不同精制方法对四逆散中4种有效成分含量的影响

采用醇沉、陶瓷膜超滤、大孔树脂吸附3种方法精制四逆散水提液,以4种有效成分保留率等为指标,对各方法精制效果进行对比.超滤法对柴胡皂苷a(87.29%)保留效果较好,醇沉法保留芍药苷(85.04%)和柚皮苷(93.52%)优势明显,大孔树脂吸附法则能很好地保留柴胡皂苷a(88.14%)和柚皮苷(85.57%),同时此法可以显著降低固形物得率,各有效成分在精制物中含量较高.在四逆散精制方法研究过程中应该全面考虑各类有效成分含量的变化.     

荷兰非机动化交通模式研究

非机动化交通模式包括自行车出行和步行2种方式,这种可持续化的绿色交通出行模式具有健康、环境友好、便利、廉价以及有益于缓解城市交通拥堵的优势。荷兰是推广非机动化交通模式较为成功的国家,具有完善的非机动化交通基础设施。为控制小汽车使用量的增长,政府在近20年中,建立了持续的政策并推行了一系列有效的措施,以鼓励非机动化交通模式在该国的发展。但是基于非机动化交通模式更适用于短途出行的特征,它最终无法取代其他交通模式。因此,如何将非机动化交通模式与其他模式,尤其是公共交通有效地结合起来,对于每个城市的可持续化交通发展将至关重要。     

导电硅橡胶的线性电阻特性研究

研制了炭黑填充的线性导电硅橡胶，对炭黑填充的导电硅橡胶的电阻随炭黑含量变化及其线性特性进行了详细的研究，确定了最佳的炭黑含量，同时对其导电机理及实验结果作出比较合理的理论模型解释。     

面向21世纪的Si基光子学

Si基光子学是近年来在半导体光电子学和纳米材料科学领域中迅速发展起来的一个新型分支学科,旨在研究各类Si基低维材料的发光特性,各种Si基光子器件的设计与制作,并进而实现用于现代光通信技术的全Si光电子集成电路。预计在未来10年内,随着Si基纳米材料发光效率的提高,器件制备技术的进步和光电子集成工艺的成熟,Si基光子学的研究将出现重大突破性进展,并很有可能引发一场新的信息技术革命。本文着重介绍了用于Si基光电集成的光子学材料、器件与工艺在近3~5年内所取得的研究进展,并预测了它们的未来发展趋势。     

锥形血管中非定常流动的管壁切应力分布

对锥形血管中的非定常血流流动进行了讨论,导出了管壁切应力分布的公式,在相应的数值算例中,着重讨论了锥度角及轴向距离对管壁切应力的影响。     

一种区间直觉模糊信息集成的新方法

研究了属性权值完全未知且属性值为区间直觉模糊数的多属性决策问题．首先提出了一种将区间直觉模糊数转化为区间数的公式;然后,基于可能度法给出了一种新的客观赋权方法。并给出一种基于可能度的方案的排序方法;最后。通过实例证明了该方法的有效性和实用性．     

一种运动目标亚像素位移的估计方法

采用频域分析的方法，充分利用图像的相位信息，在对数谱的基础上提出了一种可以使目标位移估计达到亚像素级的方法．这种方法不依赖于图像内容，与以往算法相比不仅精度高，而且易于实现．提出的图像预处理方法提高了图像信噪比，减少了图像的分布噪声在频域中的影响，使得算法更具鲁棒性．     

分段压裂过程中射孔段水泥环密封完整性的数值模拟

水平井射孔段井筒由于孔眼的存在,在分段压裂过程中应力集中现象极易加剧固井水泥环的破坏。此外,由于高压压裂液直接作用在水泥环孔眼壁面上,使其完整性在压裂过程中遭受的挑战更大。本文建立了热流固耦合数值模型旨在分析分段压裂过程中射孔段水泥环内部的温度与应力变化,研究了套管内压、压裂液排量、水泥弹性模量、孔径与孔密对于水泥环密封完整性的影响规律。计算结果表明,压裂过程中水泥环一界面、二界面以及孔眼处均会产生剪切破坏。考虑瞬态力热耦合作用时,水泥环孔眼处失封风险提高。压裂液排量、孔径与孔密对水泥环切向应力影响较小;套管内压与水泥环弹性模量的降低虽然可在一定程度降低剪切破坏系数,但难以避免射孔段水泥环压裂初期的剪切破坏。     

自适应逆推算法在感应电机控制中的应用

针对Krause和Thomas提出的带有两个定子绕组和两个转子绕组的二相等价电机模型,通过坐标变换得到沿着磁通向量转动的坐标方向上的电机动态模型.应用逆推技术设计了自适应控制器,通过选择Lyapunov函数来保证整个系统的稳定性,进而逐步导出控制率和参数自适应律.该方法克服了参数的不确定性以及负载扰动对系统的影响,确保了转子磁链和转速的跟踪性能以及系统的稳定性能.系统的转子磁链与转速能渐近跟踪给定的参考信号,仿真结果验证了该控制策略的有效性.     

力学信息学简介

数据在力学的发展中始终属于最基础和最重要的角色。在古典力学时代,通过对海量数据的总结归纳,科学大师们得出了以牛顿运动三大定律为代表的自然世界运行的客观规律。在当今时代,快速发展的力学实验自动化技术和高通量技术,使力学数据呈爆炸式增长,如何基于迅猛增长的数据来快速发现、发展和革新力学理论,成为一个迫切需要解决的问题。力学工作者可以借助当下快速发展的人工智能算法,直接智能地优化实验和生产工艺,或者利用诸如符号回归、稀疏回归和流形学习等机器学习方法对数据进行挖掘处理,发现并给出数据所遵循的公式形式,将数据上升为知识。这一人工智能和力学相结合的交叉学科便是“力学信息学”。基于力学信息学方法,古老的力学学科也必将迎来新的春天。