基于光滑粒子流体动力学方法与TANH本构方程的钛合金切屑形态预测

引入TANH本构方程,建立了钛合金切削过程的光滑粒子流体动力学(SPH)方法的切削模型.新模型解决了基于有限元方法(FEM)的传统切削模型经常出现的网格畸变问题,另外利用控制变量法标定出TANH本构方程的修正系数.相较于传统的Johnson-Cook本构模型,该模型将材料的应变软化现象考虑在内,更加准确描述出钛合金在大应变和动态再结晶情况下材料的动态力学性能.同时,新模型很好解释了钛合金切削过程中锯齿形切屑的形成过程与形成机理.实验结果与模拟结果对比显示,基于SPH方法与TANH本构方程的切屑模型可以准确可靠地预测钛合金切屑形态与切削力.     

食品添加剂行业运用区块链技术的可行性及实施路径分析

区块链对于实体经济及新时代的发展具有重要意义。食品添加剂作为现代食品工业的核心,其行业与区块链技术的结合有着较高的研究价值。本文归纳了区块链技术在我国不同领域的应用,发现食品添加剂行业的链改实施处于研究盲点。因此,本文分析了食品添加剂行业存在的问题及区块链技术对于解决这些问题的可行之处,并提出关于"区块链+食品添加剂"的实施路径。     

基于多波束接收机的FRB实时搜寻终端设计

快速射电暴(Fast Radio Burst, FRB)是一种偶发的、瞬时射电暴,为了探测到更多的样本进行研究,本文基于多波束接收机开发了一套实时搜寻终端,该系统包括信号采集与处理、单波束信号处理、多波束信号合成与分析、探测结果存储与发布等单元,可以对多路波束信号进行同时采集和分析,利用多波束的信号参考效应消除干扰,提高探测准确率.在某射电望远镜上进行了观测实验,通过捕捉脉冲星的单脉冲信号检验了FRB信号的探测功能,结果表明该终端可实现准确、实时的FRB探测.     

国际人才国内外研究的热点及述评 ——基于CiteSpace的可视化分析

选取2004—2018年Web of Science和中国知网收录的864篇国际人才研究领域的学术论文为样本,运用文献计量方法对样本进行可视化分析并绘制科学知识图谱.通过关键词共现、聚类以及节点分析,发现国内外学者对人才流失、移民或智力回流、海归创业、技术创新等问题比较关注.基于国内外研究热点进行文献述评,发现国内外学者在国际人才的流动动因、效应(人才外流、人才回流、人才环流)、创业等已经形成较为丰富的成果,但在人才环流、非制度因素、管理创新等方面还存在一定的研究空间.     

基于样本冗余控制的材料属性机器学习预测模型

当前基于机器学习的材料属性预测研究中,通常采用数据库获取的所有数据样本,通过计算其高维向量表示来训练预测模型。然而材料数据库样本的高冗余性导致了训练的模型具有很强的偏向性和过拟合的现象。为此,提出一种剔除数据集中冗余性样本的算法,从数据集中选择具有代表性样本;通过使用多种机器学习算法预测材料属性并进行比较,结果表明如果没有实行基准数据集的冗余控制,即使是随机原始数据集也可以由于高冗余样本而得到很好的预测性能指标;研究还发现使用具有代表性样本进行训练实际可以帮助训练出具有更高泛化能力和更具预测性的模型。因此,提出降低冗余度是评估材料性能预测模型的必要步骤。     

珠江口溢油预测预警与决策支持系统开发与应用

为满足珠江口海域溢油应急反应与快速清污处置的要求,我们重点研究了珠江口海域三维水动力模型、溢油漂移扩散模型、溢油风化模型、清污决策模型以及GIS、AIS集成等关键技术,开发出＂珠江口溢油预测预警与决策支持系统＂,可通过Internet网络实现溢油在三维空间的漂移扩散及性质变化过程可视化动态显示,并可综合现场溢油参数信息提供应急决策辅助支持,对于提升珠江口海域溢油应急快速反应能力和保障海洋经济可持续发展具有十分重要的现实和长远意义。     

几种新透明质酸金属配合物的合成及生物活性

以质酸钠为原料,合成了多种质酸金属配合物,质酸镁、质酸镓、质酸镧、质酸铈、质酸钕.所合成的目标化合物经过IR,1 HNMR,EDX和元素分析表征,并在体外通过MTT法,实验了几种质酸金属配合物对子宫颈癌细胞的生物活性.结果表明:几种质酸金属配合物对子宫颈癌细胞的增殖与本底质酸钠相比有较好的抑制作用.     

染料高效脱色光合细菌的分离与分析

为增强染料废水的生物处理,从印染厂的污泥中分离筛选出1株高效脱色光合细菌HL.对其在不同pH、碳源和氮源的条件下对5种染料的脱色效果进行了研究.结果表明,菌株HL菌落呈鲜红色,圆形、光滑、湿润、稍突起、边缘整齐,直径0.5～2.0mm;个体呈螺旋状,单根极生鞭毛,革兰氏染色为阴性,含有细菌叶绿素a,可进行光合作用.对活性艳红和直接胡兰的脱色效果显著,特别是对直接胡兰在24h内脱色率达到100%.菌株HL在中性环境下,分别以葡萄糖和氯化铵作为脱色培养基的碳源和氮源时,对直接胡兰的脱色率和降解率分别达到100%和98.67%.