基于模糊综合评判的大学数学考核方式改革

独立高校数学课程的开设旨在让学生掌握数学知识的基础上,提高数学应用能力.然而现行的考核方式存在重考试结果,轻学习过程等问题.从传统考核方式入手,指出其不足之处,基于模糊综合评判法建立新型评价体系和数学模型,通过试点运行验证了新的考核方式的可行性、客观性、合理性和科学性.     

磺酸功能化三维有序大孔材料的制备与催化性能研究

采用模板法, 用正硅酸乙酯和3-巯丙基-三甲氧基硅烷的混合溶胶, 在聚苯乙烯胶晶间隙中原位转化, 除去模板后用双氧水将巯基氧化成磺酸基, 首次成功地制备了大孔规整排列的3DOM SiO₂-SO₃H材料. 样品用SEM, EDS, FT-IR等方法进行了测试表征. 结果表明, 所得到材料的三维大孔结构规整性十分好, 大孔孔径大约250 nm, 并由大约80 nm的小孔相连; 磺酸基很好地嵌入孔壁基质中, 吡啶吸附测定显示了典型的质子酸特征, 而且酸中心随硫含量增加而增多. 对乙酸与正丁醇的酯化反应显示了良好的催化性能, 磺酸含量越大, 催化活性越高. 这一研究为开发新型高效的固体酸催化剂提供了很有意义的结果.     

胶体晶体

简要综述胶体晶体的研究进展情况,主要介绍胶体粒子的简单自组装、模板引导下的自组装和二元胶体晶体组装等几类主要的胶体晶体制备技术,并概述胶体晶体在光子晶体、传感器、光子纸张、三维有序大孔材料、二维纳米结构阵列等方面的应用。     

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...     

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。     

游客情感计算的文本大数据挖掘方法比较研究

旅游文本大数据以其方便、快捷和低门槛的特点为游客情感计算提供了极大便利,已经成为旅游大数据的主要来源之一。基于大数据理论和情感理论,以文本大数据为数据源,在全面梳理国内外情感计算相关成果的基础上,利用人工智能中的逻辑/算法编程方法、机器学习方法、深度学习方法对旅游文本大数据进行挖掘,探索最佳的基于文本大数据的游客情感计算方法。研究发现：（1）基于情感词典的游客情感计算模型,其核心是构建情感词典和设计情感计算规则,方法简单,容易实现,适用语料范围广。（2）机器学习,用统计学方法抽取文本中的特征项,具有非线性特征,可靠性较线性特征的情感词典方法高。（3）基于深度学习技术的游客情感计算,效果良好,准确率在85%以上。训练多领域的文本语料易于移植,实用性强,且泛化能力好,较适合大数据时代游客情感计算研究。     

溶剂热法制备金属酞菁晶体的研究进展

金属酞菁是一类以异吲哚为组成单元的人工合成的平面大环配合物,它们不仅是高品质的颜料和染料,也是太阳能电池、液晶材料、信息存储、环境催化等领域的新兴材料。传统的金属酞菁制备往往需要高沸点溶剂的回流反应以及使用浓硫酸纯化产物,普遍存在毒性高、效率低、耗时长等缺点。从绿色化学的发展和新型金属酞菁材料的制备要求来看,采用环境友好、成本低廉、易于操作的新方法制备与纯化金属酞菁是未来的发展趋势。本文综述了溶剂热法一步制备金属酞菁晶体的研究进展,总结了能够通过该方法制备的金属酞菁晶体种类及其相应的反应条件和产物结构,综合评价了该方法的技术优势,并对应用溶剂热法制备的金属酞菁晶体的未来发展进行了展望。     

