1,3,4,6—四硫代戊搭烯—2,5—二酮制备含硫取代基的四硫富瓦…

以１，３，４，６－四硫代戊搭烯－２，５－二酮为原料，经偶联，醇解，烃化或醇解，烃化，偶联等步骤，制得四甲硫基四硫富瓦烯，四乙硫基四硫富瓦烃，二喹喔啉硫醚，４－甲硫基－５－甲氧甲酰硫基－１，３－二硫环戊烯－２－酮。四甲基乙烯和４，４＇－二甲硫基－５，５＇－二甲氧甲酰硫基四硫富瓦烯及它的异构体混合物，提出了１，３，４，６－四硫代戊搭烯－２，５－二酮醇解机理。讨论了未得到某些预期产物的原因，报道了３种四     

Pb2＋在液/液界面迁移的电化学研究及其应用

用循环伏安法研究了双硫腙络合推动Pb^2＋在水/乙酰丙酮界面迁移的伏安过程. 实验证明, 该过程是受扩散控制的不可逆过程, Pb^2＋由水相转移到有机相中, 与双硫腙形成络合物Pb(DzH)₂. Pb^2＋的峰电位在－0.3 V处, 并且在5× 10^－6～0.1 mol•L^－1范围内与峰电流成正比. 这一方法为工业废水中铅的在线、现场测定提供了可靠、灵敏的检测方法.     

不同分级循环加卸载模式下六边形蜂窝能量演化规律

为了阐明循环加卸载路径对六边形蜂窝能量演化的影响规律,设计了3种不同分级循环加卸载试验,揭示了不同分级循环加卸载模式下外界输入总能量、弹性变形能、耗散能、塑性变形能等参数的演化特征及相互关系,研究结果表明：不同分级循环加卸载作用下,蜂窝的初始峰值强度和平台应力与卸载过程蜂窝弹性能的释放程度有关;3种不同分级循环加卸载模式下外界输入总能量、蜂窝的弹性变形能和塑性变形能随着加卸载梯级增大呈现非线性增加的趋势,耗散能在前三级循环作用下随着加载次数增加而减小,在最后一级循环中循环载荷上限较大,扰动效应强于强化效应,耗散能呈现相反趋势;提升循环载荷上限,蜂窝内部损伤增加,且越接近蜂窝初始峰值强度,蜂窝的损伤越严重;同时提升循环载荷下限,蜂窝弹性能释放较少,损伤加剧。     

高温遇水冷却岩石循环加卸载力学性能试验研究

为研究高温遇水冷却后不同岩性岩石在循环加卸载条件下的物理特性和力学响应特征的变化规律,对高温遇水冷却后的花岗岩、大理岩及绿砂岩试件分别开展了单轴压缩和循环加卸载试验. 结果表明,当加热温度超过400 °C后,三类岩石的体积增长率显著增加,400 °C可以作为三类岩石物理参数发生突变的阈值温度.总体上,三类热处理水冷却岩石的单轴抗压强度随温度的升高而降低,但花岗岩在200 °C温度处理后峰值强度比常温时有所增加. 在循环荷载作用下,花岗岩滞回曲线接近于线性,上限应力较高且不可逆变形小;而绿砂岩和大理岩的上限应力低于花岗岩且变形较大.相同温度热冲击下滞回环宽度大小顺序为绿砂岩>大理岩>花岗岩.随循环次数的增加,三类高温遇水冷却岩样的塑性变形减小,弹性模量增大,试件强度较单轴压缩均有提高;随温度升高,破坏面裂纹更为发育,破裂岩屑更为细碎.      

基于预训练模型和多视角循环神经网络的电力文本匹配模型

针对传统方法未能考虑词向量的动态性及句子间交互不充分等问题,提出基于BERT预训练模型及多视角循环神经网络的文本匹配模型。通过BERT-whitening方法对BERT输出的句向量进行线性变换优化,并利用多视角循环神经网络将两句子不同位置的BERT动态词向量进行双向交互计算;将句向量与词粒度交互向量进行融合后计算结果。实验结果表明,提出的模型相较于对比模型有明显性能提升,实用性良好。     

密闭空间串联式两级热电制冷器瞬态特性分析

综合考虑包括汤姆孙效应在内的热电材料内部效应,建立工作在绝热表面空间内和非绝热表面空间内的串联式两级热电制冷器计算模型,通过分析冷热端温度、级间温差等参数的瞬态变化对两级热电制冷器性能的影响,得到了制冷空间温度、制冷量、制冷系数等性能参数随时间的变化规律. 分别改变输入电流、热电偶数量和热电偶分配比,对比分析了2种模型的最低制冷温度、降至稳定温度耗时、制冷量和制冷系数的变化规律. 结果表明,与相同条件的单级热电制冷器相比,两级热电制冷器降温所需时间较长但可达到更低的制冷温度;适当增大电流可以有效减少制冷耗时,且存在最佳电流、最佳热电偶数量和最佳热电偶分配比,分别使制冷空间温度最低,制冷器制冷系数最大.     

某些子群介于正规与反正规之间的有限群北大核心CSCD

有限群G的子群H称为G的BNA子群,若对任意的x∈G有H^(x)=H或x∈.若有限群G的所有素数阶和4阶循环子群都是G的BNA子群,则称G为CBNA群.本文主要刻画CBNA群的结构,并且给出所有真子群都是CBNA群的完全分类.     

几乎各向同性的高维空间分数阶扩散方程的分块快速正则Hermite分裂预处理方法

一类空间分数阶扩散方程经过有限差分离散后所得到的离散线性方程组的系数矩阵是两个对角矩阵与Toeplitz型矩阵的乘积之和.在本文中,对于几乎各向同性的二维或三维空间分数阶扩散方程的离散线性方程组,采用预处理Krylov子空间迭代方法,我们利用其系数矩阵的特殊结构和具体性质构造了一类分块快速正则Hermite分裂预处理子.通过理论分析,我们证明了所对应的预处理矩阵的特征值大部分都聚集于1的附近.数值实验也表明,这类分块快速正则Hermite分裂预处理子可以明显地加快广义极小残量(GMRES)方法和稳定化的双共轭梯度(BiCGSTAB)方法等Krylov子空间迭代方法的收敛速度.     

基于新型相似日选取和VMD-NGO-BiGRU的短期光伏功率预测

光伏功率预测在现代电力系统调度和运行中起着重要作用.针对光伏发电功率的多变性和复杂性,提出了一种基于新型相似日选取和北方苍鹰算法（Northern Goshawk Optimization, NGO）优化双向门控循环单元（Bidirectional Gated Recurrent Unit, BiGRU）的短期光伏功率预测方法.首先,利用斯皮尔曼相关系数选取主要气象因子,通过变分模态分解（Variational Mode Decomposition, VMD）将原始光伏功率和最大气象因子分解重构为一系列子信号.其次,通过构建新的评价指标筛选出相似日数据集,利用一组BiGRU建立以相似日子信号为网络输入的深度学习模型,并利用NGO对每个BiGRU网络的超参数进行有效优化.最后,对各子信号的预测结果进行综合,得到最终的光伏功率预测值.仿真结果表明,所提混合深度学习方法在预测精度和计算效率方面均优于其他方法.