数据驱动的铝基复合材料性能预测和逆向设计

采用数据驱动的方法对 SiCp(0.5CNT)/7075Al 铝基复合材料的化学成分以及制备工艺进行了分析, 针对抗拉强度和延伸率两个力学性能进行了特征重要性分析, 构建了包含 8 种机器学习算法的集成框架, 自动进行模型的参数调优和最优模型选择, 并在此基础上进行了材料逆向设计. 实验结果表明, 在 470 ${^\circ}$C 固溶 40 min, 120${^\circ}$C 时效 15 h 的热处理工艺下, SiCp(0.5CNT)/7075Al-1.0Mg 复合材料抗拉强度和延伸率的预测值为 617.48 MPa 和 2.98%, 实验值为 647.0 MPa 和 3.31%, 两项物理性能的平均绝对百分比误差(mean absolute percentage errors, MAPE)较小, 依次为 4.56% 和 9.97%. 这说明本数据驱动方法对铝基复合材料的工艺优化和性能提升有一定指导意义.     

缺失数据假设下的灵活贝叶斯分位数回归分析

考虑缺失数据假设下,响应变量为有序分类变量的灵活贝叶斯分位数回归分析.对有序分类变量添加一潜在变量,并假设潜在变量服从广义偏斜拉普拉斯分布,由此建立起有效的贝叶斯后验推断程序.与传统的贝叶斯分位数回归方法相比,本方法的主要优势在于广义非对称拉普拉斯分布的尾部灵活,具有高度的适应性.最终,以云南省某医院生殖遗传中心的试管婴儿数据为例来说明本方法的有效性和适用性.     

玉米芯-污泥基改性复合活性炭对废水中Cd~(2+)的吸附特性

本文以废弃物普通玉米芯和城市污泥为研究原料,通过碳酸钾改性、碳化方法,制备玉米芯-污泥基改性复合活性炭吸附剂。同时,探究了不同复配比例吸附剂受添加剂量、粒径、废水初始浓度等因素的影响程度,以优化复合吸附剂的复配比,并利用扫描电子显微镜(SEM/EDS)、傅里叶红外光谱等手段进行检测分析。研究表明,玉米芯与污泥的复配比为1∶3、粒径为0.83mm吸附剂受废水初始浓度影响较大,当废水初始浓度为50mg/L污泥基改性复合活性炭可适用于吸附低浓度重金属Cd~(2+)废水,实现低浓度Cd~(2+)的固化转移。     

振动对ZL205A合金偏析组织及硬度的影响

为了解决ZL205A合金铸件产生偏析缺陷等问题，进一步明确振动对偏析组织及硬度的影响规律，采用电磁式振动台作为振动源，探究了振动频率、振幅、振动时间对合金偏析组织占比及硬度的影响情况。结果表明，振动频率在25~55 Hz内变化时，随着振动频率的增加，偏析组织占比呈现先减小、后增加的趋势，硬度呈现先增大、后减小的趋势；振幅由1 mm增加到4 mm的过程中，偏析组织占比逐渐减少并趋于稳定，硬度呈现先减小、后增大的趋势；振动时间由30 s增加至75 s时，偏析组织占比呈现增加趋势并最终趋于稳定，硬度呈现先减小、后增大的趋势。振动频率对合金偏析组织和硬度的影响最为显著，振动时间和振幅的影响次之，此外，偏析组织的析出也会影响合金硬度。研究结果为明确ZL205A合金在振动条件下凝固组织的变化规律、提高铸件质量提供了理论参考。     

基于矿热炉外磁场信号的三相电极位置检测系统设计

针对矿热炉三相电极位置精确测量、节能降耗和安全生产的需求,设计一种基于矿热炉外磁场信号的三相电极位置检测系统。首先根据矿热炉的实际构造,结合COMSOL Multiphysics软件,建立矿热炉仿真模型,并对矿热炉磁场进行分析,选取外磁场信号采样点。在选取的采样点,采集具有不同电极位置的矿热炉模型的外磁场信号,建立矿热炉外磁场信号样本集。根据该样本集,应用偏最小二乘(partial least squares,PLS)回归分析、径向基函数神经网络(radial basis function neural network,RBFNN)和粒子群优化RBFNN(particle swarm optimized RBFNN,PSO-RBFNN)分别建立矿热炉三相电极位置检测模型,并结合MATLAB GUI建立基于矿热炉外磁场信号的三相电极位置检测系统。实验结果表明,检测系统的三种模型都可以实现对电极位置的检测,其中PSO-RBFNN模型的效果最优,三相电极位置检测准确率达到94.98%(训练集),90.21%(测试集),均方根误差为0.053 5(训练集)、0.131 1(测试集)。提出的检测系统能够较精确地测量三相电极在矿热炉内的位置,实现非接触式检测,具有较好的实用价值和应用前景。     

