基于有限元仿真的东风11型救援小车支撑块结构优化

对东风11型救援小车支撑件进行了有限元分析．通过有限元计算。详细分析了有效应力分布情况；找出了应力集中较大的区域．并分析了其主要原因；观察了应力值最大区域并提出了改善应力集中的方法和措施。从而达到了结构优化的目的．     

中天山与吐哈地块的碰撞时限:来自早泥盆世后碰撞花岗岩类的证据

新疆中天山东段路白山一带早泥盆世岩浆活动频繁,侵入岩广泛发育,主要由花岗闪长岩、二长花岗岩、钾长花岗岩、斑状花岗岩及花岗斑岩组成,并伴有大量幔源基性岩浆的底侵.地球化学分析结果显示,早泥盆世花岗岩类具高硅、高铝、低钙、贫镁的特征,铝饱和指数(A/NCK)为0.94～1.0,属中—高钾钙碱性弱过铝质I型花岗岩.野外地质、岩石矿物及地球化学特征显示,其形成于后碰撞构造环境.结合区域地质资料及前人研究成果,认为中天山北缘洋盆于志留纪中期闭合,导致中天山与吐哈地块相互碰撞.从晚志留世开始,该区进入后碰撞构造演化阶段,并可能一直持续至晚泥盆世.     

优化光谱指数的露天煤矿区土壤重金属含量估算

光谱学提供了对土壤中许多元素进行定量分析和快速无损检测的方法。可见光和近红外反射光谱（Vis-NIR）为研究土壤重金属污染提供了一个有用的工具。于新疆准东露天煤矿区采集51个0～10 cm深度的土壤样品，在实验室中分别测定样品的有机质（SOM）含量、重金属砷（As）含量与高光谱；使用基于JAVA语言自主开发的两波段组合软件V1.0（No: 2018R11S177501）计算不同高光谱数据变换形式（原始反射率（R），倒数（1/R），对数（lgR）和平方根（）下Vis-NIR区域（400~2 400 nm）所有两波段组合得到的优化光谱指数（NPDI）与As的相关性，在最优光谱指数（|r|≥0.73和p=0.001）中通过变量重要性准则（VIP）进一步筛选VIP≥1的指数作为模型自变量，基于地理加权回归（GWR）模型估算As含量并使用四个交叉验证度量标准：相对分析误差（RPD），决定系数（R2），均方根误差（RMSE）和最小信息准则（ACI）评价模型精度，从而探讨优化光谱指数方法应用于高光谱检测露天煤矿区土壤重金属砷含量的可行性。结果表明：(1）研究区As含量离散度较高，所有样品中SOM含量均小于2％，且As含量与SOM含量在0.01的显著性水平上无显著相关性（|r|=0.113）。（2）As含量与单波段光谱反射率的相关性很低（|r|≤0.228），而通过R，1/R，lgR，计算的NPDIs与As含量的相关性在近红外（NIR，780~1 100 nm）和短波红外（SWIR，1 100~1 935 nm）光谱中发现最高的相关系数和最低的p值（|r|≥0.73和p=0.001），在长波近红外（LW-NIR）区域基于R形成的NPDIs与As含量相关性最高（|r|=0.74）。（3）VIP方法分别筛选NPDI_{R（1 417/1 246）}，NPDI_{1/R（799/953，825/947）}、NPDI_{sqrt-R（1 023/1 257，1 008/1 249，1 021/1 250，1 020/1 247）}和NPDI_{lgR（801/953，811/953，817/951，825/947，828/945）}为GWR模型自变量。(4）从4个预测模型的表现可以看出，Model-a（R）与其他三个模型（Model-b（1/R），Model-c（）和Model-d（lgR））相比，它具有最高的验证系数（R2=0.831，RMSE=4.912 μg·g-1，RPD=2.321）和最低的最小信息准则值（AIC=179.96）。优化光谱指数NPDI_{R(1 417/1 246)}有助于快速准确地估算As含量，为进一步获取地表土壤重金属污染分布信息提供理论支持和应用参考，促进露天煤矿区环境污染快速有效调查和生态可持续发展。     

