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定量核磁共振（qNMR）技术是一种通用性强、准确度高的定量分析手段，具有操作简单、无需待测物标样进行参考、在定量分析的同时可对待测物及杂质进行结构解析等优点，在药物、食品、天然产物、代谢组学等定量分析领域得到广泛应用。定量核磁共振的基本原理是基于不同化学环境下产生特定共振信号的原子个数与其核磁响应信号强度成正比，并且在优化条件下同种原子核在不同分子间的信号响应无差异性。为了得到准确的信号强度以获取精准的定量结果，本文从样品制备、实验参数优化及数据处理等方面进行了综述，并以低丰度（浓度）物质的氢定量核磁共振（1H qNMR）分析以及高纯物质（标准物质等）的纯度核磁共振定值这两种目前最典型的1H qNMR应用场景为例，详述了相关实验方法的建立，为不同领域的核磁共振定量分析提供了普适性参考。
为了准确预测原油管道结蜡厚度的变化趋势，解决传统灰色模型（GM）在模型结构和数据处理方面上的不足，构建了三参数灰色模型（TPGM）（1，1），从初始化种群和增加莱维飞行策略等方面对秃鹰搜索算法（BES）进行改进，利用改进的秃鹰搜索算法（IBES）对TPGM（1，1）模型的初始值与背景值进行自动寻优，建立了基于IBES-TPGM（1，1，λ，η）的管道结蜡厚度优化预测模型。利用室内环道和现场管道的结蜡厚度数据进行训练和预测，对比了不同模型的预测精度，并分析了数据集数量对模型精度的影响。分策略消融实验表明，IBES算法在寻优精度、收敛速度和全局搜索能力上均优于其他算法，改进策略具有实用性；IBES-TPGM（1，1，λ，η）模型在室内环道实验数据和现场管道数据上的平均相对误差最小，分别为0.686 7%和0.152 7%，预测效果优于GM（1，1）、TPGM（1，1）和BES-TPGM（1，1，λ，η）模型。所建模型对于训练集的数量要求较低，适用于管道结蜡厚度的中长期预测，研究结果可为清管周期的确定以及管道的安全运行提供实际参考。
采用数值模拟方法研究了发夹式换热器的壳程流体换热特性，并以提高综合性能指标PEC（总换热量与总功耗之比）和减小无量纲材料成本M'（换热器材料成本与原结构材料成本之比）为目标建立神经网络模型，采用非支配排序遗传算法（NSGA-Ⅱ）对无量纲参数折流板间距l'、折流板缺口高度h'、曲率半径r'和雷诺数Re这4个设计变量进行多目标优化。结果显示：在本研究范围内，弯管段的换热量占换热器总换热量的5.0%~16.3%，而功耗仅占总功耗的0.5%~1.0%，说明弯管段结构的存在使得发夹式换热器在功耗小幅增加的情况下换热性能显著提高；参数优化后，得到l'的最佳取值为2.50，h'、r'、Re的最佳取值范围分别为0.33~0.45、0.80~1.30、8 000~11 000。从优化解集中选取两个代表性解，与原结构相比，优化结构1的PEC提高了25.12%，M'基本不变；优化结构2的PEC提高了17.93%，M'值降低了6.56%，结果表明多目标优化对发夹式换热器结构参数的优化效果明显。
以丙烯酸异辛酯（2-EHA）、丙烯酸正丁酯（BA）、甲基丙烯酸甲酯（MMA）、丙烯酸（AA）为主单体，以丙烯酸羟乙酯（2-HEA）和甲基丙烯酸异氰基乙酯（MOI）作为功能和接枝单体，使用过氧化苯甲酰（BPO）/偶氮二异丁腈（AIBN）复合引发剂体系，在溶液聚合条件下，制备出芯片加工用热-光双固化减黏用丙烯酸树脂材料。该材料在异氰酸酯固化剂存在下可以经热固化成膜，提供晶圆加工固定所必需的黏接强度，体系中通过接枝引入的双键可以在一定功率/时间的UV紫外光辐照下再次固化，即UV减黏，以实现加工后树脂从芯片上的剥离。通过对合成树脂的结构和剥离性能的研究，发现BPO/AIBN配比对分子链支化程度存在着显著影响，进而可以实现对UV固化前后的剥离强度的调节。
