动力学模态分解方法重构及预测流场误差分析

利用动力学模态分解(dynamic mode decomposition,DMD)方法可以实现非定常流场的分解、重构和预测,但该方法重构和预测流场的误差需要给出定量分析.鉴于此,提出了定量描述动力学模态分解重构和预测流场的误差分析方法,以雷诺数Re=80的圆柱绕流二维流场数值模拟结果为例,研究了非线性流动和周期性流场重构和预测误差的动态变化情况.结果表明:依据能量大小确定的模态反映了流场的主要相干结构;低频、低增长/衰减率和大尺度的相干结构能量占比大,对流场的影响较大;DMD方法可以准确重构非线性和周期性变化流场,重构的误差小于10-10,预测流场的误差较重构流场出现跳跃增大现象;DMD方法预测非线性变化流场的误差在样本时间区间内较小(小于10-3),超出样本区间误差的发展急剧增大,变化情况依赖于数据样本;预测周期性流场的误差稳定在10-4左右.     

次酉极因子的扰动界

矩阵扰动问题不仅对矩阵论,而且对控制论、力学、线性系统以及工程都有着重要的意义.主要利用矩阵特征值与奇异值的性质,对广义极分解中次酉极因子的扰动界进行研究,得到F范数下新的扰动界,并利用最新的换子不等式,对李仁仓的研究结论重新证明,该证明更加简短有趣.     

氧化还原介体催化强化污染物厌氧降解研究进展

 由于厌氧生物处理技术具有产生剩余污泥少、可回收能源等优点而被广泛用于处理各种有机污染物，尤其在有毒、有害、难降解污染物的去除方面取得了良好的效果。然而，厌氧生物法的处理速率通常比较低，而氧化还原介体可通过自身不断的氧化和还原来传递电子，提高电子在氧化还原反应过程中的传递速率，从而促进污染物高效厌氧降解。醌类物质和腐殖酸是应用较多的氧化还原介体，在催化难降解污染物降解方面取得了一定效果。讨论了氧化还原介体的特点、作用机制，并总结了其对偶氮染料厌氧脱色、反硝化和多氯联苯厌氧降解的强化作用，提出了氧化还原介体未来的研究方向。     

松木-聚氯乙烯复合材料催化热解特性的研究

通过热重法研究了松木与聚氯乙烯复合材料的催化热解特性,结果表明聚氯乙烯脱氯阶段与松木的纤维素、半纤维素热分解阶段温度区间重合,二者共热解时存在协同效应,并且HCl的释放对纤维素的脱水反应能够产生催化作用,HCl释放也对木质素的热分解及碳化反应有着明显的催化作用,导致二者共热解制备的碳化物产率提高,约为29.61%。并且利用元素分析仪、扫描电镜和能谱仪对成碳材料进行表征分析,结果表明成碳材料表面粗糙呈现多孔结构,其碳元素含量较高达到74.67%。     

[Zn(Pybox)Br2]配合物的合成, 晶体结构及催化性质研究

合成了一种锌的配位化合物(Dm-Pybox)ZnBr2(1),(Dm-pybox为2,6-二[4',4'-二甲基噁唑啉]吡啶),通过核磁,元素分析,红外和X-射线单晶衍射表征确定其结构.对于配合物C15 H19 N3 O2 ZnBr2,Mr(分子量)=498.52,单斜晶系,空间群为P21/c,a=10.2422(19)?,b=16.141(3)?,c=11.513(2)?,β=99.128(2),V=1879.2(6)?3,Z=4,F(000)=984,μ=5.570mm-1,ρc=1.762g/cm3,最终的R1=0.0584(I>2σ(I))和wR2=0.1773(所有数据).配合物1可以在水溶剂和室温条件下高效催化二茂铁甲醛与活泼亚甲基化合物Knoevenagel缩合反应.     

带有白噪声的Berger方程随机吸引子

考虑带有白噪声的Berger方程解的随机渐近性行为, 用渐近先验估计技术和算子分解方法, 通过引入同构映射构造等价过程, 证明随机吸引子在(H²(U)∩H¹₀(U))×L²(U)中的存在性.     

CRH380A型动车组转向架检修及分解工艺

介绍了CRH380A型动车组转向架三级检修工作的主要内容，以及三级检修过程中的分解工艺和检修注意事项，为日后检修工作提供必要的理论依据。     

基于多变量希尔伯特频域模型的癫痫发作预测

癫痫发作具有突发性和反复性,对患者生命安全构成巨大威胁.为了对癫痫发作进行有效地预测,提出了多变量希尔伯特频域模型的癫痫发作预测方法.将希尔伯特边际谱、希尔伯特边际谱的变化方向和希尔伯特加权频率组成一个三维特征向量作为多变量希尔伯特频域模型,输入到支持相量机中,实现癫痫的发作预测,最后采用癫痫发作预测特征方法对预测结果进行评估.实验结果表明:采用多变量希尔伯特频域模型分析方法预测δ波和θ波的癫痫发作,癫痫预测范围在30~45 min,患者有足够的时间采取措施应对;癫痫发作周期在5~10 min,缩短患者等待时间,降低焦虑程度;与多种相关方法进行比较,该方法具有较低的错误预报率和较高的预测敏感度.