金属有机框架衍生单原子纳米酶的合成、表征与生物应用研究进展

单原子催化剂（SACs）具有高原子利用效率以及高催化活性，在各种催化体系中均表现出优异的性能.其原子级别的活性位点与天然的金属蛋白酶类似，因此单原子纳米酶（SAzymes）的概念也应运而生.而金属有机框架（MOF）由于其具有高孔隙率的特点，可以作为合成SAzymes的前驱体.该文总结了使用MOF前体/模板构建SACs的合成策略，以及SAzymes的生物应用，提出了基于MOF衍生的SAzymes的发展挑战和前景.     

TC4635-Q型钢模台车框架系统静力学分析

介绍了TC4635-Q型钢模台车的结构组成,为确保该台车的安全性,对其进行了强度、刚度校核。首先计算出台车在最不利工况下承受的混凝土载荷,然后使用Creo软件建立了台车的三维模型,通过ANSYS Workbench软件对台车模板系统进行了静力学分析,由此计算出台车框架系统承受的载荷,并对框架系统进行了静力学分析,最后将软件分析结果与力学计算结果进行对比。结果表明模型设计与载荷计算合理,台车强度、刚度均处于合理范围内,且具有一定的安全余量。研究结论为可变式钢模台车进一步力学分析和结构优化提供了一定的理论依据。     

基于码头闸口数据的集卡周转时间短时预测方法

为给车辆调度优化以及集卡预约系统设计提供重要参考,利用所采集的深圳市某港口的码头闸口数据,建立一种基于数据挖掘的集卡周转时间短时预测方法.首先,通过对码头闸口数据进行分析,获取车辆到达时间分布、任务类型、作业方式等集卡作业特征以及集卡在码头内的周转时间;在此基础上,利用循环神经网络并结合训练集数据,建立集卡作业特征与其周转时间之间的映射关系.其次,为减少随机波动对周转时间预测效果的影响,利用小波分解算法对循环神经网络拟合结果的残差进行高频噪声分离,并通过自回归模型拟合过滤后的低频序列.最后,将拟合后的循环神经网络与自回归模型进行结合,建立一种支持集卡周转时间短时预测的组合模型,并利用测试集数据进行有效性验证.结果 表明,相比单一的循环神经网络,该组合模型可以大幅提升预测精度.     

带有加性噪声的阻尼吊桥方程随机吸引子的存在性

用算子分解技巧, 通过对方程的解进行先验估计, 给出随机动力系统的一致渐近紧性, 从而证明了随机吊桥方程在加性噪声下随机吸引子的存在性.     

矩形张量的S-型奇异值包含集

利用矩形张量A的指标集的一个划分——非空真子集S及其补集、分类讨论思想和三角不等式,研究了A的奇异值定位问题,得到了A的S-型奇异值包含集.     

分形集上广义调和拟凸函数的一些积分不等式

给出了分形实线集R~α(0α≤1)上广义调和拟凸函数的定义,并且建立了一些关于广义调和拟凸函数的推广的Hermite-Hadamard型和Simpson型积分不等式.最后给出了文中得到的积分不等式在分形实线上关于α型特殊均值的一些应用.     

基于修正斜压场的RC框架边节点剪切性能分析

为研究钢筋屈服强度和混凝土抗压强度对钢筋混凝土(RC)框架边节点剪切性能的影响规律,基于修正斜压场理论(MCFT),对某框架边节点的剪切应力-应变骨架曲线进行数值模拟,并与试验结果进行对比.在验证MCFT算法的精度后,研究钢筋屈服强度和混凝土抗压强度两个参数变化对RC框架边节点剪切应力-应变骨架曲线和峰值剪切应力的影响规律.结果表明:基于MCFT可以较好地模拟RC框架边节点的剪切应力-应变关系曲线; RC框架边节点的峰值剪切应力对混凝土抗压强度的变化更为敏感,但当试件的钢筋(HRB400)屈服应力下降幅度超过16.45%时,对钢筋屈服应力的变化更为敏感;当试件的钢筋(HRB400)屈服应力下降幅度超过10%时,节点发生钢筋滑移破坏,此时峰值剪切应力会大幅下降.     

边界监督多重集典型相关分析

多重集典型相关分析(multiset canonical correlation analysis,MCCA)仅仅考虑了多组数据间的相关性信息,不能有效地反映样本数据的几何结构与鉴别信息,因此为了解决这个问题,首先在LDA思想的启发下,构建了监督多重集典型相关分析(supervised multiset canonical correlation analysis,SMCC)的理论框架,并以此为基础,结合边界Fisher分析(marginal fisher analysis,MFA),提出了边界监督多重集典型相关分析(marginal SMCC,MSMCC).该算法的基本思想是在最大化数据相关性的同时,还要最大化组内数据的类间离散度以及最小化组内数据的类内离散度.在人脸图像与目标数据库上的实验结果验证了所提算法的有效性.     

追踪物理学中的跨领域模因

以美国物理学会旗下期刊2000—2019年发表的论文和Web of Science论文摘要为基础，用模因短语刻画知识，构建模因关系网络并引入跨学科测度Rao-Stirling指数以计算模因的跨领域分数，从而追踪物理学中的跨领域模因。分别从网络拓扑结构指标、跨领域测度指标和专业术语对比3个方面进行验证，证明了所提的模因关系网络和模因的跨领域分数可以有效反映知识在不同领域间的扩散现象。