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在常压以及温度为293.15~333.15 K的条件下，采用静态平衡法测定了4，4'-二甲基二苯甲酮（4，4'-DMBP）在10种单一有机溶剂和1种二元有机溶剂（乙醇+乙酸乙酯）中的溶解度，并通过活度系数模型（Wilson方程、NRTL方程）和经验模型（Apelblat方程、Van’t Hoff方程）关联4，4'-DMBP的溶解度和温度，得到相应的模型参数。结果显示，在常温（298.15 K）下4，4'-DMBP在单一溶剂中溶解度的大小顺序为：苯>乙酸丙酯>乙酸乙酯>乙酸甲酯>1-丁醇>2-丁醇>1-丙醇>2-丙醇>乙醇>甲醇，乙醇与乙酸乙酯的二元溶剂对4，4'-DMBP没有增溶和减溶作用；Wilson模型在单一溶剂中的拟合效果最佳，相对标准偏差（ARD）为1.13%，均方根偏差（RMSD）为0.19%。溶剂化效应和优先溶剂化效应分析结果表明：描述溶剂极性的π*和溶剂间相互作用VSδH2/（100RT）对溶解度的贡献率分别是46.43%和46.38%，它们对4，4'-DMBP溶解度的贡献占据主导地位；在乙醇与乙酸乙酯的二元溶剂中，当乙醇含量较高时4，4'-DMBP优先与乙酸乙酯溶剂化。
在天然气输送过程中，常采用J-T阀制冷、机械制冷这两种低温分离法析出液烃和水来控制露点保证管输安全。针对两种工艺结构差异较大的情况，从能量、经济上对J-T阀制冷和机械制冷这两种天然气露点调节方法进行了模拟分析。研究结果表明，两种工艺的烃露点降接近，而机械制冷工艺的水露点降更高。在㶲分析对比上，JT阀制冷工艺㶲损（5 159kW）明显高于机械制冷工艺（1 961kW），机械制冷工艺的系统换热效率更高，使得其整体㶲效率高于J-T阀制冷；高级㶲分析结果显示，机械制冷工艺可避免㶲损占比（69.8%）高于J-T阀制冷工艺（66.7%），改进潜力更大且代价更低。在资本投资对比方面，机械制冷工艺采用外部制冷系统提供冷量，设备的购置成本更高，但其保留了原料气的压力能，在相同外输条件下运行成本更低。综合投资成本及产品收益，在整个运行周期，机械制冷工艺的收益高出812.64×104美元。对两种工艺的敏感性分析显示，丙烷的冷却性能不会随其流量的增加而持续增加；随着地层压力的降低，利用压差来改善天然气性质的工艺效果低于采用外部丙烷制冷工艺。
为了对堆肥过程中有机质含量进行实时动态分析，以豆腐渣作为底物辅以完全发酵的厨余垃圾粉末进行混合好氧堆肥，通过近红外光谱分析技术采集不同处理阶段堆肥样品的光谱数据，分别采用归一化法、一阶微分法和二阶微分法对原始光谱进行预处理，利用反向区间偏最小二乘法（biPLS）、联合区间偏最小二乘法（siPLS）和间隔区间偏最小二乘法（iPLS）构建近红外光谱吸光度与有机质含量之间的定量分析模型。结果显示，采用二阶微分预处理方法结合iPLS建立的模型性能最佳，第23个子区间对应的最佳特征波段为5 832~6 086 cm-1，校正集的相关系数（Rc）为0.986 1，交互验证均方根误差（RMSECV）为0.824 7，预测集的相关系数（Rp）为0.964 7，均方根误差（RMSEP）为0.445 7，相对分析误差（RPD）为3.8。结果表明所建立的模型具有良好的稳定性和可靠性，二阶微分预处理方法结合iPLS可以有效地优化光谱建模区域，提高模型预测能力，实现堆肥样品有机质含量的快速测定。
从文献中选取76种具有抗人类免疫缺陷病毒（HIV）活性的吲哚芳砜类化合物，采用分子结构描述符对其进行结构表征。通过逐步回归分析法，从28个结构参数中筛选出10个参数作为回归方程的最终变量，构建了吲哚芳砜类化合物的分子结构与抗HIV活性之间的定量关系模型。所建模型的复相关系数R为0.904 9，表明该模型的拟合效果较好，可以反映吲哚芳砜类化合物分子结构与生物活性之间的相关关系。留一法（LOO）交互检验结果表明，R为0.856 7，标准偏差（Std）为0.445 5，说明所建模型具有较好的稳定性和可靠性，可以用于预测吲哚芳砜类化合物的抗HIV活性。
