检索结果-内蒙古大学图书馆

科学通报 2022年第11期67卷 1119-1136页

作者：方俊杰刘铮谢云鹏卢兴华中科技大学材料科学与工程学院材料成形与模具技术国家重点实验室武汉430074

金属纳米团簇是由几个到上千个金属原子通过化学键或弱相互作用力组成的相对稳定的聚集体,其尺寸一般小于3 nm.这种超小的尺寸使它们具有量子尺寸效应,进而展现出不同于块体金属材料的电子/几何结构和物理/化学性质.相比其他币族金属(... 详细信息

金属纳米团簇是由几个到上千个金属原子通过化学键或弱相互作用力组成的相对稳定的聚集体,其尺寸一般小于3 nm.这种超小的尺寸使它们具有量子尺寸效应,进而展现出不同于块体金属材料的电子/几何结构和物理/化学性质.相比其他币族金属(如金和银),铜具有储量大等明显优势,并且炔基配体相比硫配体和膦配体等其他保护配体具有更丰富的配位模式.近年来,科学家一直探索着炔铜(I)纳米团簇的合成策略及规律.结合本课题组的研究工作,本文对原子精确的炔铜(I)纳米团簇的合成方法、晶体结构规律、光致发光等性质和应用进行了综述,有助于理解其结构-性质间的构效关系;并对炔铜(I)纳米团簇的研究和挑战进行了总结和展望.

关键词：金属纳米团簇炔铜团簇晶体结构光致发光

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药物合成生物学：药物研究的机遇与实践

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合成生物学 2024年第3期5卷 397-400页

作者：胡友财刘文邓子新中国医学科学院药物研究所天然药物活性物质与功能国家重点实验室中国科学院上海有机化学研究所生命过程小分子调控全国重点实验室上海交通大学生命科学技术学院微生物代谢国家重点实验室

数千年来，大自然一直是人类药物的重要来源。从天然资源中提取活性物质并应用于疾病治疗的历史源远流长。在我国，医学典籍《五十二病方》、《神农本草经》以及《本草纲目》等中都有大量关于动植物用药的记载。直到19世纪末，几乎所有... 详细信息

数千年来，大自然一直是人类药物的重要来源。从天然资源中提取活性物质并应用于疾病治疗的历史源远流长。在我国，医学典籍《五十二病方》、《神农本草经》以及《本草纲目》等中都有大量关于动植物用药的记载。直到19世纪末，几乎所有的药物都来源于天然资源。此后，科学家们开始探究天然药物中真正发挥药效的活性成分，逐渐进入了以发现和分离鉴定为主的经典天然产物研究阶段。这个阶段发现了一系列重要的活性天然药物，如吗啡、奎宁、麻黄碱等，并将其推向市场，开启了人类利用天然产物类似物（或衍生物）作为药物的时代。

关键词：药物合成生物学药物研究

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MFC致动器的动态迟滞模型辨识及补偿控制

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振动与冲击 2022年第10期41卷 301-308页

作者：卢荣华陈特欢娄军强崔玉国宁波大学机械工程与力学学院浙江宁波315211 浙江大学工业控制技术国家重点实验室杭州310027

压电宏纤维(marco fiber composite,MFC)具有柔性好、变形能力强的优点,但MFC致动器驱动的柔性臂的迟滞非线性严重影响系统定位精度。提出一种具有非对称性的改进Prandtl-Ishlinskii(PI)迟滞模型,解决经典PI迟滞模型的缺陷(对称性);该... 详细信息

压电宏纤维(marco fiber composite,MFC)具有柔性好、变形能力强的优点,但MFC致动器驱动的柔性臂的迟滞非线性严重影响系统定位精度。提出一种具有非对称性的改进Prandtl-Ishlinskii(PI)迟滞模型,解决经典PI迟滞模型的缺陷(对称性);该模型基于经典PI迟滞模型,叠加一系列不同权重、不同阈值的双边死区算子获得,基于最小二乘法的迟滞模型辨识结果表明,改进PI迟滞模型对MFC致动器的迟滞建模误差从PI迟滞模型误差的16.06%降到5.58%。另外,建立系统的离散传递函数模型来描述系统的线性动态特性,并与改进PI迟滞模型串联得到组合模型,解决纯迟滞模型仅能描述低频、准静态情况下的迟滞特性问题。在前馈补偿下,对MFC致动的柔性臂进行正弦波轨迹跟踪试验,测得补偿后实测位移与期望跟踪位移基本吻合,跟踪精度达到93.62%以上。试验结果证明,所提出的改进PI迟滞模型、离散传递函数模型及补偿方法的有效性。

