子笔形束在不同强度磁场下的剂量分布情况,发现垂直于碳离子束入射方向的均匀磁场对于碳离子笔形束射程缩短的影响很小,磁场对碳离子束的主要影响是引起束流横向偏转,特别是碳离子束布拉格峰位置的横向侧移。横向侧移程度与碳离子束的能量和磁场强度相关,根据模拟结果,得到了一个计算碳离子束布拉格峰在磁场中相对横向偏转的方程,并提出一种校正外加磁场引起的碳离子束布拉格峰横移的角度修正方法。这些结果可用于指导磁共振图像引导碳离子放射治疗计划系统的研发。     

冷冻干燥辅助溶胶凝胶法合成Li1.2Ni0.2Mn0.6O2正极材料及电化学性能改善研究

采用冷冻干燥辅助溶胶凝胶法合成富锂锰基Li1.2 Ni0.2Mn0.6O2正极材料,并将其结构、形貌以及电化学性能与传统溶胶凝胶法合成的材料进行比较.X射线衍射(XRD)结果表明,通过冷冻干燥辅助溶胶凝胶法合成的Li1.2Ni0.2Mn0.6O2粉末阳离子混排程度更低,冷冻干燥工艺的参与可以改善晶体结构.扫描电镜(SEM)照片分析表明,与溶胶凝胶样品相比较,冷冻干燥辅助溶胶凝胶法合成样品的颗粒团聚程度较低.电化学性能测试结果表明,冷冻干燥辅助溶胶凝胶法合成的材料具有更好的倍率性能和循环性能.除此之外,电化学交流阻抗测试(EIS)结果表明,冷冻干燥辅助溶胶凝胶法合成的Li1.2Ni0.2Mn0.6O2电荷转移电阻低于溶胶凝胶法制备的材料,增强了反应动力学.     

基于连续用电量和缴费时间差的客户信用动态评价模型

加大供电量和提高电费回收效率是供电商增加收益的主要途径,并且用电客户的缴费时间差直接影响着电费回收效率。在用电客户信息较少的情况下,仅仅依赖用电客户的用电量信息和缴费时间差信息,采用扩展的“S型”函数对用电量信息和缴费时间差信息进行整合建模,构建了一个能够度量客户持续用电能力和缴纳电费积极性的客户信用动态评价模型。应用构建的模型对赤峰市宁城县实际用电客户进行信用评价,评价结果与领域专家评价结果具有较高的一致性。     

芘二聚体发夹探针用于细胞DNA单链断裂修复能力的评估

基于芘分子二聚体的荧光特性设计了一种新型的发夹探针,用于评估不同细胞的单链断裂修复(SSBR)能力.首先利用芘荧光分子设计一个茎上有缺口的DNA发夹探针,该探针在Bst DNA聚合酶作用下可以水解,使荧光信号“关闭”.如果探针茎上的缺口被DNA修复酶修复,可以阻止Bst DNA聚合酶对探针的消化作用,从而阻止荧光信号的“关闭”.该设计可以用于评估细胞的SSBR能力,并通过提取细胞的核蛋白考察了不同细胞的SSBR能力.研究结果表明,肿瘤细胞及细胞系不具有原代细胞的SSBR能力.利用SSBR的关键酶进一步探索了肿瘤细胞SSBR能力缺失的原因,证明是由于肿瘤细胞中含有可以抑制SSBR过程的活性物质.此外,该方法能够同时进行500个细胞的SSBR能力检测,并用于抗衰老药物筛选.     

机器学习方法在高分子玻璃化研究中的应用

高分子玻璃的物理性质与其结构和动力学密切相关.揭示高分子玻璃化的微观物理图像对高分子玻璃材料的结构调控和分子设计至关重要.然而,高分子的长链结构和复杂单体结构特征致使目前仍然缺乏普适的理论或者模型来定量解释高分子玻璃化的物理机制.因此,亟需发展更为先进的研究方法从而更深入地理解高分子玻璃化.近年来,国内外学者利用基于数据驱动的信息学方法(例如机器学习)对高分子玻璃化开展了研究,并取得了丰富成果.本综述首先介绍了常用的高分子信息学数据库和机器学习算法.之后,从高分子玻璃化转变温度的预测、新型高分子玻璃材料的研发、过冷液体的结构-动力学关系和玻璃体系相变的确定四个方面总结和评述了机器学习应用在玻璃化研究中的代表性进展.最后,探讨了机器学习方法在高分子玻璃化研究中面临的主要挑战,并对玻璃信息学这一领域的发展进行了展望.     

超声提取-石墨炉原子吸收光谱法测定高纯石墨中铅的含量

为解决高纯石墨样品前处理中高温灰化耗时长(4～10 h)的问题,提出了题示方法。取高纯石墨样品0.300 0 g,置于50 mL聚丙烯样品管中,用15 mL 10%(体积分数)王水(体积比为3∶1的盐酸-硝酸混合液)超声提取20 min,提取时会有部分石墨漂浮于液面上,用注射器吸取样品管中部的提取液约3 mL,过0.45μm水系滤膜后收集在样品管中,在灰化温度为900℃、原子化温度为2 000℃等条件下采用石墨炉原子吸收光谱法进行测定。结果表明,超声提取缩短了样品处理时间(仅为20 min)。铅元素的质量浓度在5～50μg·L^-1内与对应的吸光度呈线性关系,检出限(3s/k)为0.11 mg·kg^-1。对同一样品分析7次,测定值的相对标准偏差为4.6%。按照标准加入法进行回收试验,回收率为91.0%～94.0%。