基于信息元的教学资源组织系统设计与实现 *

以文本类型教学资源为研究对象,在领域知识可拓信息网模型和CELTS-3的基础上,阐述了基于信息元的教学资源组织系统设计与实现过程,包括信息特征元数据描述框架、特征词获取、信息元距离度量、信息元匹配规则以及匹配算法等.该系统通过有限的信息元描述无限的资源,实现了教学资源的高效组织,支持学习过程中资源自动重组.     

双光子加工数据准备软件的研究*

双光子加工技术需要通过数据准备软件将CAD模型转换为加工数据.为此提出了三种进行双光子加工的数据准备方法,即STL处理、图片处理和线条处理;基于MFC的单文档/视图结构框架开发了软件.应用实例表明,该软件界面友好、运行可靠.     

卟啉金属有机框架材料在传感领域的应用

卟啉金属有机框架材料(Por-MOFs)不仅具有MOFs独特的多孔性、高比表面积以及易功能化的优点,而且具有结构可调性及优异的光、电、磁性能.这些优异的性能使Por-MOFs可作为生物传感器的识别和信号单元.从Por-MOFs材料的制备方法、传感器的构建、传感机理等方面出发,着重对Por-MOFs在金属离子、生理活性物质、有机分子、无机离子、酶活性/蛋白传感领域的应用进展进行了综述,并对Por-MOFs在生物传感领域应用方面存在的水溶性、生物相容性、稳定性、靶向性问题进行了探讨.     

TiO2/MOFs的制备及污染物降解现状

TiO2是较为成熟的半导体光催化材料,但因TiO2分散性差、量子利用率低、比表面积小、难回收等问题难以工业化.多孔金属有机框架(MOFs)的引入可增强TiO2/MOFs复合材料的光吸收性能,提高电子-空穴对分离效率和提高回收率.基于TiO2/MOFs制备时前驱体添加顺序不同,综述了TiO2/MOFs的3种制备方法(即Ship-in-a-bottle法、Bottle-around-ship法、One-pot法)及TiO2/MOFs光催化机理与性能影响因素,并探讨不同MOFs与TiO2结合的作用机理.最后,对TiO2/MOFs存在的问题提出建议.     

窑尾框架主次梁单夹板连接关键问题研究

主次梁的单夹板连接在窑尾框架的主次梁连接中使用广泛,本文对这种连接形式的关键问题,如是否对长节点抗剪承载力进行折减,摩擦型高强螺栓如何界定是否产生滑移以及有限元模拟下的真实承载力进行了研究,给出了可供参考的结论。     

基于金属有机骨架材料的电阻传感器在检测VOCs中的应用

化学电阻传感器由于其结构简单、分析快速等特点在众多气体传感方式中脱颖而出,因此成为了目前应用广泛的传感器类型。其中,用于检测挥发性有机化合物（VOCs）的电阻传感器中敏感材料对气体的选择性吸附和相应的检测至关重要,此外也需要一些额外措施保证检测的选择性。因此,传感材料的比表面积、孔尺寸、功能官能团以及辅助材料等决定了传感器的响应程度、选择和敏感程度。金属有机框架材料（MOF）是一类新型的有机?无机杂化材料,具有丰富多孔、高比表面积、结构多样性、化学稳定性良好等特点,除此以外一些MOF衍生物也具有比表面积大、导电性良好等特点,因此MOF及MOF衍生物已在气体传感器中得到广泛研究和应用。基于化学电阻传感器基本原理、MOF及MOF衍生物在电阻传感器检测挥发性有机化合物中起到的作用、原理、及其应用,对其发展前景和面临的挑战进行了展望。      

一种并行工程信息集成框架的构建

本文针对现有的并行工程信息集成框架对并行工程只提供消极支持的问题展开讨论，通过技术域，支撑域，管理域三个域的建立与分析，特别是对ＣＦ积极支持方法进行探讨，提出一种推拉式的建模思想，实现对并行设计的监督和控制。并依此思想建立了一个ＣＥ信息集成框架。     

微医国际数字健康中心N1号楼结构设计北大核心CSCD

微医国际数字健康中心N1号楼为混凝土框架-剪力墙结构,底部设置38m跨35m高的通高大厅,通高大厅上部结构结合建筑造型采用拱形斜柱转换,高效传递竖向荷载和控制转换结构竖向变形。23层及屋面设置贝壳状连接体,连接体采用空间整体钢桁架,与两侧主体结构铰接连接,对连体钢桁架进行了特征值屈曲分析和舒适度分析,结果表明连体钢桁架具有足够的冗余度和良好的舒适度。进行了楼盖受力分析及超长结构温度应力、混凝土收缩应力分析,并采取了相应的措施;底部通高大厅采用单层拉索幕墙,对拉索幕墙及拉索固定支座构件进行了分析,根据分析结果采取了相应的加强措施。结果表明:结构受力合理,实现了结构安全和建筑造型创意的完美结合。     

顶层基本框架在模具CAD/CAM中的应用

通过总结目前2D－Layout在自顶向下设计中的不足，本文提出了基于参数化的3D－Layout顶层基本框架的设计思想。采用顶层基本框架作为自顶向下设计中的核心，能够很好地解决变形设计问题，提高了产品设计的效率与准确性。     

一种梯度交替迭代设计测量矩阵的方法

在压缩采样中,测量矩阵应该和表达字典有尽可能小的相干性,随机测量矩阵一直被使用是因为其和任何表达字典都有较小的相干性。提出一种基于梯度迭代最小化方法,作为格拉斯曼框架设计的一种变体,通过优化一个初始的随机测量矩阵来得到相干性更小的测量矩阵。仿真结果表明所设计的测量矩阵具有更好的性能。