Chemical Constituents of Euphorbia glomerulans

Chemistry of Natural Compounds -     

基于灰色关联法的春小麦叶片含水量高光谱估测模型研究

利用高光谱植被指数反演植被水分含量时,快速、准确的找到实测光谱数据与植被水分相关性最高的植被指数是研究的重点。在农田尺度上,以春小麦野外光谱数据与叶片含水量的定量关系为基础,通过灰色关联度分析,筛选出与叶片含水量灰色关联度较高的5种典型的水分植被指数,并建立了估算春小麦叶片含水量(LWC)的偏最小二乘回归(PLSR)模型和BP神经网络(back propagation artificial neural networks, BP ANN)模型。结果表明：(1)光谱一阶导数可以有效去除噪声影响并突出光谱特征信息,尤其是在750～830,1 000～1 060和2 056～2 155 nm等区间明显提高了与LWC的相关性。(2)灰色关联法能够较好的表征各水分植被指数与叶片含水量间的关联性,其中基于原始光谱建立的前5个水分植被指数都是两波段比值植被指数,基于光谱一阶导数建立的水分植被指数基本上都是两波段归一化差值植被指数。(3)所建立的两种模型中,基于光谱一阶导数建立的PLSR和BP神经网络模型R2分别为0.80和0.81,稳定性基本相同且都较好;两种模型RMSE都是0.55,RPD分别为2.01和1.41,说明PLSR模型的预测精度比BP神经网络模型高。从模型的验证效果来看,PLSR模型在估算春小麦叶片含水量方面有一定的优势,为高光谱定量反演春小麦叶片含水量提供一定的参考。     

Chemical Variations among Shengmaisan-Based TCM Patent Drugs by Ultra-High Performance Liquid Chromatography Coupled with Hybrid Quadrupole Orbitrap Mass Spectrometry

Shengmaisan (SMS) is a famous traditional Chinese medicine (TCM) formula to treat coronary heart diseases. It has been developed into several TCM patent drugs to meet the demands of different patients. In this study, a research strategy was proposed to reveal the chemical variations among four SMS-based patent drugs, including Shengmai Oral Solution (Shengmaiyin, SMY), Shengmai Capsule (Shengmai Jiaonang, SMJN), Yiqi Fumai Injection (YQFMI), and Yiqi Fumai Capsule (Yiqi Fumai Jiaonang, YQJN). Firstly, 227 compounds were tentatively identified using an Orbitrap-MS in the full scan/dd-MS² mode. Secondly, untargeted metabolomics analysis suggested that ginsenosides, steroidal saponins, and lignans were the main types of differential compounds for the four patent drugs. Finally, the contents of 25 compounds were simultaneously determined in 30 batches of samples in the parallel reaction monitoring (PRM) mode. Partial least squares discriminant analysis (PLS-DA) revealed the contents of ginsenosides Re, Rg1, Rb1, Ro, and Rg3, and schisandrin showed the highest intergroup variations. These compounds were chemical markers to differentiate the SMS-based patent drugs.     

用三维电镜图像数据测试空穴形状

用碳化硅强化金属基复合材料制作的不同切口的拉伸试样进行了拉伸试验并使用三维电子扫描显微镜对拉伸延性断面进行了微小空穴的三维形状测试，分析了在不同应力三维度下空穴聚合时空穴几何形状的变化，为准确模拟金属基复合材料在多向外载荷下的损伤过程，判断延性损伤机理提供了科学依据。     

Next-to-leading order QCD and electroweak corrections to Higgs-strahlung processes at the LHC

In this paper we calculate the total and fiducial cross sections as well as differential distributions for the Higgs-strahlung or VH process pp→VH→lv1/1~-1~++H,(V = W or Z, 1=e, μ) including QCD and electro-weak corrections up to next-to-leading order before and after reweighting photon PDFs of NNPDF2.3 qed, NNPDF3.0 qed,MRST2004 qed, CT14 QEDinc, and LUXqed at the LHC with 13 TeV and Higgs boson mass MH = 125 GeV. The predictions from the various photon PDFs before and after reweighting against each other are in good agreement.The photon PDF uncertainties of the photon-induced cross sections decrease significantly with the reweighting PDFs.