【摘 要】
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层状钛(铌)多聚酸盐是一种新型的光催化材料,为了构建新型高效脱硫光催化剂并实现对其可控组装改性,本研究采用密度泛函理论计算了系列层状钛(铌)多聚酸盐的几何结构和电子结构、深入分析了层间阳离子对层状材料能带结构的影响,讨论了影响层状钛(铌)多聚酸盐光催化氧化性能的主要因素及其对有机硫污染物吸附与光催化氧化机理,为构建、开发绿色高效去除有机硫污染物光催化材料提供了有益参考。运用密度泛函理论,通过Mat
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层状钛(铌)多聚酸盐是一种新型的光催化材料,为了构建新型高效脱硫光催化剂并实现对其可控组装改性,本研究采用密度泛函理论计算了系列层状钛(铌)多聚酸盐的几何结构和电子结构、深入分析了层间阳离子对层状材料能带结构的影响,讨论了影响层状钛(铌)多聚酸盐光催化氧化性能的主要因素及其对有机硫污染物吸附与光催化氧化机理,为构建、开发绿色高效去除有机硫污染物光催化材料提供了有益参考。运用密度泛函理论,通过Materials Studio软件中的CASTEP和DMo13程序,系统计算了层状钛(铌)多聚酸盐的几何结构
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尼泊尔位于喜玛拉雅造山带的中部,这里也是印度板块向欧亚板块俯冲的前缘地区,构造活动强烈、地震频发。区域内多为高山峡谷地形,且受南亚季风降雨等自然因素的作用,经常发生滑坡等地质灾害。在2015年雨季(6–9月)到来之前,尼泊尔境内在半个月左右的时间内连续发生了2次7级以上的大震:4月25日的Mw 7.8级主震和5月12日的Mw 7.3级强余震。强烈的地震动触发了大量的滑坡,造成了严重的人员伤亡和经济
拓扑绝缘体有着独特的能带结构,自从三维拓扑绝缘体Sb_2Te_3,Bi_2Se_3和Bi_2Te_3被理论预言之后,基于这些材料的掺杂和调控便层出不穷。2013年,清华大学薛其坤教授课题组在经过能带调制和磁性掺杂的Cr_(0.15)(Bi_(0.1)Sb_(0.9))_(1.85)Te_3中发现了著名的量子反常霍尔效应,使得有关拓扑绝缘体的研究在近年来成为凝聚态物理的主流方向之一。在三维拓扑绝缘体
斯特林/脉管复合型制冷机由斯特林制冷机和脉管制冷机气耦合而成,该结构将斯特林制冷机与脉管制冷机都置于它们各自合适的条件下工作,发挥它们各自的优点避免它们各自的缺点;同时,复合型制冷机的两级制冷量可以实时重新分配,从而满足两级动态热负荷的需要。因此,复合型制冷机凭借这些优越的热力学特性使其在空间探测器冷却领域具有巨大的应用潜力。然而,现有的理论模型及公开文献都难以直接用于分析复合型制冷机的热力学特性
随着开采深度增大，穿越深厚富水岩层建设井筒将越发普遍，新型接茬钢板单层井壁会取代不合理的超厚复合井壁，钻眼爆破法是深厚立井井筒开掘首选方法，增大单循环进尺需采用大药量爆破，这样会产生接茬钢板邻近区域混凝土冲击损伤，进而导致接茬钢板处渗漏水事故。 将背景工程问题转换为爆破掘进下接茬钢板邻近区域混凝土冲击损伤科学问题。分别对SHPB加载理论、弹性波在不同介质分界面透反射理论进行研究。根据相似理论并结
滑坡灾害预测预报和稳定性分析研究具有重大的工程意义和应用价值。机器学习作为目前炙手可热的人工智能方法,在各个行业均有所渗透,其也被逐步引入滑坡防治领域,大大促进了该领域的发展。然而,机器学习算法主要在滑坡位移确定性预测和区域滑坡易发性评价中应用较为广泛,在滑坡位移区间预测和滑坡稳定性分析中应用有限。因此,本文以机器学习为主要研究方法,借助机器学习算法在回归和聚类方面的优势,探索其在滑坡变形区间预测
随着现代数值模拟技术的发展,有限元分析被越来越多地应用于求解各类塑性成形问题,借助有限元分析可以全面深入地了解金属塑性成形过程中的材料流动行为,并方便地判断失稳和断裂状态,实现成形质量的快速、精确和低成本预测,用于指导现代塑性精密成形工艺。材料本构模型的精确性直接决定有限元预测结果的可靠性,其中硬化曲线起着非常重要的作用,不仅其精确性决定塑性成形的模拟精度,而且硬化曲线所覆盖的应变范围对应有限元预
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运用惯容器质量放大功能,将串并联调谐质量阻尼器(TTMD)与两个惯容器(Inerter)集成,首次提出了一种新型高性能串并联调谐质量阻尼器惯容器(TTMDI)系统,以控制结构的地震响应。论文分别从TTMDI的基本特性、多自由度结构(MDOF)的TTMDI减震控制,以及TTMDI对基础隔震系统(BIS)性能的提升三方面开展深入的研究,主要工作和研究成果如下:(1)高性能TTMDI系统的基本特性研究。
电商的兴起推动了物流行业的快速发展,现代物流运输具有历程长、时间久、跨域广的特点。在运输过程中,由于路面不平、车速不稳等原因,产品包装会持续受到随机振动的作用。包装甚至产品会产生疲劳损伤,累积到一定值即发生疲劳失效,造成商品使用价值和商业价值的降低。因此,对产品运输包装系统在运输过程中的安全性能进行评估测试尤为重要。目前有两种评估方法:(1)实地运输测试;(2)实验室模拟测试。前者因为耗时耗力成本