基于径向基神经网络的Delta机器人位置精度补偿

针对Delta并联机器人末端控制精度问题,提出一种基于RBF的提高Delta并联机构运动学控制精度的方法。首先对Delta并联机器人的运动学逆解进行分析,探讨了影响控制精度的因素和现有提高控制精度方法的局限性。其次,求解Delta并联机器人的工作空间,结合实际工作,通过试验采集训练样本。以末端实际位置为输入样本,末端的期望位置与实际位置之差为输出样本,进行RBF神经网络模型训练,得到末端实际位置与位置偏差之间的非线性映射关系,基于此设计位置补偿策略。最后,在Delta机器人平台上进行实验验证,使用训练好的RBF网络结合运动学逆解,对Delta机器人末端进行轨迹跟踪控制。实验结果表明,末端控制误差由±30mm减小到±5mm,有效的减少了末端位置误差,为Delta机器人精准控制提供了一种简单易行的方法。     

含8-羟基喹啉侧基聚酯的合成、结构表征及荧光性能

以5‐硝基间苯二甲酸、5‐氯甲基‐8‐羟基喹啉盐酸盐等为主要原料，经多步反应合成了2种新型含8‐羟基喹啉侧基聚酯P5和P6．利用IR、UV‐Vis、1 H NMR、GPC和荧光光谱对相关化合物结构和性能进行表征．P5的重均分子量M w 、数均分子量M n和相对分子质量分布指数PDI为4416、3025 g／mol和1．46．P6的重均分子量Mw 、数均分子量Mn和相对分子质量分布指数PDI为7661、5040 g／mol和1．52．P5和P6的紫外光谱表明，二者的吸收峰位于266、328 nm处，分别归属于苯环的π‐π倡跃迁吸收峰和喹啉环的π‐π倡跃迁吸收峰．溶解性测试表明，P5和P6易溶于DMAc、DMF、DMSO和NMP ，部分溶于THF和CHCl3．P5和P6的DMF溶液（5×10－5 mol／L）以362 nm波长光激发，分别在432、433 nm处出现最大发射峰，发射紫色荧光．     

浅谈芭蕾舞基训与国标舞的关系

我国国际标准舞起步较晚,与世界先进水平存在差距,仍需不断探究国标舞基本功训练的有效方式。在很多人的印象中,国标舞似乎和芭蕾舞毫无关系,不仅风格迥异,就连身体运动的方式都没有太多的联系。但事实绝非如此,对国标舞的学习者而言,芭蕾舞是打好基础的最佳选择。本文从芭蕾舞的四大要素与国标舞的内在联系出发,论证了芭蕾舞基本功训练体系对于国标舞技术基础训练的重要性。在此基础上,结合实际经验,分别阐述了芭蕾舞基本功训练在摩登舞、拉丁舞两大国标舞系列训练中的重要性。     

双吡啶单吡咯钌配合物与DNA的相互作用

三联吡啶钌配合物和DNA相互作用已有大量报道,但基于类三联吡啶配体,如双吡啶吡咯,稳定的金属配合物和DNA作用却鲜见报道.利用荧光光谱、圆二色谱(CD)和紫外-可见光谱等表征手段,研究了4个已知的双吡啶吡咯钌配合物与DNA结合性质:[(PDP)Ru(COD)X],其中HPDP=2,5-bis(2’-pyridyl)pyrrolide,COD=1,5-环辛二烯,X=Cl~-(1), NO~-_3(2);[(PDP)Ru(COD)(H_2O)](BF_4)(3);[(PDP_(Cl))Ru(COD)Cl](HPDP_(Cl)=2,5-bis(2’-pyridyl)-3,4-dichloropyrrolide(4).发现化合物1以经典嵌插方式和DNA结合,2和3可能为部分或非经典嵌插结合DNA,4主要以静电相互作用结合DNA.此外,通过MTT法考察了配合物1～4对人宫颈癌Hela细胞的体外细胞毒性.