板中热弹波传播: 一种改进的勒让德多项式方法

近年来, 超声导波因其衰减小, 传播距离远和信号覆盖范围广, 成为无损检测领域快速发展的方向之一. 然而, 基于超声导波的高温在线检测和激光超声技术却发展缓慢, 其关键在于热弹耦合波动方程求解难度大、传播与衰减特性研究困难. 作为一种有效的求解方法, 勒让德正交多项式方法已广泛应用于导波传播问题, 但该方法在求解热弹导波传播时存在两个不足, 限制其进一步的发展和应用. 这两个缺陷是: (1)求解过程中大量积分的存在, 致使计算效率低下; (2)仅能处理等热边界条件的热弹导波传播. 针对两项不足之处, 提出一种改进的勒让德正交多项式方法, 以求解分数阶热弹板中的导波传播. 推导求解方法中积分的解析表达式, 以提高计算效率; 引入温度梯度展开式, 发展适合勒让德多项式级数的绝热边界条件处理方法. 与已有文献结果对比表明改进方法的正确性; 与已有方法的计算时间对比说明改进方法的高效性. 最后将改进的方法用于求解分数阶热弹板中的导波传播, 研究分数阶次对频散、衰减曲线和应力、位移、温度分布等的影响.      

基于RBF-PID的超导变压器励磁电源控制系统研究

超导导体测量装置中的超导变压器由于次级线圈接头电阻的损耗会引起次级电流的衰减,为了克服次级电流衰减的影响,改善超导变压器的输出性能.对超导变压器原理进行分析,建立超导变压器数学模型,采用一种基于RBF-PID算法对超导变压器励磁电源进行控制.在MATLAB/Simulink中搭建超导变压器控制系统仿真模型,结果表明,与传统PID控制系统相比,RBF-PID控制系统的响应速度更快,超调量更小,鲁棒性能更好.     

单原子催化剂在光催化和电催化合成过氧化氢中的研究进展（英文）

2011年张涛院士等首次提出单原子催化剂(SACs)的概念,随后SACs迅速成为催化领域的一个研究热点.由于催化活性位点的原子级分散和载体的固定作用, SACs兼具了均相催化剂(单活性中心和高选择性)和多相催化剂(结构稳定和易回收重复使用)的优点.此外, SACs上原子级分散的金属活性位点更容易通过鲍林模式来吸附氧分子,有效提高了双电子氧还原反应的选择性,并且能够在相同的金属负载量下提供更多的活性位点,降低了应用成本.这些特点使得SACs在光催化和电催化产过氧化氢领域展现出较大优势,但同时SACs过高的表面自由能也使得其金属负载量较低且稳定性差,这些问题还需通过进一步研究进行改善.本综述简要介绍了光催化和电催化产过氧化氢的基本原理,详述了SACs在该领域中的独特优势.概述了密度泛函理论(DFT)计算在SACs产过氧化氢研究中发挥的重要作用, DFT计算不仅能够高效方便地筛选出具有应用潜力的金属单原子,从而有效减少实验工作量,而且能揭示催化过程中的潜在活性位点,并结合原位表征为SACs产过氧化氢催化机理解释提供有力证据,这对合成高性能的SACs具有重要的指导意义.总结了近期基于贵金属(P...     

一种检测CO32-比率荧光探针的合成及其在细胞成像中的应用

本文设计开发了一种以2,6-二甲酰基对甲苯酚为母体的新型荧光探针HMI,可用于高效识别EtOH-H₂O (8/2, v/v, HEPES 10 mM, pH =7.4)体系中的CO_3^2-。HMI在660 nm处显示发射带,加入CO_3^2-后,在600 nm的等吸收点激发时,原来在660 nm处的荧光淬灭,而以540 nm为中心的新发射带荧光显着增加,为比率型荧光探针。HMI对CO_3^2-表现出高选择性且具有较强的抗干扰能力。此外,荧光探针HMI对CO_3^2-荧光响应的检测限较低,可达到3.938×10^_-6 M。更具有意义的是,HMI探针对CO_3^2-的检测能够在实际水样中起到很好的应用,而且细胞成像研究表明,HMI可用于活体MCF-7细胞中CO_3^2-的成像。     

