对流扩散方程的QC3无网格法

对流扩散方程作为偏微分运动方程的分支,在流体力学、气体动力学等领域有着重要应用.为解决对流扩散方程难以通过解析法得到解析解的难题,采用二阶一致3点积分(Quadratically Consistent 3-Point Integration,简称QC3)提高无网格法的计算效率,通过对积分点上形函数导数的修正,改善无网格法的精度和收敛性.本文将QC3无网格法拓展到对流扩散方程问题中,时域离散采用广义特征线Galerkin法,空间离散采用QC3法.数值结果表明,应用QC3无网格法得到的对流扩散问题数值解与解析解十分接近,验证了QC3无网格法解决对流扩散问题的可行性.     

类 ITER 偏滤器瓦片表面热流沉积的粒子模拟

使用热侵蚀沉积粒子程序(HEDPIC)模拟了由小块沿环向表面倾斜的瓦片组成类 ITER 偏滤器的极向 缝隙附近瓦片表面的热流密度分布，研究了不同倾斜高度对热流密度分布的影响。研究结果表明，当瓦片设置成 合适的倾斜角度时，瓦片上表面靠近缝隙附近的电子热通量为零；离子热流密度小于上表面远离缝隙的热流密度， 棱边处热流密度过高的问题得到解决。      

基于模糊神经元PID算法的注塑机注射速度控制算法研究

基于一款市场较为畅销的注塑机, 设计出一种能精确控制注射速度的模糊神经元PID控制器. 首先, 设计出具有自学能力的神经元PID控制器, 利用模糊算法对其进行优化; 其次, 在原有注射速度线性数学模型的基础上, 构建注塑机注射速度的非线性模型; 最后, 利用MATLAB在所建数学模型的基础上对模糊神经元PID控制器进行仿真实验. 实验结果表明, 所设计控制器具有响应迅速、无超调量、控制精度高、控制稳定等优点.     

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.     

基于差分反射高光谱成像的薄层TMDC材料检测技术研究

二维过渡金属硫化物(TMDC)材料因为独特的激子效应和材料学性质，在太阳电池、光催化、传感器、柔性电子器件等领域得到广泛的应用。层数对其性质有显著的调控作用，自动检测识别所需层数的样品是其从实验室走进半导体制造工业的重要技术需求。本文结合反射高光谱成像技术与图像处理算法，发展了一种二维TMDC薄层样品的显微成像自动检测技术。基于自主搭建的反射高光谱成像系统，对制备的不同层数TMDC标准样品进行了光学对比度的系统研究，阐明了层数的差分反射光谱机理，提出了可靠的层数判定方法。基于传统边缘检测技术优化设计了一套图像处理算法，实现了TMDC样品的图像检测及层数鉴定。本文方法具有普遍性、实用性，结合自动对焦的扫描控制，能够实现大规模的自动化样品检测，这也为其他表面目标的显微识别和检测提供了新的灵感和参考。     

基于快速神经网络架构搜索的鲁棒图像水印网络算法

为解决深度学习在图像水印算法中计算量大且模型冗余的问题，提高图像水印算法在抵抗噪声、旋转和剪裁等攻击时的鲁棒性，提出基于快速神经网络架构搜索（neural architecture search，NAS）的鲁棒图像水印网络算法。通过多项式分布学习快速神经网络架构搜索算法，在预设的搜索空间中搜索最优网络结构，进行图像水印的高效嵌入与鲁棒提取。首先，将子网络中线性连接的全卷积层设置为独立的神经单元结构，并参数化表示结构单元内节点的连接，预先设定结构单元内每个神经元操作的搜索空间；其次，在完成一个批次的数据集训练后，依据神经元操作中的被采样次数和平均损失函数值动态更新概率；最后，重新训练搜索完成的网络。水印网络模型的参数量较原始网络模型缩减了92%以上，大大缩短了模型训练时间。由于搜索得到的网络结构更为紧凑，本文算法具有较高的时间性能和较好的实验效果，在隐藏图像时，对空域信息的依赖比原始网络更少。对改进前后的2个网络进行了大量鲁棒性实验，对比发现，本文算法在CIFAR-10数据集上对抵抗椒盐噪声和旋转、移除像素行（列）等攻击优势显著；在ImageNet数据集上对抵抗椒盐高斯噪声、旋转、中值滤波、高斯滤波、JPEG压缩、裁剪等攻击优势显著，特别是对随机移除行（列）和椒盐噪声有较强的鲁棒性。     

“联用技术及元素形态”国际课程探索与实践*

充分利用线上教学的优势,对化学院本科生开设了“联用技术及元素形态”国际课程,避免了传统教学中组织、协调外籍/外地专家资源过程中必要的各种消耗,极大程度地整合教学资源、改善教学效果。在该课程的探索与实践过程中,学生们对痕量元素形态及基于等离子体质谱的各种联用技术产生了极大的兴趣,激发了他们的主动学习热情;教师之间及师生之间的沟通趋向更简单、更灵活、更实时,为后续线上线下混合式国际课程建设提供了良好的基础和借鉴。     

变刚度层叠梁的力学性能研究

为满足不同场景下的功能需求，变刚度结构得到越来越广泛的应用．以机器人手臂为例，在执行操作时，需要其手臂的结构刚度足够大，避免出现过大的扭曲和变形，而在与人交互时，又需要其结构足够柔软，以保证在此过程中与人交互的安全性．该类变刚度结构可根据需求通过外部激励在柔性和刚性状态之间自由切换．在该文章中，研究分析了层叠梁结构，通过理论推导和数值模拟，对其力学性能做出了很好的预测，同时为此类结构的研究提供了有效可靠的思路和方法．     

Single-atom Fe Embedded Co3S4 for Efficient Electrocatalytic Oxygen Evolution Reaction

Constructing atomically dispersed active sites with densely exposed and dispersed double metal-S_x catalytic sites for favorable OER catalytic activity remains rare and challenging. Herein, we design and construct a Fe₁S_x@Co₃S₄ electrocatalyst with Fe single atoms epitaxially confined in Co₃S₄ nanosheets for catalyzing the sluggish alkaline oxygen evolution reaction(OER). Consequently, in ultralow concentration alkaline solutions(0.1 mol/L KOH), such a catalyst is highly active and robust for OER with low overpotentials of 300 and 333 mV at current densities of 10 and 30 mA/cm², respectively, accompanying long-term stability without significant degradation even for 350 h. In addition, Fe₁S_x@Co₃S₄ shows a turnover frequency(TOF) value of 0.18 s⁻¹, nearly three times that of Co₃S₄(0.07 s⁻¹), suggesting the higher atomic utilization of Fe single atoms. Mössbauer and in-situ Raman spectra confirm that the OER activity of Fe₁S_x@Co₃S₄ origins from a thin catalytic layer of Co(Fe)OOH that interacts with trace-level Fe species in the electrolyte, creating dynamically stable active sites. Combined with experimental characterizations, it suggests that the most active S-coordinated dual-metal site configurations are 2S-bridged (Fe-Co)S₄, in which Co-S and Fe-S moieties are shared with two S atoms, which can strongly regulate the adsorption energy of reaction intermediates, accelerating the OER reaction kinetics.