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基于COF修饰聚醚砜支撑层的高性能PA/COFs@PES正渗透膜的制备与性能研究
摘要
背景:前向渗透(FO)膜因其能耗低、截留率高和易污染倾向低而在水处理领域展现出广阔前景,但其性能受限于膜内浓差极化(ICP)、反向盐通量和膜污染。开发薄且多孔的支撑层对于缓解膜内浓差极化、提高水透过性至关重要。本研究旨在探讨将COFs-TATP引入PES支撑层是否能同
来源:Journal of the Taiwan Institute of Chemical Engineers
时间:2026-09-02
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高斯场泛函的积分形式几乎必然中心极限定理
• 建立积分形式的高斯泛函几乎必然中心极限定理(ASCLT)。
• 将平均权重推广到对数平均以外的范围。
• 引入一种可通过Malliavin可验证的总变差准则。
• 推导三个过程的二次变差的ASCLT。
**引言**
设 {Y_n : n ≥ 1} 是一个独立同分布(i
来源:Journal of Mathematical Analysis and Applications
时间:2026-09-02
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利用高能镍离子注入纯镍和纯铁研究 SRIM 中的电子阻止缺陷
**摘要**
SRIM-2013(物质中离子的阻止和射程)程序被广泛用于预测高能带电粒子在金属和合金中产生的深度依赖性损伤和植入离子分布曲线。近期研究表明,对于Ni⁺离子,不仅在铁基和镍基合金中,而且在纯铁和纯钼中,SRIM都存在对射程的系统性过高预测。历史上,Ni⁺离子在
来源:Journal of Nuclear Materials
时间:2026-09-02
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逆周期风险厌恶与波动率管理投资组合
•结合风险厌恶管理与波动率管理可进一步提升投资表现。
•在市场规模厌恶较高时降低风险,相对于203个因子和异常因素的庞大样本,可产生广泛的正向超额收益和夏普比率提升。
•风险厌恶管理的收益与传统波动率管理策略相当甚至更优。
•结合风险厌恶管理与波动率管理可进一步提升投资表现。
来源:Journal of Empirical Finance
时间:2026-09-02
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基于温度分布与热力学性质的锆电子束熔炼杂质去除行为研究
高纯度锆被用于薄膜晶体管(TFT)器件中,并在固体氧化物燃料电池(SOFC)中作为固态电解质层使用,其中通过物理气相沉积(PVD)工艺形成氧化锆薄膜层结构。与传统的提纯方法相比,电子束熔炼(EBM)技术在去除锆金属中的金属杂质方面表现出更高的效率,旨在实现超高纯度。由于EBM
来源:International Journal of Refractory Metals and Hard Materials
时间:2026-09-02
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具有非线性边界条件的一维波动方程的动态控制
•在𝐻2(0,ℓ) ×𝐿2(0,ℓ)上使用第二类van der Pol边界对波动方程进行稳定化。•提出一种新的积分展开补偿策略,采用非共位边界测量。•两种基于输出的反馈设计:双低增益方案和基于观测器的方案。
引言
振动研究长期以来一直是工程和应用数学中的关键研究领域。特
来源:Journal of Mathematical Analysis and Applications
时间:2026-09-02
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砂-细粒混合物的有效导热系数:一种通用接触离散元框架
## 摘要
砂-细粒混合物有效导热系数受细粒含量、密实状态、孔隙流体导热系数、应力以及颗粒组分间导热系数对比等因素控制,但将这些因素与宏观响应联系起来的颗粒尺度机制仍不清晰。本研究开发了一种针对间隙级配混合物的广义接触热离散元(DEM)框架,其中导热带同时包含实际接触和通过
来源:Computers and Geotechnics
时间:2026-09-02
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具有分段椭圆柱翅片阵列的微通道内非牛顿幂律流体热点冷却数值模拟
摘要 本研究采用牛顿流体和幂律流体,在两种工况下——即固定入口流量和固定广义雷诺数——对带有分段椭圆针翅阵列的微通道中的流动与传热进行了研究。分析系统地考察了剪切稀化流变特性、分段几何形状以及流动约束之间的耦合效应,为它们对热-水力性能的联合影响提供了新的见解。所有模拟中均施
来源:International Communications in Heat and Mass Transfer
时间:2026-09-02
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局部惯性与微观结构演化对剪切带形成的联合效应
基于广义变分分析获得了考虑局部惯性的判据。
钛合金中的塑性应变能主要促进刚度矩阵弱化,而对热软化的促进作用较小。
建立了考虑刚度矩阵弱化的广义本构模型。
剪切带形成的临界点发生在应力-应变($\sigma$-$\varepsilon$)曲线极值点之前。
引言
鉴于剪切带对金
来源:International Journal of Solids and Structures
时间:2026-09-02
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迈向基于离散图卷积网络的高效联邦推荐
摘要 联邦图卷积网络(FedGCN)是推荐系统中新兴的人工智能技术,它允许每个用户持有自己的用户-物品二部子图,并通过协作训练在不存在的全球图中捕获高阶信息。然而,现有的FedGCN工作基于全精度连续嵌入空间,导致客户端的通信和计算开销较高。此外,构建的全局图通常昂贵且次优,
来源:Artificial Intelligence
时间:2026-09-02