关键词：压电宏纤维(MFC) 迟滞非线性双极性非对称改进Prandtl-Ishlinskii(PI)迟滞模型离散传递函数模型前馈补偿

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石油污染土壤中微生物的固碳代谢研究

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环境科学研究 2025年

作者：宋佳宇王怡陆文懿徐佳欣詹亚力王庆宏陈春茂中国石油集团安全环保技术研究院有限公司石油石化污染控制与处理国家重点实验室中国石油大学(北京)化学工程与环境学院重质油全国重点实验室

石油污染土壤中的微生物是碳周转的重要驱动者，有力推动石化行业绿色可持续发展并助力实现“双碳”目标。本文通过宏基因组研究石油污染土壤微生物的系统发育情况和碳固定代谢途径，结果表明：①通过分箱组装获得了121个高质量宏基因... 详细信息

石油污染土壤中的微生物是碳周转的重要驱动者，有力推动石化行业绿色可持续发展并助力实现“双碳”目标。本文通过宏基因组研究石油污染土壤微生物的系统发育情况和碳固定代谢途径，结果表明：①通过分箱组装获得了121个高质量宏基因组组装基因组（MAGs），其中优势细菌为变形菌门（46个MAGs）和放线菌门（32个MAGs）。功能基因注释发现，石油污染土壤中存在柠檬酸还原循环、卡尔文循环、乙酰辅酶A还原途径和不完全柠檬酸还原循环四条固碳途径，其中柠檬酸还原途径为主要的固碳途径，功能基因占比高达54%。②变形菌门是最主要的固碳微生物类群，具有K01601、K01602、K15022、K01595、K00031等基因参与多条固碳途径。绿湾菌门、脱硫菌门亚门和厚壁菌门也是关键微生物类群，能够通过卡尔文循环、柠檬酸还原循环和乙酰辅酶A途径实现固碳。③共线网络分析结果表明，微生物通过互利共生促进碳固存，其中变形菌门为关键物种，直接与CO2作用的基因K01602、K00174、K00194等为关键固碳基因。研究显示，变形菌通过柠檬酸还原循环和卡尔文循环途径直接固定CO2，是石油污染土壤中的关键微生物，可为石油污染土壤固碳微生物挖掘、降污固碳技术开发奠定理论基础。

关键词：宏基因组学分箱固碳微生物石油污染土壤代谢通路

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不同状态方程对于氢热物性预测的对比研究

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低温工程 2024年第3期 8-13页

作者：吴奇杨少柒谢秀娟李正宇龚领会中国科学院低温工程学重点实验室(理化技术研究所) 北京100190 中国科学院大学北京100049 航天低温推进剂技术国家重点实验室北京100190

从状态方程的角度出发,针对不同状态方程在低温高压范围内对于氢热力学性质的预测展开研究,利用目前使用较多的立方型以及多参数状态方程对于氢的PVT数据、等容热容、等压热容、焓、熵等热力学性质进行计算。将计算结果与NIST数据库给... 详细信息

从状态方程的角度出发,针对不同状态方程在低温高压范围内对于氢热力学性质的预测展开研究,利用目前使用较多的立方型以及多参数状态方程对于氢的PVT数据、等容热容、等压热容、焓、熵等热力学性质进行计算。将计算结果与NIST数据库给出的标准值进行比较,并对方程参数进行修正,进一步探讨了各个压力段不同状态方程的优劣以及误差产生的原因,为之后状态方程的使用、改进以及液氢相关设备的设计提出了建议。

关键词：液氢状态方程热力性质饱和超临界

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化学多维校正理论及其绿色分析应用的新进展

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中国科学：化学 2022年第9期52卷 1557-1579页

作者：吴海龙王童俞汝勤湖南大学化学化工学院化学生物传感与计量学国家重点实验室长沙410082

化学多维校正与现代高阶仪器结合用于复杂体系精准定量具有独特的“二阶或更高阶优势”,该分析策略符合绿色分析化学的发展需求,已在生物、药物、食品、环境等领域得到了广泛的应用.本文综述了化学多维校正理论及其应用的最新研究进展,... 详细信息

化学多维校正与现代高阶仪器结合用于复杂体系精准定量具有独特的“二阶或更高阶优势”,该分析策略符合绿色分析化学的发展需求,已在生物、药物、食品、环境等领域得到了广泛的应用.本文综述了化学多维校正理论及其应用的最新研究进展,同时强调了多维校正方法对绿色分析化学的贡献.在理论部分,重点关注多线性成分模型及其扩展方式、具有二阶或高阶优势的多维校正算法、多维校正方法使用过程中的一些关键问题;在应用方面,系统综述了近5年来二阶、三阶、四阶校正方法与不同高阶分析仪器相结合的代表性应用.

