氢氧化镁的结晶习性研究

本文用负离子配位多面体模型探讨了NaOH水热介质中Mg(OH)2晶体的结晶习性。提出了Mg(OH)2的水热改性属溶解-结晶机制、生长基元为Mg(OH)6^4-八面体的观点。Mg(OH)2-NaOH-H2O体系高温热力学计算和电阻在线检测结果间接验证了生长基元论点。理论推导表明：Mg(OH)6^4-八面体的共棱连接方式决定了Mg(OH)2的结晶习性。     

人工神经网络用于锕系离子An3+水解常数pK1预测研究

０引言水解常数是金属离子水溶液化学的基础数据，对于研究水溶液中离子的状态以及进一步研究其在水溶液中的其它化学行为是必不可少的。一般金属离子（包括镧系金属离子）的水解常数数据相对较为完善，对它们水解的规律性也有不少研究，但锕系金属离子的水解常数数据迄今较缺乏，特别是重锕系的水解常数数据基本空缺犤１～５犦。这主要是因为锕系多为放射性元素，重锕系则基本是人工元素，被发现或合成较晚，即使通过核反应合成，量也往往极少（常以多少个原子个数计算），且半衰期大多很短，因而从获取样品到进行有关化学研究都相当困难。…     

植物体系中甲酯酶的底物专一性的理论研究

酶对天然底物的高度专一性是酶的特点之一. 然而关于酶是如何对底物具有高度专一性以及识别能力, 我们的理解仍然缺乏. 本文以植物体系中发现的一组甲酯酶(MESs)对一些底物[包括水杨酸甲酯(MeSA), 茉莉酮酸甲酯(MeJA)和吲哚-3-乙酸甲酯(MeIAA)]的催化反应为例, 报道了同源建模和理论计算对茉莉酮酸甲酯酶(AtMES10)和水杨酸结合蛋白2(SABP2)的研究结果. 基于简单的锁-钥匙理论(底物与酶结合时不发生基团的碰撞或严重排斥), 以底物对接到酶的活性部位(即底物中—COO的一部分占据可被催化丝氨酸亲核进攻的位置) 为原则, 可以在空间上为酶对底物的专一性提供解释. 模拟结果表明, SABP2可对MeSA有高活性, 对MeJA和MeIAA有低或无活性; AtMES10可对MeJA有高活性, 而对MeSA和MeIAA有低或无活性, 这与实验结果相一致. 因此, 相关酶的结构预测与计算机模拟对了解酶的底物专一性具有重要的意义.     

二苯甲酮晶体的生长习性预测和实验研究

从生长速度恒定的三维晶体几何学模型出发,计算出二苯甲酮晶体理想外形中各个晶面消失所需的最大临界生长速率,由此预测了各个晶面在晶习中消失的先后顺序.利用过冷熔体法在不同的过冷度条件下生长了二苯甲酮单晶,将单晶的实际生长习性进行比较,发现理论预测结果与实际生长习性变化比较吻合.     

TC4钛合金超高周次轴向振动疲劳试验

应用基于压电超声疲劳试验技术开发的20kHz轴向振动疲劳试验系统,完成了室温下TC4钛合金超高周疲劳试验,获得了TC4合金在107～109周次范围内的轴向振动疲劳寿命曲线(S-N曲线);运用C.Paris推导公式预测了TC4合金材料的寿命,得到各应力水平下破坏率为50％、95％、99％的安全寿命.结果表明:在疲劳循环大于107周次时,试件仍会发生疲劳断裂,疲劳强度随循环次数的增加而下降,并不存在明显的疲劳极限.TC4合金的S-N曲线在107～109周次的范围内呈连续下降型.在轴向振动超高周疲劳试验中,试件的裂纹扩展寿命只占其在50％破坏率下疲劳安全寿命的一小部分,其疲劳寿命主要由试件的裂纹萌生寿命决定.     

基于粗糙集模糊神经网络的爆破振动危害预测

为了探索一种能克服单因素预测的局限性、提高爆破振动危害预测精度的方法,基于粗糙集模糊神经网络理论,建立了综合考虑爆破振动幅值、主频率、主频率持续时间及结构动力特性等10个因素的民房破坏程度预测模型;用铜绿山矿爆破振动和民房破坏情况观测数据,对该模型进行了训练和测试,测试结果与现场观测结果具有良好的一致性。研究表明:粗糙集理论可将现场数据进行属性约简,简化输入变量,缩小神经网络的搜索空间,改善爆破振动的预测性能;基于粗糙集模糊神经网络理论的爆破振动危害预测模型,能更好地考虑各种因素对危害程度的综合影响,避免了单因素预测的局限性。     

中国玉米产量与消费量预测研究——基于改进GM(1,1)模型

中国当前玉米生产量与消费量的不断增长标志着玉米行业的巨大发展潜力.以2012-2020年中国玉米生产量与消费量为例,通过提升原始数据序列光滑性和重置时间响应函数初始条件两方面对传统GM(1,1)模型进行改进,并对模型的拟合情况进行检验.研究结果表明:改进后模型的平均相对误差及后验方差比值均低于传统模型,这表明改进模型比传统模型具有更高的预测精度,能够更好地预测中国玉米生产量与消费量情况.最后利用改进的GM(1,1)模型预测2021-2025年中国玉米生产量与消费量,发现2021-2025年中国玉米生产量与消费量将持续增长,但增速放缓.研究结论科学、可靠,可为中国玉米产业的经营和管理提供一定的科学依据.     

蛋白质空间结构预测的一种优化模型及算法

用理论方法预测蛋白质结构有两个难点,第一是要有一个合理的势函数,第二是要有一个有效的寻优方法找到势函数的全局极小点,本文采用联合残基力场建立了蛋白质空间结构预测模型,然后用我们给出的一种改进模拟退火算法搜索势函数的全局极小点,对脑啡肽的空间结构进行了预测和分析。     

基于组合预测法的共享单车租赁需求量预测

共享单车的租赁需求量预测对于单车企业提升运营效率十分必要,是单车再调度的前提。为了更加准确地预测出共享单车的租赁需求量,本文结合随机森林、XGBoost、GBDT三类数据驱动预测算法的优点,提出了一种基于向量投影法的加权对数平均组合模型。定义了组合模型的优性,非劣性,劣性的概念。并证明了该方法至少是一种非劣性的预测方法。通过将该方法运用于现实问题中,以解决实际单车租赁需求量预测问题。实例研究发现:该方法在单车租赁需求量预测中可以为优性预测模型, 能够对单车再调度起到正向作用。该方法可以为单车租赁需求量预测的相关研究提供一种切实有效的解决方向。