纤维增强复合材料圆柱型界面裂纹分析

以裂纹面上的位错函数为未知量将圆柱型界面裂纹问题化成一组奇异积分方程的求解问题．应用Ｍｕｓｋｈｅｌｉｓｈｖｉｌｉ的奇异积分方程理论，分析了圆柱型界面裂纹尖端应力场．针对裂纹尖端分别存在和不存在接触区两种情况，确定了裂纹尖端应力场的奇异性．利用数值方法计算了圆柱型界面裂纹尖端接触区尺寸对剪应力强度因子的影响．     

葡萄糖敏感苯硼酸基高分子纳米药物传输体系

近年来,智能葡萄糖敏感自调式药物传递系统备受关注。这种智能药物释放系统能够模拟胰腺分泌胰岛素的生理模式而精准调控药物释放并控制血糖水平,在糖尿病治疗中具有良好的应用前景。其中,苯硼酸(PBA)功能化的葡萄糖敏感高分子纳米载体成为近年来的研究热点之一。该类材料具有体系稳定、可长期储存、可逆的葡萄糖敏感性能等优势。根据响应因素不同,葡萄糖敏感药物传递系统可分为pH响应、温度响应和光响应等类型。本文重点介绍了基于PBA的葡萄糖敏感高分子纳米药物载体的发展过程、性能和应用,并对该领域的发展前景进行了展望。     

旋翼翼型动态失速流场特性PIV试验研究及L-B模型修正

为测量翼型动态失速的非定常涡流场特性,采用3D-PIV 技术,对典型直升机旋翼翼型SC1095 的动态失速流场特性进行测量,发现涡在不同位置处的输运速度不同:位于翼型表面的涡的无量纲速度为0.39,位于尾迹区的涡的无量纲速度为0.55. 利用前缘涡输运速度变化这一特征,改进了经典的翼型动态失速利什曼-贝多斯（Leishman-Beddoes,L-B）模型,将该模型中固定的涡时间常数修正为可以随涡位置变化的时变函数,修正后的模型计算得到翼型法向力峰值相对原L-B 模型提升5%,力矩系数负峰值相对原L-B 模型提升13%,与试验值相比更加吻合,表明修正后的翼型动态失速模型更好地体现了翼型前缘涡的物理特征.      

环形碳纳米管-量子点耦合系统的介观输运

应用非平衡格林函数方法研究通过环形碳纳米管-量子点耦合系统的介观输运.相干隧穿与环形碳纳米管和量子点各自的能级结构有强烈的依赖关系,阿哈郎诺夫-玻姆效应使能级周期性变化,隧穿电流则随磁通量作周期性振荡.环形碳纳米管的具体纳米结构显示出金属-半导体相变特性,这种行为也在输出电流中体现出来.子系统量子能级的匹配与失配关系在介观输运过程中起重要作用.     

近代海积软土结构性及弹-塑性模型研究

土的结构性数学模型是 2 1世纪土力学的核心问题。本文分析了近代海积软土的结构性以及其塑性体应变硬化和塑性偏应变硬化的机制 ,建立了弹塑性本构模型 ,模型采用了具有双硬化参数的屈服轨迹及含结构性参数 m的塑性应变方程。     

近红外光谱的海水微塑料快速识别

光谱技术与机器学习算法结合快速识别微塑料, 为微塑料的现场检测提供了极大的技术支持,是一个得到极大关注的新领域。近红外光谱检测技术具有检测速度快、灵敏度高、不损坏样品,且可以在不对样品进行预处理的情况下直接检测等特点,在化学分析、质量检测等领域广泛应用。本文基于近红外光谱检测技术,研究比较了结合Support Vector Machine（SVM）和Extreme Gradient Boosting（XGBoost）两种机器学习分类算法,构建微塑料的高速有效识别分类模型。采用微型近红外光谱仪采集了20种常见的微塑料标准样品的光谱数据,为了防止过拟合,对每种样品多次采样,共收集了1 260个微塑料样本,每个样本包含512个数据点。利用XGBoost算法进行特征重要性排序,共提取了对识别准确率影响较大的65个数据点。分别采用SVM算法和XGBoost算法对数据降维后提取的65个数据点建立微塑料快速识别模型,并运用网格搜索（GridSearchCV）对XGBoost算法影响较大的超参数进行选取,确定n_estimators,learning_rate,min_child_weigh,max_depth,gamma的最佳超参数分别为700,0.07,1,1,0.0。为了提高模型的稳定性,识别速率和泛化能力,对模型采用10折交叉验证和混淆矩阵评估;研究结果表明,XGBoost模型对微塑料的识别准确率为97%,而SVM模型对微塑料的识别准确率为95%;XGBoost模型对微塑料识别的正确率优于SVM模型。综上所述,XGBoost模型微塑料识别整体性能优于SVM模型,为实际微塑料快速识别提供技术支撑。     

