论数学实验在解题中的应用及能力培养——以2020年北京高考试题为例北大核心

近年来,北京高考正逐年加重对数学实验的考查,尤其是2020年高考,在题目数量以及考查形式上达到新的高度,2020年北京高考数学试题中的(6)、(8)、(10)、(14)、(19)、(21)等6道题在求解过程中,可以借助数学实验的手段获取解决思路,因此研究数学实验在解题中的应用以及探究提升数学实验能力的途径具有重要意义.     

介绍一个与材料相关的研究型综合化学实验——壳聚糖的制备与表征

在中国科学技术大学夏季学期的研究型实验课程"化学科研基础训练"中开设"壳聚糖的制备与表征"综合实验,以龙虾壳为原料,通过除蛋白、脱盐、脱色、脱乙酰等一系列反应,制备得到目标产物壳聚糖。运用红外光谱、核磁共振仪、黏度法、滴定等对产品的结构及性能进行表征。     

玻璃料对铜基金属结合剂性能及结构的影响

采用粉末冶金法向铜基金属结合剂中引入玻璃料,结合材料电子万能试验机、洛氏硬度仪、SEM等检测方法,研究了玻璃料加入对铜基金属结合剂及金刚石磨具的影响.结果表明,随着玻璃料含量的增加,铜基结合剂的抗折强度和抗冲击强度呈下降的趋势,其硬度呈逐渐上升趋势,硬脆相的引入提高了铜基金属结合剂的自锐性;玻璃相和金属相之间结合紧密,两相之间化学元素在界面处发生相互扩散;玻璃料的加入使结合剂对磨料的包裹更加紧密,大大提高了结合剂对金刚石的把持力,有利于增加金刚石磨具寿命及加工效率.     

四连杆膝关节假肢的动力学建模与分析

相比于单轴式膝关节,四连杆膝关节具有更好的仿生特性和运动安全性,因而在下肢假肢研究中得到广泛关注. 本研究以一款四连杆膝关节被动假肢为研究对象,主要关注足-地交互作用力以及膝关节单边接触力等强非线性因素对下肢假肢步态的影响. 为此,采用 Kelvin-Voigt 模型和库伦模型描述足-地接触力和摩擦力,并采用 Kelvin-Voigt 模型描述膝关节单边接触力,从而基于第一类拉格朗日方程建立假肢动力学模型. 本研究以步态实验测得的髋关节运动数据为模型的驱动信号,针对假肢的步态特征进行了数值分析. 计算结果显示,当膝关节液压阻尼器的刚度较小时,强非线性作用力会使假肢产生显著的亚谐波响应,进而导致步态周期失谐. 进一步研究发现,提胯行为能够避免步态周期失谐,这也为残疾人行走时的提胯等代偿行为提供了一种新的力学解释. 为了评价假肢步态与健康人实测步态的一致性,本研究进一步定义了步态相关系数并分析了膝关节液压阻尼器刚度、阻尼参数对相关系数的影响. 结果表明,通过合理的刚度、阻尼参数设计,两者步态的相关系数可达到 0.9 以上,这为四连杆膝关节被动假肢进一步优化提供了理论支撑.      

熵的一种通俗教法

熵如力、能量和动量一样是物理学中一个重要概念,若能用一种通俗易懂的方法设计熵的教学,对文科物理的教学有重要意义.为此本文提出了一种通俗的熵的教法,这一教法不需要学生学习热力学第二定律也可以建立熵的概念.具体教学设计如下:通过日常生活例子引入熵的概念(也就是玻尔兹曼熵),设计两个例子让学生会计算熵,通过具体问题的讨论让学生充分理解熵的意义,通过一个实例由玻尔兹曼熵引入克劳修斯熵公式,设计一个演示实验强化教学效果,将熵与环境保护联系起来融入人文情怀,最后还强调了熵计算的不同层次.教学设计完全采用基于问题学习(PBL)的教学模式.     

ITER导体用铠甲现状综述

ITER超导磁体均采用管内电缆(CICC)结构,铠甲采用奥氏体无磁不锈钢无缝管。针对ITER项目,并通过对国内生产的ITER磁体铠甲性能与ITER性能设计要求值的比较分析,介绍了国内ITER PF、TF等磁体铠甲的生产现状。     

高熵合金的力学性能及变形行为研究进展

高熵合金是近年来提出的一种新的合金设计理念,打破了一般合金中以1种或2种元素为主,辅以极少量其他元素来改善合金性能的传统思想,由多种元素以等原子或近似等原子比混合后形成具有独特原子结构特征的单一固溶体合金.高熵合金的多主元特性使其在变形过程中表现出多重机制(包括位错机制、形变孪生、相变等)的协同,因而高熵合金已经展示了优异的力学性能,如高强、高硬、高塑性、抗高温软化、抗辐照、耐磨等,被认为是最具有应用潜力的新型高性能金属结构材料,已经成为国际固体力学和材料科学领域研究的热点.本文首先介绍了高熵合金独特的结构特征,即具有短程有序结构和严重的晶格畸变;随后对近年来针对不同类型高熵合金(包括具有面心立方相、体心立方相、密排六方相、多相以及亚稳态高熵合金)力学性能、变形行为方面的研究成果,特别是强韧化机制以及相关的原子尺度模拟,进行了较为系统的综述;最后强调了高熵合金未来研究中所面临的一些主要问题和挑战,并对其研究进行了展望.     

一个基于非单调技术的超记忆梯度法

本文给出一个修正的非单调线搜索策略,并结合该策略提出一个求解无约束优化问题的超记忆梯度算法.该算法的主要特点是:在每一次迭代中,它所产生的搜索方向总是满足充分下降条件.这一特性不依赖于目标函数的凸性以及方法所采用的线搜索策略.在较弱的条件下,该方法具有全局收敛和局部R-线性收敛性.数值实验表明了该方法的有效性.     

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