一种具有ESIPT和AIEE荧光探针的合成及对Zn2+的识别

利用2-氨基苯并噻唑和5-甲基-2-羟基间苯二甲醛合成了一种具有聚集荧光增强性质的简单高效的荧光探针M,通过~1H-NMR、~(13)C-NMR表征了其结构。探针M在545 nm处有最大吸收峰,在甲醇∶水(7∶3)的体系下,向探针M中加入金属阳离子,发现只有加入Zn~(2+)时,表现出明显的荧光增强且发射波长发生明显的蓝移现象,在495 nm处出现最强吸收峰,检测限为9.638×10~(-6 )M,具有较高的灵敏度和良好的识别效果。     

头孢氨苄分子印迹聚合物制备及其性能研究

采用不同合成方法制备了头孢氨苄分子的印迹聚合物,考察了模板分子与功能单体之间的结合作用,测定了其吸附性能,用扫描电镜对其表面做了表征.结果表明:在甲醇体系中,用丙烯酰胺作功能单体,采用本体聚合法制备的印迹聚合物的吸附能力更好,对模板的单位结合量达到29.6mg/g,特异因子达3.29.     

防治害虫的植物自身保护机制

美国加利福尼亚大学科学家的一项新研究证实 ,植物受害虫攻击时启动的一种自身保护机制能使害虫更容易被其天敌消灭。这一机制有可能用于研究更有利于环保的害虫防治新方法。研究人员用人为方法刺激西红柿自身保护机制发挥作用 ,结果发现危害西红柿生长的甜菜夜蛾被天敌寄生蜂杀死的数量成倍增加。植物自身保护机制由一系列复杂的化学反应构成 ,害虫攻击植物会启动这些反应。甜菜夜蛾咬噬西红柿时 ,西红柿首先会产生茉莉酮酸 ,随之进一步产生其它具有特殊气味的化学物质 ,将此处存在害虫的信息“通知”寄生蜂。寄生蜂通过触角嗅到这些气味后…     

探测有毒气体的碳纳米管

对有毒气体加燃烧或汽车尾气排放的二氧化氮 ( NO2 )等进行探测 ,与环境污染监视密切相关 ;同样的 ,氨气 ( NH3 )的检测对于工业、医疗以及家庭环境也很重要。而这些气体的检测则取决于所用的检测设备。新的研究表明 ,碳纳米管可探测到极少量的有毒气体 ,具有较高的检测灵敏度。通常检测 NO2 和NH3 时 ,需用几种物质与其反应从而进行这些气体的检测 ,但这些物质要在较高的温度下才敏感 ,JingKong等人观察到纳米管的电阻在室温下当纳米管与 NO2 或 NH3 接触仅几秒钟后即有较大的变化 ,所以纳米管有希望用于制造极小型的化学检测设备。…     

大豆叶面积指数的高光谱估算方法比较

叶面积指数(leaf area index,LAI)是重要的生物物理参数,亦是各种生态模型、生产力模型以及碳循环研究等的重要生物物理参量,因此具有重要的研究意义。通过分析大量实测数据,选用归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)和比值植被指数(ratio vegetation index,RVI)、主成分分析(principcal component analysis,PCA)、神经网络(neural network NN)三种方法对大豆使LAI进行了估算,比较分析了三种方法的估算结果。研究结果表明,植被指数法(NDVI,RVI),主成分分析,神经网络方法LAI都取得了较为理想的结果,验证模型的确定性系数分别达0.758和0.753,0.954,0.899,其中主成分分析方法和神经网络方法精度较高,主成分分析方法验证模型的稳定性更好,其验证模型的RMSE为0.267,明显低于两个植被指数(NDVI和RVI的RMSE分别为0.594和0.616)和神经网络(RMSE=0.413)。当叶面积指数较小时,植被指数能够较好地去除土壤、大气等条件影响,并精确估算LAI;当叶面积指数较大时,主成分分析能够弥补植被指数饱和的缺陷,得到很好的LAI估算效果。神经网络受LAI大小的影响效果居中,其对叶面积指数较小和较大时具有一致的估算效果,具有较好的应用潜力。     

广义路余代数和广义对偶Gabriel定理

通过将箭图的每个顶点放置一个k-余代数,首先引进了广义路余代数的概念,其次给出了广义路余代数的一些基本性质,还讨论了同构问题.证明了两个正规广义路余代数是同构的当且仅当他们的箭图及对应顶点上的单余代数是同构的.对于满足Codim C_0■1余代数C,证明了对偶Wedderburn-Malcev定理成立.作为广义路余代数的一个应用,推广了点余代数的对偶Gabriel定理.