基于学业质量水平的物理建模能力研究

参考2017版物理课标学业质量水平,构建物理建模能力评价指标,采用测试法调查了高二理科学生物理建模能力,结果表明学生的建模能力较薄弱,并依据评标找出了学生建模过程中存在的具体问题.了解学生建模能力的现状,教师可以更好地设计教学活动以发展学生的建模能力,进而提升学生的物理学科核心素养.     

高中物理“教-学-评一体化”课堂教学探索——以“示波器的原理——带电粒子在电场中的偏转”为例

"教-学-评一体化"的课堂是指围绕教学目标,教师的教学、学生的学习以及教师对学生的评价组成一个有机的、整体的有效课堂.教学"有效"的唯一证据在于目标的达成,在于学生学习结果的质量,在于何以证明学生学会了什么.因此,教学中要关注对学生的评价.本文以"示波器的原理——带电粒子在电场中的偏转"为例,论述在"教-学-评一体化"的课堂中如何用评价促进学生思维发展.     

CF2燃料组件主要堆内辐照性能

结合辐照考验方案,评价了CF2先导燃料组件的机械性能及燃料棒的热力性能,结果表明各项性能均满足准则要求。结合辐照后池边检查结果,对CF2燃料组件的主要堆内辐照性能进行了研究,包括燃料组件及燃料棒生长和弯曲、定位格架生长等各项燃耗相关性能。结果表明,在燃耗达到44500 MWd/tU的情况下CF2燃料组件主要辐照性能均达到了预期水平,满足反应堆的使用要求。CF2燃料组件后续可批量应用于华龙一号。     

基于QSAR对偶氮染料光响应性及降解路径研究

采用密度泛函理论方法计算偶氮染料类化合物的量子化学参数,研究该类化合物结构与光响应活性的定量构效关系(QSAR),应用多元回归方法建立的方程具有显著统计学意义,并结合紫外光谱结果进行降解过程预测.结果表明:光催化体系中会最先造成偶氮染料的N=N键与萘环的断开,然后再生成其他副产物,副产物再经过电子转移、开环等一系列反应...     

SOLO分类法在化学开放性试题评价中的应用初探

针对传统的化学开放性试题评价方式难以反映学生对知识掌握程度的弊端,介绍一种评价方法,即SOLO分类法,又称“可观察的学习成果结构”。SOLO分类法将学生对知识的掌握程度分为由低到高的5个层次,以此来了解学生的认知情况并运用在化学开放性试题的评价中,试图在化学开放性试题的评价方式上有所补充,从而促进化学新课程评价方式改革的完善。     

高考物理实验试题的特征分析与教学启示——以2022年高考物理实验试题为例

2022年高考物理实验试题落实立德树人根本任务,指向发展学生核心素养．以全国甲卷、全国乙卷、河北卷、山东卷、湖南卷、广东卷和浙江卷7套高考试卷中的物理实验试题为研究对象,从题型设置、考查内容、教材关联、情境创设、绝对难度和科学探究等多个视角探究了实验试题的特征．7套试卷的实验试题在实验能力和科学探究能力方面各有偏重,题型设置多样,情境设置新颖．根据研究结果给出教学建议：实验教学应重视教材实验内涵,引导教学回归教材;优化实验设计形式,提升学生科学探究能力;创设真实实验情境,突出价值观念引领．     

硝基芳烃对圆腹雅罗鱼毒性的DFT研究

对30种硝基芳烃化合物进行DFT-B3LYP/6-311G**水平全优化计算, 据所得量子化学参数分类建立了硝基苯类和硝基苯胺类化合物对圆腹雅罗鱼急性毒性(－lgEC₅₀)的定量构效关系(QSARs)模型. 结果表明, 硝基苯类化合物的毒性主要由硝基基团的电荷(Q_-NO2)和前线轨道能级差(ΔE)决定; 硝基苯胺类化合物的毒性则由分子最低未占轨道能级(E_LUMO)和ΔE决定. 苯环上取代基的类型、数目和取代位置直接影响到标题化合物的毒性大小, 强吸电子基如硝基会降低Q_-NO2和E_LUMO大小, 使化合物毒性增强, 且邻对位硝基取代的毒性高于间位取代; 相反, 给电子基团氨基的存在则会使化合物的毒性降低. 总之, 硝基是这两类化合物致毒的主要基团, 将硝基包覆或还原为氨基应为此类化合物解毒的重要途径. 最后以1,4-二硝基苯为例, 模拟了其活性亚硝基中间产物与蛋白质中还原性巯基间的反应, 并将其与硝基苯和1,3-硝基苯的反应活化能进行了比较, 讨论了不同取代基数目和位置对分子活性的影响, 结果与QSAR模型分析一致, 进一步验证了硝基芳烃化合物的致毒历程, 研究结果对品优高能炸药的分子设计也有助益.     

《分子间相互作用——物理图像、计算方法与模型势能》

本书为引自国外的优秀外版图书。本书详细介绍了各种长程、中程和短程分子间力;分子间相互作用的定量计算方法及应用;非加和性及与其相关的多体力;50多个模型势能。本书专门列有附录,详尽给出了各种必要的数学工具以及多电子体系的量子计算方法。书号:9787122169051定价:78.0元开本:16出版日期:2013年8月化学工业出版社出版     

一种基于遗传算法的肽/蛋白质结合模式虚拟筛选建模技术

“合理”QSAR模型是指在了解配体与受体相互作用模式的前提下建立定量构效关系, 这样避开了传统做法仅仅依靠样本集分子自身信息来构建预测模型的诸多弊端. 本文将此思想应用于肽/蛋白质亲和活性的研究当中, 借助于遗传算法作为虚拟受体结合靶点及相互作用模式的筛选手段得到了一种新的建模技术: 肽/蛋白质结合模式遗传虚拟筛选(genetic virtual screening of combinative mode for peptide/protein, GVSC). 该法成功解决了“合理”QSAR研究中的难题, 即大多数情况下受体结构未知而难以了解配基与之发生的结合方式. 分别使用58个血管紧张素转化酶, 18个Camel抗体蛋白cAb-lys3双位点突变残基对GVSC加以检验, 其结果表明GVSC能够较好地阐明配基与受体之间的作用机理, 并能得到优于传统方法的QSAR模型.