HPM视角下“基本不等式”的教学北大核心

《普通高中数学课程标准(2017年版)》中指出在数学学科核心素养培养过程中需要注重数学文化的渗透;并要求教师在教学过程中注重引导学生把握数学本质,了解数学的发展历程,厘清知识的源与流,建立新旧知识之间的关联.数学教师要尊重学生的认知规律和数学的学科特性,放慢节奏,增加体验,让数学学习自然发生.     

蒙脱石基复合光催化材料处理有机废水研究进展

半导体光催化作为一种绿色催化技术，具有广阔的应用前景。然而，到目前为止，光催化材料仍存在可见光利用率低，稳定性差，催化效率较低，难回收等问题。其中，光催化剂的负载化是解决回收与再利用的关键，也是其走向绿色应用的必由之路。蒙脱石是一种由颗粒极细的含水铝硅酸盐构成的层状矿物，在自然界中储量大、开采成本低，是一种优良的载体材料，在光催化材料中得到了广泛应用。本文系统介绍了目前蒙脱石基复合光催化材料的研究进展及其制备工艺，讨论了光催化技术在现实中的主要应用，最后对其发展前景进行了展望。     

高低温环境航天机构力矩特性测试平台研制

为了测试在太空环境下航天机构中弹性机构的性能指标,研制了高低温环境下测量角度-力矩特性的测试平台.分析测试平台测试原理后,设计了平台的机械结构、设计电气系统结构并搭建软件系统.机械结构考虑对被测对象的保护,针对高低温测试带有高低温箱,可以为被测对象提供-100℃～100℃的温度环境,具有热变形偏差测量与补偿设计,减少温度变化对测量精度的影响.软件系统具备收集、处理、存储数据和图形化显示能力.分析平台不确定度的组成,对传感器进行测试校准并对航天弹性机构进行测试,测试结果验证了:该测试平台的力矩检测范围为0～50 N·m,力矩检测精度≤0.5％FS,角度测量扩展不确定度为U=35.6″,得到了被测对象的角度-力矩特性曲线图.     

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。     

中国林业植物授权新品种(2010-2012)分析

分析了2010-2012年我国林业植物授权的90个新品种,对其培育单位、植物种类、品种用途进行了分析,对观赏树种做了专项分析,以期为林业植物新品种的培育提供基础性资料。     

考虑进口预旋的阶梯型迷宫密封转子动力特性

针对阶梯型迷宫密封转子动力特性受进口预旋影响的问题，提出了考虑进口预旋的阶梯型迷宫密封动力特性计算方法。基于Murphy小位移涡动原理建立气流激振力-转子位移-转子速度的控制方程；采用计算流体力学(CFD)数值模拟方法对不同预旋比的全环密封流道进行计算，通过频域内求解控制方程得到了刚度和阻尼等动力特性参数，研究了不同预旋比的情况下阶梯型迷宫密封的动力特性；绘制了流道内的压力分布和流速矢量图，研究了阶梯型迷宫密封的流场特性。数值仿真结果表明：随着预旋比的增加，直接刚度在低频部分增大，在高频部分减小，交叉刚度几乎不变，交叉阻尼随预旋增加而减小；气流预旋明显降低了直接阻尼，相较于预旋比λ=0的情况，λ=0.255及λ=0.516的工况下直接阻尼的预估值平均减小了16.9%和21.4%;随着节流次数增加，气流经过密封齿的压降逐渐增加，分别为0.25、0.374和0.499 MPa,密封齿顶的流速也逐渐增加，分别为79.5、88.36和106.0 m/s;由于密封齿阶梯式的排列增加了主流道的复杂性，阶梯密封流道分为节流区、射流区和涡流区，涡流区2个转向相反的旋涡增加了流道内气流动能的耗散。     

磁流变液中磁性颗粒成链与团聚的临界特征分析

热运动对纳米级磁流变液系统的颗粒团聚行为和宏观流变特性扰动影响不可忽视.为研究施加外磁场后系统微结构与热运动间的关系，探讨在不同颗粒粒径情况下热运动能量在系统总能量中的占比.采用CCD设计方法，分析Monte Carlo仿真获取的颗粒位形信息，生成关于外磁场磁感应强度、颗粒粒径和体积分数的系统热耦合系数<λ>回归模型;成链团聚的临界颗粒粒径计算值比文献经验值高出约23%，证实在考虑系统内多因素的综合影响下，纳米级磁流变液具有更严格的流变现象临界发生条件.     

紫色球杆菌视紫红质光谱特性的机器学习研究

近年来，机器学习等人工智能技术被应用于蛋白质工程，其在蛋白质结构、功能预测、催化活性等研究中具有独特优势。在未知蛋白质结构的情况下，将蛋白质序列和功能特性与机器学习相结合，基于序列-活性关系（innovative sequence-activity relationship，ISAR）算法，将蛋白质氨基酸序列数字化，用快速傅里叶变换（fast four transform，FFT）进行预处理，再进行偏最小二乘回归建模，可在数据集较少情况下拟合得到最佳模型。通过机器学习对紫色球杆菌视紫红质（gloeobacter violaceus rhodopsin，GR）的突变体蛋白质氨基酸序列与光谱最大吸收波长进行建模，获得了最佳模型。用最佳索引LEVM760106建模得到的确定系数R² 为0.944，均方误差E为11.64。用小波变换进行的预处理，其R² 虽也约为0.944，但E大于11.64，不及FFT进行的预处理。方法较好地解决了蛋白质序列与功能特性之间的数学建模问题，在蛋白质工程中可为预测更优的突变体提供支持。     

四-对羟基苯基卟啉的自组装及光电特性

利用X射线光电子能谱(XPS)测试5,10,15,20-四-(对羟基苯基)卟啉单体和5,10,15,20-四-(对羟基苯基)卟啉自组装二聚体,并通过化学模拟得到卟啉自组装二聚体分子的最优构象.结果表明:两种卟啉化合物中氧原子的类型不同;在单体卟啉中未检测到瞬态表面光电压信号,卟啉自组装二聚体表现出较好的瞬态表面光伏特性;卟啉自组装二聚体的光限幅性质优于卟啉1单体.