在边长L为220 mm的方形搅拌槽内，采用高解析率的二维粒子图像测速（PIV）技术在搅拌雷诺数Re=1 300下对圆盘桨形成的流场进行研究，得到Kolmogorov尺度下的高解析流场。基于流场数据和各向同性假设得到湍流动能分布，并比较了直接定义法和大涡PIV法计算的湍流动能耗散率。结果表明：当离底高度C=0.15L时，圆盘桨的流型呈现出独特的单循环流型，流体主要旋涡为单旋涡结构；搅拌槽内湍流动能的最大值出现在桨叶排出流的末端；在Kolmogorov空间解析尺度下直接定义法计算得到的湍流动能耗散率大于大涡PIV法，并且湍流动能耗散率的峰值位于桨叶端和排出流区域。直接数值模拟的验证结果表明，这两种计算方法中使用的各向同性假设是合理的。
聚碳酸酯（PC）/丙烯腈-丁二烯-苯乙烯（ABS）合金作为用量最大的塑料合金之一，在使用过程中其易燃性对人民的生命财产安全造成了严重的威胁，因此对其进行阻燃改性十分必要。通过自组装方法，制备了聚乙烯亚胺（PEI）接枝氧化石墨烯纳米片（PEI-GO）来修饰次磷酸铝（AHP）。制备的PEI-GO@AHP杂化物，作为PC/ABS（质量比为70/30）合金的阻燃剂。引入质量分数为8%的PEI-GO@AHP，可确保PC/ABS达到UL-94 V-0等级和29.1%的极限氧指数（LOI）。其最大热释放速率（PHRR）和总热释放量（THR）分别降低了41.0%和19.6%。本研究提供了一种简单而有效的方法来制备阻燃PC/ABS合金。
以超临界CO2为发泡剂，制备了低收缩高倍率的热塑性聚酰胺弹性体（TPAE）/无机粒子微孔泡沫。基于扫描电子显微镜、接触角仪、真密度仪等仪器，并结合间歇发泡实验研究了无机粒子对TPAE发泡及抗收缩行为的影响。结果表明，相比较于滑石粉（Talc），硅酸钙（CaSiO3）、碳酸钙（CaCO3）以及硅灰石（WI）这3种无机粒子都分别与TPAE间的界面张力更高，表现出明显的热力学不相容行为。通过对泡沫开孔结构形成机制的分析，发现复合物泡沫的开孔率随无机粒子与TPAE基体间界面张力、无机粒子直径以及分布密度的增加而提高。而开孔结构的形成可加快CO2与空气的置换速率，降低TPAE泡沫的收缩。故无机粒子的引入改善了TPAE泡沫的泡孔密度和泡孔结构的均匀性和尺寸稳定性，进而制备出开孔率超过90%、发泡倍率达到20倍、收缩率低于5%的TPAE泡沫，并显著增强了TPAE泡沫的尺寸稳定性。
选取苯基三甲氧基硅烷（PTMS）作为原料，在碱性条件下通过水解缩聚反应合成了梯形聚苯基倍半硅氧烷（LPPSQ），将其作为交联剂加入生胶中，交联固化后得到了LPPSQ改性的室温硫化（RTV）硅橡胶。通过红外光谱，固态核磁硅谱以及X射线衍射图谱对产物进行表征，结果表明成功合成了LPPSQ。探究了LPPSQ的加入对RTV硅橡胶性能的影响，结果表明LPPSQ的加入能显著提升RTV硅橡胶的热稳定性能和力学性能。相比于传统RTV硅橡胶，以LPPSQ为交联剂的RTV硅橡胶断裂伸长率达到358%，提高了2倍多，韧性也得到了显著增强。此外，在热稳定性能方面，LPPSQ的加入也大幅提高了RTV硅橡胶的T10%（硅橡胶质量损失10%的温度）的Tmax（硅橡胶最大热失重速率对应的温度），分别提高了138.2 ℃和224.1 ℃。
各类头皮健康问题严重困扰着人们的日常生活，目前市售的头皮护理产品常针对某种单一症状添加药物进行治疗，无法较为全面地改善头皮健康问题伴随的多种症状。此外，头皮上富含多种微生物种群，长时间使用头皮护理产品还会引起头皮表面的微生态失调，导致病症反复发作。为此，提出重构头皮微生态的配方设计思路，以多种天然提取物为主要活性成分制备了植物性抑菌养发液，并较为全面地考察了其养发护发功效。结果显示，在抑菌组分含量为2 mg/mL时，养发液对糠秕马拉色菌的抑制作用较强（抑菌率94.6%），对痤疮丙酸杆菌的抑制作用相对较弱（抑菌率83.1%），对表皮葡萄球菌具有一定的抑制作用（抑菌率82.7%），表明所制备的养发液具有调控头皮微生态的作用。受试者使用养发液7周后，去屑率可达94.2%；使用养发液1个月后，油脂分泌异常症状有所好转，头皮红肿程度减轻，发丝直径明显增大，脱发程度亦有所减轻。
趋势项的存在会严重影响信号异常检测方法的准确性，因此需要在信号预处理过程中进行消除。高通滤波法是一种简单且有效的趋势项去除方法，应用最为广泛，但其参数选择基于经验，无法实现实时最优，因此方法的鲁棒性和泛化性差。以高通滤波法为基础，首先提出了信号正负区间统计分布曲线的概念，并基于这一概念引出了趋势项判断准则。在此基础上，设计了高通滤波器截止频率的实时优化选择方法以实现信号趋势的自适应消除，并对所提方法的影响要素进行分析。结合实际应用问题改进了算法，提高了迭代收敛速度，减少了计算量。最终利用石油管道泄漏监测问题中的压力信号数据证明了所提方法可以获得实时最优的滤波效果，实现趋势项的消除，且预设参数简单，算法计算量小。