一种新型双吡啶悬臂Mn(Ⅱ)配合物的合成、晶体结构及DNA结合能力研究

通过3,3′-((乙烷-1,2-二基双(2-甲基吡啶杂氮二基)双(亚甲基))双(2-羟基-5-甲基苯甲醛)与2-羟基-1,3-丙二胺的缩合反应得到一种具有双吡啶悬臂的双核锰配合物。通过X射线单晶衍射确定了该配合物结构,结果显示其分子式为[Mn₂(C₃₇H₄₃N₆O₆)]·(ClO₄)₂。该配合物属于单斜晶系,P2₁/c空间群,晶胞参数为:a=1.096 50(19) nm, b=1.419 5(3) nm, c=3.109 4(5) nm, β=108.153(5)°。进一步分析表明两个二价锰离子分别与(N_amine)₂(N_imine)₂O₃和(N_imine)₂O₄体系配位,它们与配位原子形成的几何构型分别是十面体和扭曲的八面体。两个中心锰离子距离为0.331 6 nm,由酚氧原子和醋酸根共同桥联。另外,本文也利用伏安法和黏度法对该配合物与小牛胸腺DNA的结合能力进行研究,实验结果表明它们之间的结合方式为弱的插入作用。     

基于车身绕流的低雷诺数湍流模型改进研究

本文将汽车绕流模块化为各典型局部流动,通过常用湍流模型对各典型局部流动进行数值模拟,结果验证了湍流模型对转捩的捕捉能力是准确模拟汽车绕流的关键. 在分析汽车绕流分离及转捩机理的基础上,优化了稳态和瞬态求解方法,改进了湍流模型对转捩的预测能力,进而提高了湍流模型在汽车流场模拟上的精度. 针对汽车绕流的稳态问题,将流线曲率因子及 响应阈值引入 LRN $k$-$\varepsilon $ (low Reynolds number $k$-$\varepsilon $) 模型,获得了一种能够更准确预 测转捩的改进低雷诺数湍流模型 (modified LRN $k$-$\varepsilon $),改善了原模型对湍流耗散率的过强依赖性及全应力发展预测不足等问题;针对汽车绕流瞬态求解,通过分析 RANS/LES 混合湍流模型的构造思想及特点,引入约束大涡模拟方法,结合本文提出的改进的 LRN $k$-$\varepsilon $ 湍流模型,提出了一种能准确捕捉转捩现象 的转捩 LRN CLES 模型. 分别将改进的模型用于某实车外流场和风振噪声仿真中,通过 Ansys Fluent 求解器计算,并将计算结果与常用湍流模型的仿真结果、HD-2 风洞试验结果和实车道路实验结果进行对比,表明改进后的湍流模型能够更准确模拟复杂实车的稳态和瞬态特性,为汽车气动特性的研究提供了可靠理论依据及有效数值解决方法.      

力学研究中"大数据"的启示、应用与挑战

大数据在全世界发展迅猛, 应用成效显著.大数据独特的思维和方法, 为科学研究与探索提供了全新的范式.力学研究中,高时空分辨率、多参数同步观测与高精度、大规模模拟手段的发展,为力学大数据的发展提供了契机,大数据、机器智能方法的应用正呈现快速上升趋势.本文旨在分析大数据思维方法在力学研究中的应用, 及其启示与挑战.首先从大数据资源、大数据科学及大数据技术3个层面分析了大数据的内涵及研究态势,概括了国内外政府及组织机构的大数据发展规划.而后对比分析了力学思维方法与大数据思维方法的特点,指出两者的本质区别在于数据使用方式的不同而带来的范式差异:大数据采用数据驱动模型替代力学中的偏微分方程组以描述问题,在复杂系统的分析、预测中优势显著.回顾了大数据方法在材料性能预测、材料本构建模、湍流建模、结构健康监测及试验力学等方面的最新研究进展,以及动态数据驱动与数字孪生等大数据驱动的建模模拟新范式.总结了大数据在力学研究中应用的3种方式, 即驱动已有模型改进,挖掘复杂隐含的规律, 以及替代已有的理论方法等. 最后,建议以力学研究为主体和牵引, 大数据与力学双驱动,推动大数据与力学交叉形成理论与方法突破、及学科发展新方向.