CL-20/TNT共晶炸药的分子动力学研究

运用分子动力学(MD)方法,选择凝聚态分子势能优化力场(COMPASS),对六硝基六氮杂异伍兹烷(ε-CL-20)、2,4,6-三硝基甲苯(TNT)晶体及其等摩尔比的CL-20/TNT混合炸药和共晶炸药进行不同温度下恒定粒子数等压等温(NPT)系综模拟研究.结果表明,CL-20/TNT共晶的内聚能密度(CED)和结合能随温度的升高逐渐减小;共晶的CED比混合炸药的大,结合能是混合炸药的2倍多,预示其稳定性明显增强.对相关函数和局部放大结构显示共晶中组分分子间作用主要来自TNT中H和CL-20中O以及CL-20中H和TNT中O之间形成的氢键.通过波动法求得的弹性力学性能结果表明,CL-20/TNT共晶的拉伸模量(E)、体积模量(K)和剪切模量(G)介于ε-CL-20和TNT晶体之间,且随温度的升高而下降,符合一般预期;但共晶炸药的柯西压(C12-C44,Cij弹性系数)、K/G和泊松比(ν)均比其组分炸药ε-CL-20和TNT高得多,预示该共晶具有异常高的延展性和弹性伸长,主要是二组分呈层状交替排列且之间存在较强相互作用所致.     

RHIC-STAR重离子碰撞实验中可鉴别粒子的集体流研究

本文总结了RHIC-STAR重离子碰撞实验中近年来重要的空间各向异性流的结果。主要包括最高能量重离子碰撞中多重奇异及含粲夸克粒子椭圆流的结果和RHIC能量扫描计划BES-I中椭圆流和直接流的结果，其中金金碰撞54.4和27 GeV是最新测量结果。我们发现新碰撞能量点的直接流符合碰撞能量依赖的总体趋势；椭圆流符合组分夸克标度性，这表明54.4和27 GeV的金金碰撞中形成了部分子层次的集体运动。同时展望了未来能量扫描实验的计划以及与之对应的空间各向异性流的研究重点。     

基于饱依丁-汤姆逊模型的软岩损伤蠕变模型

为更加准确地描述深部软岩的蠕变全过程,以饱依丁-汤姆逊模型为基础,将损伤变量引入到蠕变方程中,并构造了可描述加速蠕变阶段的模型元件,通过串联得到了新的蠕变模型。结果表明:该模型能够较好地描述软岩的衰减蠕变、稳态蠕变、加速蠕变阶段。用该模型对泥质页岩的蠕变试验结果进行数据拟合对比,结果显示该模型的拟合曲线与实验曲线基本吻合,拟合度为0.99733,能够很好地反映出软岩蠕变的特性,适合用于描述深部软岩的蠕变行为。     

高分子复合材料自增强技术的研究进展

自增强高分子材料是一种特殊的多相体系,其基体相与增强相的化学结构相同但物理性质不同,因其界面具有良好的相容性与粘结强度而具有较大的应用价值,同时,也非常有利于材料的回收利用。本文总结了自增强高分子材料的一系列制备方法,并将其分为非原位成型法与原位成型法,具体包括纤维热压法、绷紧纤维过热法、薄膜嵌入热压法、口模拉伸、辊筒拉伸和旋转挤出法等成型方法,并着重介绍其制备工艺及存在的缺陷。最后对自增强高分子材料的前景进行了展望。     

不同结构的分子筛在1-丁烯中催化裂解性能的研究

我们合成了不同Si含量的SAPO-18,并且利用了XRD、SEM、NH3-TPD进行了表征分析.利用微反固定床反应器评价了代表不同结构的H-ZSM-5(MFI)、H-Beta(* BEA)、SAPO-18 (AEI)系列分子筛的丁烯催化裂解性能.实验结果表明分子筛的结构和酸性对反应结果都有明显影响,分子筛酸量的增加提高了1-丁烯的转化率,但酸量过高会引发氢转移、芳构化副反应,从而降低丙烯的选择性;分子筛孔口大小、孔道结构决定了可以获得的最高丙烯选择性.具有八元环孔口、笼形结构特点的SAPO-18-0.8在线时间20 min时1-丁烯裂解中转化率为60.7％,获得的丙烯选择性达到59.1％.     

“传球”问题纵横谈

<正>对于数学问题,不能仅满足于会做或是用了几种方法解出;对于课堂教学容量也不能只是用“题量”或内容的多少,甚至是交流的多少来体现.课堂教学更重要的是在注重过程的基础上产生了多少有价值的“思维量”,是否进行了或“追根求源”或“横纵拓展”的探究活动.下面通过在教学中对一个数学问题的思考和探究来说明这一点.1 问题呈现问题 甲、乙、丙三人传球,由甲开始发球,并作为第一次传球,经过5次传球后,球仍回到甲手中,则不同的传球方式共有多少种?     

高中学生数学应用意识培养的策略研究

高中数学中对学生应用意识的培养可简单概括为四个字——学以致用.应用意识的培养就是在教学中以实际情境引入新课,通过自主学习和探究,对新概念、新思想、新方法进行归纳总结,并应用到解题活动和解决实际问题的过程中,同时在解决问题的过程中不断创新、突破、发展,从而形成一种能力.     

近红外光谱法用于纯化过程中鞣花酸含量的监控

采用近红外光谱技术结合遗传算法优化的小波神经网络,对大孔树脂纯化过程中橄榄果中的鞣花酸含量进行监控。通过小波变换对光谱进行去噪、压缩,作为人工神经网络的输入,同时以遗传算法优化神经网络的权值与阈值,并与常用的偏最小二乘(PLS)线性模型的建模效果进行比较。实验结果表明,两者都能够较准确的预测鞣花酸的含量,相对而言,人工神经网络(ANN)效果较好。     

耗散Boussinesq方程弱解的爆破

本文主要研究一类耗散Boussinesq方程的初边值问题的弱解的有限时间爆破.我们主要研究了当初值落在位势井内时,弱解在有限时间爆破的充分必要条件,并给出爆破时间的下界估计.本文是对WANG和SU(2016)的文章的一个补充.