关键词：化学多维校正多维数据分析二阶优势高阶优势定量分析

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纹理表面缺陷机器视觉检测方法综述

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机械科学与技术 2023年第8期42卷 1293-1315页

作者：朱贺杨华尹周平华中科技大学机械科学与工程学院数字制造装备与技术国家重点实验室武汉430000

纹理表面缺陷检测在机器视觉领域具有意义和挑战性,其历史可以追溯到20世纪中后期,近年来随着深度学习技术的蓬勃发展,纹理表面缺陷检测技术大幅飞跃。直至今日,关于纹理表面缺陷检测的调研和综述仍然很少。在此背景下,本文回顾2017年-2... 详细信息

纹理表面缺陷检测在机器视觉领域具有意义和挑战性,其历史可以追溯到20世纪中后期,近年来随着深度学习技术的蓬勃发展,纹理表面缺陷检测技术大幅飞跃。直至今日,关于纹理表面缺陷检测的调研和综述仍然很少。在此背景下,本文回顾2017年-2021年间200余篇纹理表面缺陷机器视觉检测论文,对纹理表面缺陷机器视觉检测研究进展进行了及时、全面的调查;分析了纹理表面缺陷检测的发展历史和最新研究进展,原则上将纹理表面缺陷机器视觉检测方法分为传统方法与深度学习方法,并对二者进行了深层次研究分析,特别是深度学习方法;对近期出现的几种纹理表面缺陷机器视觉检测方法主题进行总结的同时,也对这些主题的研究进展进行了综述。最后,对未来的研究趋势进行了展望,以期为后续研究提供指导和启示。

关键词：纹理缺陷检测机器视觉机器学习深度学习

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物理冶金信息指导机器学习的镍基单晶高温合金蠕变寿命预测

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中国材料进展 2023年第9期42卷 722-731页

作者：付佳博王晨充 MATEO Carlos Gracia CARABALLO Isaac Toda CABALLERO Francisca Garcia 于皓东北大学轧制技术及连轧自动化国家重点实验室辽宁沈阳110819 西班牙国家冶金研究中心物理冶金系西班牙马德里28040

蠕变寿命是影响镍基单晶高温合金材料服役寿命和力学性能的关键材料参数。因此,如何准确有效地预测合金的蠕变寿命具有重要现实意义。尽管多年来许多研究学者已经建立起多种蠕变寿命的预测模型,但是由于不同温度应力下的蠕变机制复杂且... 详细信息

蠕变寿命是影响镍基单晶高温合金材料服役寿命和力学性能的关键材料参数。因此,如何准确有效地预测合金的蠕变寿命具有重要现实意义。尽管多年来许多研究学者已经建立起多种蠕变寿命的预测模型,但是由于不同温度应力下的蠕变机制复杂且蠕变过程涉及长时间的显微组织演化,已有模型尚难以实现有效预测。对此,采用物理冶金原理指导下的数据挖掘结合机器学习这一研究策略,通过文献调研建立起了高温低应力下的镍基单晶合金的高质量蠕变数据集,在物理冶金原理指导下对原始数据进行挖掘,提高了原始数据的内在质量,并基于Pearson系数和随机森林平均精确度降低值分别对原始数据特征进行了相关性分析和重要性评估,表明所建立的数据集符合基本的物理冶金学机制,同时阐明了引入的三维物理冶金信息对于蠕变寿命预测的重要意义。随后,基于机器学习方法在数据挖掘后的数据集上对合金的蠕变寿命进行了预测,并根据平方相关系数(R~2)、平均绝对误差(MAE)和过拟合程度评估了不同的机器学习模型。结果表明,支持向量回归(SVR)模型在本研究中具有较好的泛化能力且不容易过拟合,同时结合了物理冶金信息的机器学习模型拥有更好的预测准确性和泛化能力。最终成功地建立起了高温低应力下镍基单晶高温合金成分、工艺以及引入的物理冶金参数和蠕变寿命之间的关系,能够实现对镍基单晶高温合金蠕变寿命的有效预测,并有望应用于基于合金服役条件的成分工艺的反向设计。