为满足严寒区混凝土面板接缝止水密封的要求，以有机硅树脂为基材制备了具有良好耐低温性能的有机硅塑性嵌缝密封材料，并研究了硅微粉用量对有机硅塑性嵌缝密封材料性能的影响。结果表明：当硅微粉质量为550份（以硅橡胶100份为基准）时，有机硅塑性嵌缝密封材料综合性能最好，流动止水长度为165 mm，下垂度为1.3 mm；-40 ℃时的针入度大于200（0.1 mm），断裂伸长率大于1 000%，并且拉伸过程中与混凝土界面未发生黏结破坏。该材料的成功制备解决了传统材料在-40 ℃条件下发生硬化的难题，为国内外高寒区混凝土面板坝的建设提供了关键性的接缝止水密封材料。
以自制高强中模碳纤维（CF）为原材料，采用电解电位法探究了电流强度对碳纤维表面处理的影响。采用XPS、动态接触角、层间剪切强度等测试表征研究了电流强度对碳纤维表面化学组成、润湿性能和界面性能的影响。通过电解电位法对碳纤维处理前后结果进行分析发现：电流电压非线性关系表明了碳纤维表面发生氧化反应；随着处理电流的增大，碳纤维表面氧元素含量和氧碳比增加，碳元素含量减小，极性官能团C—OH和O—C=O相对含量在0.3 A以上时提升明显；当处理电流达到0.5 A时，碳纤维与水的动态接触角从90.2°降低到62.4°，处理后碳纤维润湿性得到明显改善，表面活性增加；当处理电流为0.3、0.5 A时，碳纤维与环氧树脂的层间剪切强度为90.35 MPa和99.41 MPa，比未处理时提高了42%和56%；电解电位法表面处理后碳纤维拉伸强度均小幅度提高。
城市轨道交通车站客流密度大，站内乘客走行流线复杂，根据车站环境特征及乘客走行流线规划出合理的疏散路径能更加高效快捷地完成乘客的疏散。针对自适应社会力模型无法根据车站出口开闭信息为行人实时规划疏散路径的问题进行研究，提出一种基于社会力模型和改进K短路径规划的地铁站客流疏散仿真方法。对传统Yen算法进行改进，使其可以求解出乘客到达多个疏散口的K条短路径，为乘客的疏散过程提供路径信息。为了验证所提出方法的有效性，设计了简单场景下的人群疏散仿真实验，实验结果表明结合改进K短路径规划的自适应社会力模型的疏散效果更优。将所提方法用于地铁车站客流疏散仿真实验，结果证明所提出的仿真方法切实可行，可以应用于地铁车站的客流疏散仿真中。
光伏新能源发电输出具有复杂动态特性，会导致电能计量失准。为了探究光伏新能源发电的特性规律，首先建立了新能源电能计量信号矩阵，基于有限覆盖定理提出非等间隔区间短时傅里叶（short-time Fourier transform，STFT）算法；然后，构建了时频域数据表征模型，用以表示新能源电能计量信号三相电压和电流的时频域实部、虚部信息，并建立特征量矩阵表征时频域重要特征；最后，提取了光伏新能源电能信号时频域重要特征，为电能表误差测试实验信号的时频域特征参数的确定提供理论依据。