受激布里渊散射的非线性增强和饱和

针对典型激光聚变等离子体参数条件，利用弗拉索夫程序研究非均匀流等离子体中受激布里渊散射的非线性行为。在动理学效应占主导的参数区域，观察到受激布里渊散射激发的离子声波由于非线性动理学频移和非均匀流空间失谐相互补偿引起的离子声波自共振增长，这会导致受激布里渊水平量级的增强；提出用光束时间去相干抑制这种绝对增长。在流体非线性占主导的参数区域，观察到由于离子声波谐波导致的孤立波产生、离子加热以及受激布里渊散射饱和现象。     

折反式激光粒度测量方法

激光粒度仪因其快速、非接触等优点被广泛应用于各领域的粒度分布测量,但颗粒散射光的角分布与粒度大小关系复杂。为了获得不同粒度下的相对精度一致,通常会造成粒度分布测量范围小、无法满足宽分布粒度测量要求等问题。根据Mie散射近似的菲涅尔原理,提出采用折反式光路,将颗粒散射信号由分光镜分成两束,经两组组合式镜头和2个光电探测器分别采集透射和反射的散射信号,信号组合后经反演得到颗粒粒度分布,从而提高了可测粒度范围。采用两种标准粒子及其混合物进行了实验,结果表明,单种标准粒子测量结果的体积中位径D50的测量相对误差都不大于7.9%;对混合粒子也能够得到正确的峰值分布。     

Co-Al-W基高温合金的团簇成分式

Co-Al-W基高温合金具有类似于Ni基高温合金的γ+γ'相组织结构.根据面心立方固溶体的团簇加连接原子结构模型,Ni基高温合金的成分式即最稳定的化学近程序结构单元可以描述为第一近邻配位多面体团簇加上次近邻的三个连接原子.本文应用类似方法,首次给出了Co-Al-W基高温合金的团簇成分式.利用原子半径和团簇共振模型,可计算出Co-Al-W三元合金的团簇成分通式,为[Al-Co_(12)](Co,Al,W)_3,即以Al为中心原子、Co为壳层原子的[Al-Co_(12)]团簇加上三个连接原子.对于多元合金,需要先将元素进行分类:溶剂元素——类Co元素Co (Co, Cr, Fe, Re, Ni,Ir,Ru)和溶质元素——类Al元素Al (Al,W,Mo, Ta,Ti,Nb,V等);进而根据合金元素的配分行为,将类Co元素分为Co~γ(Cr, Fe, Re)和Co~(γ')(Ni, Ir, Ru);根据混合焓,将类Al元素分为Al, W (W, Mo)和Ta (Ta, Ti, Nb, V等).由此,任何多元Co-Al-W基高温合金均可简化为Co-Al伪二元体系或者Co-Al-(W,Ta)伪三元体系,其团簇加连接原子成分式为[Al-Co_(12)](Co_(1.0)Al_(2.0))(或[Al-Co_(12)] Co_(1.0)Al_(0.5)(W,Ta)_(1.5)=Co_(81.250)Al_(9.375)(W,Ta)_(9.375) at.%).其中,γ与γ'相的团簇成分式分别为[Al-Co_(12)](Co_(1.5)Al_(1.5))(或[Al-Co_(12)] Co_(1.5)Al_(0.5)(W,Ta)_(1.0)=Co_(84.375)Al_(9.375)(W,Ta)_(6.250) at.%)和[Al-Co_(12)](Co_(0.5)Al_(2.5))(或[Al-Co_(12)] Co_(0.5)Al_(0.5)(W, Ta)_(2.0)=Co_(78.125)Al_(9.375)(W,Ta)_(12.500)at.%).例如,Co_(82)Al_9W_9合金的团簇成分式为[Al-Co_(12)]Co_(1.1)Al_(0.4)W_(1.4)(～[Al-Co_(12)]Co_(1.0)Al_(0.5)W_(1.5)),其中γ相的团簇成分式为[Al-Co_(12)]Co_(1.6)Al_(0.4)W_(1.0)(～[Al-Co_(12)]Co_(1.5)Al_(0.5)W_(1.0)),γ'相的团簇成分式为[Al-Co_(12)]Co_(0.3)Al_(0.5)W_(2.2)(～[AlCo_(12)]Co_(0.5)Al_(0.5)W_(2.0)).