地铁客流量波动受众多因素影响，准确的客流预测数据有利于制定更高效的行车控制方案和客流管控方案。为提高客流预测精度，提出一种基于多维可预知特征的时序卷积神经网络-长短期记忆神经网络模型（TCNLSTM）地铁短期客流预测方法。考虑外部因素的影响，引入Spearman相关系数分析并提取日期、天气等可预知特征及其状态集，以提升预测精度，缩小特征空间，克服了冗余特征数据导致的模型过于复杂问题；通过融合时序卷积神经网络（TCN）提取的客流时间序列特征和可预知特征状态集构建了长短期记忆神经网络（LSTM）层输入，组合模型学习客流与外部影响因素的长短期依赖，从而实现常规日、节假日、不同天气等多场景下的短期客流预测。基于某西南城市地铁刷卡交易数据，对比差分整合移动平均自回归模型（ARIMA）、TCN、LSTM及TCN-LSTM模型的短期客流预测结果，得出组合模型的总体平均绝对误差（MAE）值比其他方法低27%~48%，均方误差（MSE）值低13%~35%，平均绝对百分比误差（MAPE）值低2.8%~6.7%，上述3项指标均表明TCN-LSTM模型的客流预测效果更好。此外，对比实验表明通过融入提取的可预知特征数据，TCN-LSTM模型在测试集上的预测误差评价指标明显降低，所提方法能有效提高地铁短期客流预测精度。
用于解决多故障问题的复合故障诊断技术是企业设备状态监测与故障诊断的关键环节之一。大型机械和设备群组在经过较长时间的服役期后，由于经常在高温、大载荷等工况条件比较复杂的环境下运行，核心部件难免发生由不同损伤组成的复合故障从而使得设备故障的诊断困难。为解决上述问题，提出一种新型的基于非凸正则化与稀疏成分分析的复合故障诊断方法，通过构造非凸惩罚函数以提高信号的稀疏性，并确保目标函数的全局凸性，从而尽可能地提高稀疏成分分析方法的准确度。该方法可以在预先不知道故障源数量的情况下，通过构建一个稀疏优化框架以确保诊断结果的准确性，从而解决滚动轴承的多故障诊断问题。通过仿真实验对所提方法进行验证，基于非凸正则化的均方根误差（RMSE）最优值小于0.5，故障特征更为明显，优于传统方法。以900 r/min和1 300 r/min的轴承故障实验为例，外圈、内圈、滚动体特征频率均可准确识别，表明所提方法可以有效进行复合故障的诊断。
为了预测下封头内双层熔池的流动和传热过程，基于不同湍流模型，同时采用凝固熔化模型对堆芯熔池研究装置（corium pool research apparatus，COPRA）双层熔池实验进行计算流体力学（CFD）数值模拟，通过数值计算获得准稳态下熔池的温度、沿壁面的热流密度与内壁面壳层的分布，将模拟结果与实验值进行比较，评价不同湍流模型的适用性和准确性，并进行湍流模型优选。结果表明，壁面模化大涡模拟（WMLES）湍流模型对下封头内双层熔融池流动与传热模拟的准确性和适用性最好；基于WMLES湍流模型，氧化层温度随着熔池高度增大而增大，氧化层上部存在强烈的湍流，在熔池底部的壳层最厚。
哮喘是一种对儿童生活质量有重大影响的慢性呼吸系统疾病，它的及时预测和准确诊断对哮喘儿童的健康至关重要。但对处于哮喘平稳期的儿童而言，哮喘发作时儿童的呼吸音中不存在明显的喘鸣音等特征音，所以在听觉上处于哮喘平稳期儿童的呼吸音与健康儿童的呼吸音无明显区别，导致医护人员难以使用传统的听诊方法诊断哮喘。选用机器学习中的支持向量机算法（SVM）对儿童进行哮喘预测，研究结果表明，SVM在哮喘与健康儿童呼吸音的分类预测中表现出色，其对吸气相的预测准确率达到96.53%，而对呼气相的预测准确率达到91.66%。由此可见，SVM在儿童哮喘诊断中具有较好可行性，提高了儿童哮喘诊断的准确性和效率，为该领域提供了可靠的诊断工具。
研究了一维可压缩Navier-Stokes/Allen-Cahn方程Cauchy问题解的大时间行为，该方程组描述了具有扩散界面的非混相两相流的流动。利用反导数方法和能量估计证明了一维可压缩Navier-Stokes/Allen-Cahn方程黏性激波解的存在性和渐近稳定性。