关键词：镍基单晶高温合金机器学习蠕变寿命高温低应力

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陶瓷纤维复合搪瓷涂层的制备及其性能研究

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热加工工艺 2024年 130-133+140页

作者：陈雪莹范朝振汪庆卫罗理达刘津东华大学纤维材料改性国家重点实验室先进玻璃制造技术教育部工程研究中心中国轻工业特种玻璃及搪瓷重点实验室

高性能复合搪瓷涂层可有效提高锅炉管道在恶劣环境下的服役强度及使用寿命。在耐候钢材表面涂覆不同陶瓷纤维含量的搪瓷釉料，经烧结制备陶瓷纤维复合搪瓷涂层。采用扫描电子显微镜观察了搪瓷层表面的微观形貌，采用X射线衍射法和差示... 详细信息

高性能复合搪瓷涂层可有效提高锅炉管道在恶劣环境下的服役强度及使用寿命。在耐候钢材表面涂覆不同陶瓷纤维含量的搪瓷釉料，经烧结制备陶瓷纤维复合搪瓷涂层。采用扫描电子显微镜观察了搪瓷层表面的微观形貌，采用X射线衍射法和差示扫描量热法分析了搪瓷釉的结晶情况和热力学性能，经物理、化学测试表征了搪瓷试样的抗冲击性能、耐酸腐蚀性能及耐温急变性能。结果表明：陶瓷纤维与搪瓷基釉的界面结合很好，提高了搪瓷釉的玻璃化转变温度，增加了复合搪瓷涂层的耐冲击强度，并改善了其耐温急变性能。

关键词：复合搪瓷涂层陶瓷纤维耐温急变性能力学性能

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基于多叶位快速叶绿素荧光和1D-DRDC-Net的棉苗盐胁迫诊断方法

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农业机械学报 2025年第3期56卷 476-484,493页

作者：翁海勇曾海燕雷庆元周蓓蓓李佳怿徐洪烟福建农林大学机电工程学院福州350002 福建省农业信息感知技术重点实验室福州350002 西安理工大学西北旱区生态水利国家重点实验室西安710048 西安理工大学水利水电学院西安710048 中国农业大学信息与电气学院北京100083

盐胁迫会导致棉花纤维品质及产量下降,尤其在苗期时其遭受盐胁迫影响最大。为了实现棉苗盐胁迫的快速诊断,本文利用快速叶绿素荧光技术获取了不同盐胁迫程度下棉苗冠层叶片的OJIP曲线,并结合深度残差网络(Deep residual network,ResNet... 详细信息

盐胁迫会导致棉花纤维品质及产量下降,尤其在苗期时其遭受盐胁迫影响最大。为了实现棉苗盐胁迫的快速诊断,本文利用快速叶绿素荧光技术获取了不同盐胁迫程度下棉苗冠层叶片的OJIP曲线,并结合深度残差网络(Deep residual network,ResNet)和空洞卷积(Dilated convolution)结构构建了基于“叶位-通道”荧光数据融合的1D-DRDC-Net(1D-deep residual dilated convolutional neural network)棉苗盐胁迫深度学习诊断模型。结果表明,盐胁迫导致棉苗体内含水率下降,丙二醛(Malondialdehyde,MDA)含量、超氧化物歧化酶(Superoxide dismutase,SOD)活性、过氧化物酶(Peroxidase,POD)活性升高;在垂直方向上盐胁迫对棉苗的影响趋势表现为植株上部分叶片各参数变化明显,其中对胁迫最敏感的叶位为L1,而成熟叶片受到的影响相对较小。相比于其它模型,1D-DRDC-Net对棉苗不同胁迫时间下3个盐浓度梯度(0、100、200 mmol/L)的诊断精度为76.67%,F1值为76.48%,比支持向量机(Support vector machine,SVM)、反向传播神经网络(Back propagation neural network,BPNN)准确率均提高5个百分点,比随机森林(Random forest,RF)提高14.45个百分点,比双向长短期记忆网络(Bidirectional long short-term memory,Bi-LSTM)提高3.34个百分点。基于“叶位-通道”的荧光信息融合策略准确率优于仅使用单一敏感叶位荧光信息8.89个百分点,其鲁棒性和泛化能力均优于只采用普通卷积核和取消“跳跃连接”的模型。最终,建立的1D-DRDC-Net模型在棉苗受到胁迫7、14、21 d后,对植株是否受到盐胁迫的诊断准确率分别达到83.33%、88.33%和95.00%,研究结果可为棉花栽培管理提供理论依据。

关键词：棉苗盐胁迫垂直异质性分布快速叶绿素荧光 1D-DRDC-Net

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