基于人工神经网络的湍流大涡模拟方法

大涡模拟方法(LES)是研究复杂湍流问题的重要工具,在航空航天、湍流燃烧、气动声学、大气边界层等众多工程领域中具有广泛的应用前景.大涡模拟方法采用粗网格计算大尺度上的湍流结构,并用亚格子(SGS)模型近似表达滤波尺度以下的流动结构对大尺度流场的作用.传统的亚格子模型由于只利用了单点流场信息和简单的函数关系,在先验验证中...     

基于光谱学技术结合分子模拟研究芹菜素与大豆分离蛋白的相互作用

以大豆分离蛋白(SPI)与芹菜素(API)为研究对象,通过采用荧光光谱法、紫外-可见吸收光谱法和圆二色光谱法并结合分子模拟技术研究芹菜素与大豆分离蛋白之间的相互作用。荧光滴定结果表明,芹菜素对大豆分离蛋白的荧光有较强的猝灭作用,为静态猝灭机制。获得的热力学参数熵变与焓变均为负值,表明芹菜素与大豆分离蛋白间的相互作用力主要为氢键和范德华力。同步荧光实验表明,芹菜素与大豆分离蛋白结合导致酪氨酸残基周围微环境疏水性增加和色氨酸残基周围微环境极性增加。三维荧光光谱和圆二色光谱实验表明,芹菜素与大豆分离蛋白作用使得蛋白质多肽链部分伸展,蛋白质表面疏水性下降,巯基含量增加,进一步的分子模拟显示芹菜素分子分别插入到大豆分离蛋白的SPI-7s和SPI-11s的疏水空腔中,与LEU226,GLN77,THR75,HIS76,ASN74以及THR353,THR328,MET329,LEU354,ASP342,LYS113,THR358,LYS330等氨基酸残基发生相互作用,并与HIS76,ANS74以及ARG340,LYS330,THR358,THR328和SER339氨基酸残基形成氢键。     

托卡马克中磁流体不稳定性与高能量离子相互作用

在托卡马克中,磁流体不稳定性与高能量离子相互作用是一个非常重要的问题,它对未来聚变堆稳态长脉冲运行至关重要。HL-2A是我国第一个具有先进偏滤器位形的非圆截面的托卡马克核聚变实验研究装置。撕裂模是托卡马克中的一种基本的电阻磁流体不稳定性,它可以改变磁场的拓扑结构,形成输运短路,甚至会触发大破裂。高能量离子在燃烧等离子体和各种外部辅助加热过程中是不可避免会产生的。目前,撕裂模与高能量离子相互作用依然存在一些关键性问题,例如撕裂模与高能量离子相互作用的共振关系、该物理过程导致高能量离子损失的物理机理等,并且还没有完整的关于撕裂模与高能量离子共振相互作用的数值模拟工作。因此,本综述论文主要从以下三个方面展开:1)回顾撕裂模与高能量离子相互作用的研究历史;2)基于HL-2A实验,从数值模拟的角度讨论撕裂模与高能量离子共振相互作用的物理机理以及其导致高能量离子损失的物理机制;3)展望未来聚变堆中撕裂模与高能量离子相互作用的情况。     

拟线性双曲组一类非局部混合初-边值问题的半整体C1解

在研究拟线性弦振动方程带第三类边值问题的精确边界能控性时,出现了拟线性双曲组一类非局部混合初-边值问题.论文先证明该类非局部混合问题局部C1解的存在惟一性,并考察其存在高度的性质,进而利用一致先验估计证明半整体C1解的存在惟一性,并以此为基础研究相应问题的精确边界能控性,最后为便于应用,将论文的结论写成了可化约方程组的情形.     

具有反馈控制的非自治Logistic模型的正周期解

A nonautonomous delayed logistic model with linear feedback regulation is pro- posed in this paper.Sufficient conditions are derived for the existence,uniqueness and global asymptotic stability of positive periodic solution of the model.     

单重工作休假M/M/c排队驱动的流体模型分析

该文在M/M/c排队驱动系统中加入工作休假策略,研究了单重工作休假多服务台排队驱动的流体模型.利用拟生灭过程和矩阵几何解法得到驱动系统稳态队长分布.构建净输入率结构,导出流体模型的稳态联合分布函数满足的的矩阵微分方程组,进而利用Laplace-Stieltjes变换(LST)方法得到稳态下缓冲器库存量的空库概率及均值表...     

R32/PAG润滑油体系的黏度和质扩散系数实验研究

本文采用光散射法对R32/PAG润滑油混合体系的动力黏度和质扩散系数进行了实验研究,温度范围从293.15?353.15 K,压力范围从0.09?1.26 MPa,共计获得16个数据点.R32/PAG体系的表面波散射特性属于过阻尼区,当温度一定时,R32/PAG混合物的黏度随着R32所占比例的升高而减小.本文黏度、质扩...     

基于量子逻辑的模糊线性时序逻辑的模型检测

模型检测的主要问题是处理具有量化信息的系统的验证问题,该文在量子逻辑和时序逻辑的相关理论基础上引入了可能性理论以及模糊线性时间的可能性测度,研究了线性时序逻辑在模糊时态下的模型检测方法.通过引入可能性理论以及广义可能性Kripke结构定义,对广义可能性Kripke结构中的模糊线性时间性质进行了讨论,有利于研究不确定现象...     

模型空间上截断Toeplitz算子的范数和本质范数

借助分布函数不等式,本文得到模型空间上截断Toeplitz算子的范数和本质范数的一个上界和下界.作为应用,本文给出有界符号的截断Toeplitz紧性的一个充分必要条件.     

基于深度学习的3D分子生成模型研究进展

分子生成作为药物设计领域的一个基本问题,旨在以低成本和高效率的方式设计出具有理想生物活性和药代动力学属性的新颖分子.近年来深度生成模型在药物设计中得到了广泛应用,大量的模型结构和优化策略得到探索,其中大多是生成一维或二维的分子结构.随着深度学习在处理几何图形数据上的快速发展,面向3D分子的生成模型被提出,因其在直接生成3D分子构象和基于结构的药物设计上的优势和潜力而越来越受到关注.本文对近年来国内外学者在3D分子生成上取得的成果进行了系统的总结和分析,从3D分子生成算法输入的角度将其分为基于隐变量的生成、基于2D分子图的生成和基于3D分子构象的生成;接着从3D分子生成算法输出的角度将其分类为定向生成和非定向生成;随后总结了相关生成模型在主要的公开数据集上的性能,以探究各种生成模型的优缺点;最后对未来可能的研究方向进行了展望.