考虑到内燃机燃油系统的健康状态对整机性能具有重要影响，但目前内燃机配机监测参数尚未得到充分利用，为此提出一种基于深度学习与异常信息融合的智能诊断方法，以达到利用现有配机监测参数和能够获取的异常现象信息来提升内燃机运行可靠性的目的。首先引入互信息理论实现对配机监测参数的自动分组，并采用降噪自编码器和注意力机制结合双向门控循环单元构建一种针对内燃机配机监测参数的深度学习诊断模型，实现了燃油系统典型故障的初步智能诊断。进一步，考虑到内燃机实际运行中获取的异常现象对故障诊断的辅助价值，构建贝叶斯网络，并采用Leaky-Noisy-Or模型量化异常现象与特定故障之间的相关性，以此优化故障智能诊断结果。最后，将GT-Power仿真模拟获得的燃油系统故障样本数据集代入所提方法模型中，诊断结果验证了所提方法在提高内燃机燃油系统故障诊断准确率方面的有效性。研究成果提供了一种基于配机监测参数的深度学习智能诊断模型，同时也为燃油系统故障诊断提供了一种新的信息融合途径，对内燃机智能诊断具有重要的实际应用价值。
为提高直接接触换热器的换热效率，运用数值模拟方法考察了3种不同厚度值的SV混合元件。以THERMINOL62合成导热油与R141b制冷剂为实验工作介质，搭建了直接接触换热实验平台，换热实验结果与数值模拟结果最大相对误差在3％以内，说明数值模拟的结果可以准确反映直接接触换热过程。结果表明：厚度值3 mm换热器（即加装厚度值3 mm SV混合元件的换热器，下同）的总体混合传热效果较好，其气态工质出口温度较高；3 mm换热器分离强度下降至0.03，相较于2 mm及4 mm换热器分离强度分别下降了62.5％及25％；且3 mm换热器湍流强度较大，部分值超过10％，其中峰值为19.57％；与厚度值2 mm及4 mm换热器相比，3 mm换热器容积换热系数分别提高了8.9％及3.7％；厚度值3 mm及4 mm换热器相较于厚度值2 mm换热器压力降最高增加了2.91％和3.0％。因此，厚度为3 mm换热器可以得到更好的换热效果而不会引起过大的压降。
为提高大型压力容器管板轻量化设计的安全性和经济性，通过数值模拟比较了温度载荷模型、对流载荷模型和流固耦合载荷模型对等温反应器管板温度场和应力场的影响，得到管板关键位置上的应力分布规律，并采用压力容器规范标准对各模型的等效应力进行强度评估。结果表明：温度载荷模型的管板温度梯度最大，管板应力集中现象最突出，流固耦合载荷模型的管板温度梯度最小，管板应力集中现象有较大缓解；管板的局部薄膜应力和一次+二次应力均随管板温度梯度的增加而增大，温度载荷模型的这两种应力分别为36.49 MPa和155.73 MPa，对流载荷模型为31.40 MPa和132.74 MPa，流固耦合载荷模型为27.84 MPa和112.84 MPa。相较于其他两种热载荷模型，采用流固耦合载荷模型计算的管板各项应力更接近真实情况，通过该模型对大型压力容器管板进行优化设计的可靠度最高。
主要研究了细胞毒性T淋巴细胞衰减率对黑色素瘤模型分支动态的影响。应用频域分支理论和高阶调和平衡法，证明了Hopf分支的存在性；对由Hopf分支产生的周期轨的解析表达式、频率及振幅给出了高精度的近似估计，从而证明了细胞毒性T淋巴细胞衰减率是导致黑色素瘤细胞数量发生周期性振荡现象的重要因素。
为了解决一类参数变系数区域分位数回归的统计推断问题，基于加权复合分位数回归的思想，提出一类参数变系数区域分位数回归模型参数的有效估计算法，并利用随机加权重抽样方法构造出有限样本下模型参数显著性检验的拒绝域。数值模拟结果表明，本文所提出的检验统计量能够有效地筛选出模型中的协变量。最后将本文方法应用于海外留学数据，分析了各个因素在不同分位数下对录取机会的影响，从而选取出对录取机会有显著影响的因素。
