自组装纳米模体

自组装已成为纳米技术制造工具系列中的一种关键性方法。在纳米领域中探索的科学家和工程师推断，与构成雪花同样类型的力——其自然的推斥吸引促使分子形成复杂的形状——可建构出有用的结构，比方说医疗器械或电芯片元件。但至今为止，大部分的纳米结构自组装研究只能在大学实验室演示。     

深度学习在引力波数据处理中的应用初探

截至2018-01-16,LIGO已成功探测引力波事件6次.可以预期,引力波探测事件会越来越多,引力波天文学会很快进入到大数据阶段.深度学习在大数据处理方面近年来得到迅速发展.它在数据处理速度,准确度等方面都表现出极大的优势.深度学习在引力波数据处理中的应用讨论还不多.本文引入此问题,并对其进行初步研究.引力波数据最大的特点是强噪声、弱信号.现行的数据处理方法是利用匹配滤波的方式把引力波信号从强噪声中挖掘出来.同时,匹配滤波方法还可以确定引力波源的性质,定量确定其参数.匹配滤波方法的弱点是计算量巨大.这导致数据处理速度很慢.对于将来的大数据引力波天文学,这更将是一个巨大的隐患.匹配滤波方法的另一个潜在问题是,完备准确的理论波形模板是其工作的前提条件.这个潜在问题的后果是很难找到理论预期之外的引力波信号.深度学习的数据处理方法有可能在这些问题上提供出路.同时,深度学习也会遇到其自身的若干困难和问题.本文将从网络结构、训练数据制备、训练优化、对信号识别的泛化能力、对数据的特征图表示以及对特征数据遮挡的响应等方面来展开讨论.     

RGO/NiCo_2O_4复合电极材料制备及电化学性能研究

采用层-层自组装法制备了前驱体RGO/Ni-Co@Ni-foam(泡沫镍负载石墨烯/镍-钴金属化合物),并在高温下煅烧得到RGO/NiCo_2O_4@Ni-foam复合电极材料。运用X射线衍射仪、扫描电子显微镜以及能谱仪对多孔RGO/NiCo_2O_4@Ni-foam复合材料进行结构表征,并通过循环伏安、恒流充放电等测试方法考察了其作为电极材料的电化学性能。结果表明,制备的多孔RGO/NiCo_2O_4@Ni-foam复合电极材料的比电容在电流密度为0.5A/g时可达到444F/g,并且在经过1 000次循环实验后,比电容仍有342F/g。这表明多孔RGO/NiCo_2O_4@Ni-foam复合材料在超级电容器领域具有广阔的应用前景。     

高密度有序银纳米球阵列的模板辅助退火制备

纳米结构的有序性对表面拉曼增强光谱（SERS）的均匀性起决定性作用,然而如何大面积制备有序的超高密度贵金属纳米结构依旧是个挑战. 文中提出了一种通过模板辅助退火方法,用于大面积制备结构可控、高密度有序的银纳米球阵列,研究了退火温度、压强和银膜厚度对银纳米球阵列形貌结构的影响. 制备的高密度有序银纳米球阵列可以进一步应用于SRES基底.     

中间相沥青基介孔炭的表征及其用作锂离子电池负极材料的电化学性能

以中间相沥青为碳源、CaCO_3为模板,制备中间相沥青基介孔炭(MPMC)。采用XRD、SEM、TEM等手段表征所制介孔炭的结构和形貌,并将其用作锂离子电池的负极材料,测试电化学性能。结果表明,所制MPMC具有丰富的介孔结构和较大的比表面积及孔体积,随着CaCO_3质量分数的增加,MPMC的比表面积和孔体积先增加后减小,当CaCO_3的质量分数为70%时,所制MPMC的比表面积和孔体积最大;MPMC用作锂离子电池负极材料具有良好的电化学性能,能有效提高锂离子电池的可逆比容量,具有良好的循环稳定性和倍率性能。     

基于随机有限元的模板支撑体系井字架结构可靠性研究

扣件是模板支撑体系核心构件,其工作特性对体系承载性能具有显著影响.基于蒙特卡罗法基本原理,利用Python脚本驱动ABAQUS进行模板支撑体系非侵入式随机有限元分析,得出在井字架结构的任意位置上,随机出现不同数量的扣件失效对体系承载力可靠性的影响.结果表明,扣件失效概率增大将导致其屈曲承载力下降的幅度及概率显著增加.当扣件失效概率为0.183时,井字架结构的屈曲荷载比例系数超过0.8的概率为90%.当扣件失效概率达到0.199时,其屈曲荷载比例系数超过0.8的概率仅为50%.上述成果进一步说明基于所有扣件完好条件下的模板支撑体系确定性分析不符合实际,且偏于不安全.此外,当扣件失效数量服从二项分布时,模板支撑体系井字架结构的屈曲荷载比例系数λ服从正态分布.     

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。     

融合词法句法分析联合模型的树到串EBMT方法

针对传统的基于实例的机器翻译(EBMT)方法中系统构筑复杂度和成本较高的问题,提出一种基于依存树到串的汉英实例机器翻译方法。与传统方法相比,该方法只需进行源语言端的句法结构分析,可以大大降低构筑系统的复杂度,有效降低成本。为了提高翻译精度,引入中文分词、词性标注和依存句法分析联合模型,可以减少汉英EBMT中源语言端基础任务中的错误传递,提高提取层次间特征的准确性。在此基础上,结合依存结构的特征和中英语料的特性,对依存树到串模型进行规则抽取以及泛化处理。实验结果表明,相对于基线系统,该方法可以提高实例对抽取质量,改善泛化规则和译文质量,提高系统性能。     

微生物自模板法制备多孔中空微球及应用

微生物作为一种生物质资源不仅具有种类繁多、生物量巨大、易于再生且廉价易得的特点,而且微生物本身就具有高度复杂的微/纳米构造和丰富的功能基团,经过修饰和处理就可以得到结构和功能多样的微/纳米材料.微生物自模板法直接利用微生物天然的球形构造并以其自身物质为主要原料经过一定的处理形成多孔中空微球,具有无需制备模板、反应步骤少和化学试剂消耗量低等优点,与传统的软、硬模板法相比有了较大的进步.本文将利用微生物自模板法制备多孔中空微球的主要合成方法归纳为:溶剂顺序抽提法、高温碳化法和水热碳化法.微生物通过上述3种方法并结合表面修饰可以得到组成丰富、功能多样的多孔中空微球,使其在活性物质封装、控释给药、核磁成像、电极材料、催化及环境等领域有着广泛的应用.在高度重视环境保护和强调可持续发展的当今时代,发展微生物自模板法制备多孔中空微球有着更为深远的现实意义.     

合成有序介孔沸石材料取得突破性成果

<正>沸石分子筛材料因其具备有序的微孔结构、大的比表面积、高的水热和热稳定性、丰富的骨架酸中心等优异性能,已在工业催化和吸附分离等领域得到了广泛的应用.狭小且均一的微孔结构虽然在择形催化和选择性吸附等方面表现卓越,但是会限制物质在孔道内的传输和扩散,导致反应系统背压过高或无法催化大分子反应.同时,有序