人机接口对决策行为的支持研究

在阐明人机接口重要性的基础上从不同学科角度论述了人机接口对决策行为的支持，并结合港口管理决策的实际应用系统对此进行了说明。     

稀土复合混凝剂的制备与应用

研制了一种高效混凝剂PACRES并将其用于印染废水处理中,处理效果优于聚合氯化铝(PAC),是一种去除印染废水色度的高效混凝剂。新型稀土复合混凝剂PACRES是一种以聚合氯化铝为主要成分,并含有稀土、硫等元素的复合混凝剂。将它用于印染废水处理,可提高处理效果,使废水的色度去除率达90％以上,COD去除率达到65％以上,同时用量比PAC降低30％～50％。     

磷化铟从闪锌矿结构到氯化钠结构的相变

用两种方法研究了InP从闪锌矿结构到氯化钠结构的相变，第一种是基于等焓的方法，另外一种是根据柯西平衡判据.利用从头算平面波赝势密度泛函理论研究了InP在一系列高压下的电子结构和弹性常数，同时根据等焓条件发现InP从闪锌矿结构到氯化钠结构的相变压强是12.1 GPa，与根据柯西平衡判据得到的结果一致，从而说明用这两种方法来研究晶体的结构相变是可行的.     

酮古龙酸菌WB0104的全基因组分析

酮古龙酸菌(Ketogulonigenium sp)可以将L-山梨糖转化为维生素C的前体2-酮基-L-古龙酸, 具有重要的工业应用价值. 酮古龙酸菌WB0104基因组由一长度为2765030 bp的环形染色体和2个环状质粒(267968和242707 bp)组成, 染色体的(G+C)含量为61.69%, 含2727个可读框(open reading frames, ORF), 它的复制、转录和翻译以及碳水化合物和能量代谢系统是完整的, 而修复系统不完全. WB0104中有640个左右的预测ORFs属于转运蛋白, 占总预测基因数的四分之一左右, 远远高于目前已知的其他细菌, 推测与其适应土壤环境因素有关.     

高效完善DICOM图像显示软件的开发研究

按照DICOM标准定义的各层次信息内容和数据格式,作者对各种类型的医学图像给予其相应类别的定义,以用来记录各自的图像信息,达到了能对多种医学图像进行显示的DI-COM图像显示软件的设计要求,为解决传统的DICOM图像显示软件应用范围的局限性提供了一种方法.     

第一性原理研究高温高压下TiB2的物理性质

采用第一原理方法计算TiB_2在高温高压下的物理性质.对结构参数、弹性常数、体积模量、能带结构、声子色散、热力学性质等进行了密度泛函理论计算.计算结果与其他实验和理论计算值吻合较好.通过对E-V曲线、声子色散曲线和态密度(DOS)的分析,证明TiB_2是机械稳定的.用B/G和泊松比的两种方法判断TiB_2为脆性材料.在准谐振德拜模型的基础上,计算分析了德拜温度Θ和热膨胀系数对温度和压强的依赖.并从不同压强下定容比热容随温度变化的曲线图中得出,在T=1300 K以后,c_V无限靠近Dulong-Petit极限.通过分析电子态密度,发现TiB_2具有金属性,并且随着压强的增大费米能级处峰值降低,赝能隙变宽,非局域化加大,共价键作用增强,从而也证明了晶体结构的稳定性.     

绕丹宁修饰富勒烯作为新型聚合物太阳能电池受体光伏材料增强光吸收(英文)

首次将染料分子3-乙基绕丹宁连接到[6,6]-苯基-C61-丁酸甲酯(PCBM)上,合成了具有增强光吸收性能的新型富勒烯受体光伏材料PCBRh.通过1 H NMR,13 C NMR和质谱分析确定了PCBRh的结构,紫外-可见吸收光谱测试表明所合成的PCBRh在300~600nm比起PCBM具有更强的光吸收,这归因于3-乙基绕丹宁高的吸光系数.电化学测试表明PCBRh的最低未占轨道(LUMO)能级比PCBM高0.1eV,这是由绕丹宁基团的给电子作用引起的.将PCBRh作为受体光伏材料与聚己基噻吩(P3HT)共混构建出体相异质结太阳能电池,在优化的制备工艺(P3HT/PCBRh=1:1(质量比),135℃热处理10min)下,电池器件的能量转换效率为1.46%.通过AFM表征研究退火处理对光活性层的形貌的影响及其与电池器件效率的联系:与参比P3HT:PCBM共混薄膜相比,退火处理使P3HT:PCBRh薄膜中的P3HT聚集成长度约为20nm的长条,并且粗糙度较大,因此不利于激子的扩散与分离.     

桥梁伸缩缝病害分析

桥梁的热胀冷缩、收缩、徐变、活载的作用等均能引起梁体的纵向变形,导致梁端发生纵向位移.为满足这种变形,就需在梁端与桥台之间和桥面非连续处设置构造缝,并安装能满足梁端伸缩变形及受力要求的装置,这种构造缝及伸缩装置即为桥梁伸缩缝.伸缩缝长期暴露于空气中,且频繁承受车辆荷载的冲击,在频繁冲击作用下使得原本较薄弱的梁端更容易破损,雨水积留于破损空隙,更加速了混凝土的破坏,形成恶性循环,从而导致伸缩缝的变形破坏,使行车舒适性降低,噪音增大,而且雨水还会通过伸缩缝渗入梁体,危及桥梁及行车安全.     

基于RF-EMD-LSTM对PM2.5浓度预测研究

实现PM_2.5浓度的精准预测对空气污染防治具有重要的指导作用.鉴于多数研究中PM_2.5浓度预测算法和特征都较为单一,不能精确实现PM_2.5浓度的短时预测,提出了一种新颖的混合预测框架(RF-EMD-LSTM),通过过去24 h数据实现下一小时PM_2.5浓度预测.首先利用随机森林算法(random forests, RF)对污染物数据特征进行重要性评估,实现特征选择;然后再将特征数据与通过经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)的PM_2.5特征分解后的序列联合作为长短期记忆网络(long short term memory network, LSTM)的输入数据,进行模型训练,训练结果相加获得最终PM_2.5浓度预测值.实验结果表明,提出的混合模型与其他单一模型相比,预测精度明显最佳.     

周期Anderson模型的Green函数方法处理

基于Ｇｒｅｅｎ函数技术,作者首先分析了切断近似对处理一维对称周期Ａｎｄｅｒｓｏｎ模型中电子间关联的影响,然后计算了该模型的局域磁矩,杂化能量元和基态能量,计算结果与Ｂｌａｎｋｅｎｋｅｃｌｅｒ等人的Ｍｏｎｔｅ Ｃａｒｌｏ模型一致,这表明Ｇｒｅｅｎ函数方法可以较好地处理周期Ａｎｄｅｒｓｏｎ模型的基态性质。