利用手持技术探究铁的电化学腐蚀实验*

借助手持技术,利用电压传感器和pH传感器测定不同酸碱性环境下金属铁发生电化学腐蚀的模拟原电池电压变化情况,探究金属铁发生析氢腐蚀和吸氧腐蚀对应的pH范围,帮助学生深入理解铁的电化学腐蚀原理,感受化学定量实验的魅力。     

基于曲线问题情境的信息化教学尝试*——以“沉淀溶解平衡”为例

基于高中生对实验曲线理解困难的现状,为挖掘实验曲线的教学价值,以沉淀溶解平衡为例,结合课堂演示实验和教学软件,设计了“宏观微观符号曲线”多重表征教学为一体的实验探究课。根据沉淀溶解平衡实验证据,绘制实验曲线,构建微观模型和图像,从而培养学生的证据收集与应用意识,提高学生对曲线的分析和理解能力,领会各种变化曲线的来源。在曲线理解的基础上建立“溶解平衡转化”思维模型,以此为开展“曲线融入式”的问题引导型实验教学提供参考案例。     

强化基础引导创新——核磁共振实验教学体系建设*

面对不同年级本科生和研究生设计了由浅入深、梯度渐进的核磁共振实验教学体系,利用实验教学全面介绍了核磁共振这一重要的分析手段,结合线上教学、课堂互动等新颖的教学模式,加深对重要知识点的认识和了解,与理论教学有机结合,取得了良好的教学效果。     

培养高阶思维和核心素养的高考有效复习——以“从海洋到餐桌上的碘”为例

选择学生比较熟悉的碘元素,结合海带提碘和精碘制碘酸钾工业生产情境展开复习教学,综合利用元素性质、反应原理探索含碘物质之间相互转化的最优路径,并对转化过程中的某些现象进行实验探究。通过设置有梯度的问题串引导学生在思考、分析、探究、归纳中完成综合型学习任务,实现知识规律化和体系化整合以及高阶思维培养。     

甲烷与氯气取代反应实验的创新设计*

基于甲烷氯代反应的机理,对物质体系、反应容器、光照条件、实验表征等进行分析,创新设计甲烷氯代反应实验,利用数字化实验的压强和温度传感器采集的实验数据为支持,更直观地多重表征甲烷与氯气发生的“取代”过程,对于成功实现甲烷氯代反应实验具有指导意义。     

探究镁与氯化钠溶液反应的微观过程*

镁在常温下和水发生反应的速率较慢,这是因为镁表面存在氢氧化镁附着层的保护作用,但是镁可以和NaCl溶液发生较快的反应,在产生大量气泡的同时生成白色固体。通过对白色固体进行分析发现,在有Cl^-的环境下氢氧化镁会逐渐转化为碱式氯化镁,同时也会导致溶液pH的升高。经过实验探究发现,镁在不同浓度NaCl溶液中的反应现象存在差异,在反应过程中溶解氧含量也会下降。     

基于(火积)理论的“+”形高导热构形通道实验研究

基于构形理论和■理论,对"+"形高导热通道的方形构造体开展导热实验研究,并对不同优化目标和不同高导热通道布置形式下的构造体导热性能进行比较.结果表明:对于"+"形高导热通道的方形构造体,实验和数值计算所得到的构造体最高温度点均位于"+"形高导热通道两分支之间,实验和数值计算所得到的构造体平均温差和■耗散率的误差均在可接受范围内,这从定性和定量的角度证明了导热构形优化结果的正确性.与"H"形高导热通道的方形构造体相比,构造体内高导热通道采用一级"+"形布置使得其导热■耗散率得到降低.■耗散率最小的一级"+"形高导热通道构造体最优构形与最大温差最小的构造体最优构形相比,前者的导热■耗散率降低了5.98%,但最大温差提高了3.57%.最大温差最小目标有助于提高构造体的热安全性,■耗散率最小目标有助于提高构造体的整体导热性能.在保证热安全性能的前提下,实际微电子器件设计中可采用■耗散率最小的构造体最优构形以提高其整体导热性能.     

基于Matlab数据库工具箱的实验数据自动抽取及应用

矩阵计算和多领域的算法库是Malab科学计算软件的核心,它所提供的大量函数库为科研工作者进行专业领域实验提供了巨大的方便。Matlab数据库工具箱虽然开启了自动化调用数据的功能,但是并不是每位科学实验的研究者均具备数据库编程和书写SQL语句的技能,而大规模参数赋值却是科学实验的基础。因此通过介绍工具箱中Query Builder的使用,建立ODBC/JDBC兼容数据源,对大规模实验数据进行自动抽取数据、变量赋值及图形化表示、函数测试及调用。实现不书写任何计算机语句,完成大规模数据的调用赋值以及函数调用的功能,旨在帮助实验者快速完成物理数据的计算工作。     

设计性研究性实验题目设置和教学方法初探

本文站在提高学生科学素养、培养创新型人才和增强国家科技竞争力的高度,针对大学物理实验教学中普遍存在的设计性、研究性实验题目设置"难",以及由此带来的教学"难"问题,提出了明确的思路和较实用的解决方案,对于全面贯彻教学基本要求,提高实验教学层次和质量具有重要的现实指导意义。     

Optimal design of non-equilibrium experiments for genetic network interrogation

Many experimental systems in biology, especially synthetic gene networks, are amenable to perturbations that are controlled by the experimenter. We developed an optimal design algorithm that calculates optimal observation times in conjunction with optimal experimental perturbations in order to maximize the amount of information gained from longitudinal data derived from such experiments. We applied the algorithm to a validated model of a synthetic Brome Mosaic Virus (BMV) gene network and found that optimizing experimental perturbations may substantially decrease uncertainty in estimating BMV model parameters.