一、学科背景 二、进展和成就 三、发展趋势 四、前沿领域与重点 五、对策建议

第10章利用 LINGO开发高级模型 在这一章里,我们将在不同的领域里建立一些高级模型。其目的有两个:一个是通过对这些高级模型 的研究,帮助用户提高建模的技巧;另一个是通过 LINGO在生产管理、后勤保障、金融、排队和销售等 很多领域的实例来说明 LINGO应用的广泛性

尾矿坝失稳致灾机理极其复杂,然而目前尾矿坝灾害防控缺乏对尾矿材料多尺度多因素耦合力学机制的深入研究,且细粒与高堆尾矿坝灾变机理不明确.针对尾矿坝致灾机理研究的基础共性问题,收集大量的国内外尾矿坝灾害紧密相关的研究领域的文献,综述有关筑坝尾矿结构多尺度表征描述与力学特性、筑坝尾矿沉积运动规律、尾矿坝成坝机理与坝体结构组成、尾矿坝稳定性分析与致灾机理等方面的研究现状及成果,指出目前研究存在的不足,凝练出尾矿坝灾害研究领域亟待解决的关键科学问题,并对未来的研究发展态势进行具体全面的展望

高熵合金与非晶合金作为新一代金属材料，具备许多优异的物理、化学及力学性能，在柔性电子领域展现出巨大的应用潜力。传统的块体高熵合金与非晶合金虽然性能优异，但由于材料本身的刚性特点无法满足可变形电子设备的柔性需求，因此需要通过一定方式如降低维度、设计微结构等赋予其柔性特征。在简述高熵合金柔性纤维的力学性能特点的基础上，介绍了高熵合金薄膜作为潜在柔性材料的制备方式与结构性能特点，总结了非晶合金薄膜应用于电子皮肤、柔性电极、微结构制作等柔性电子领域中的最新进展，最后讨论了现有工作的不足之处并对未来柔性电子的发展前景进行了展望

对近年来MOF材料去除水环境中重金属、有机物的相关研究进行了总结与评述。本篇是该主题的第2篇，主要对MOF材料去除水中有机污染物的相关研究进行总结和论述。研究表明，MOF材料含有大量开放性金属位点、路易斯酸碱位以及官能团，因而对染料、抗生素、农药、持久性有机污染物等均具有较高的吸附性能。氢键、π?π作用、疏水作用和静电引力是其吸附有机污染物的主要机制，部分MOF材料中较大的孔道结构也有利于大分子有机污染物的吸附；另外，部分MOF材料还具有优异的催化性能，能够作为类Fenton催化，光催化以及过硫酸盐活化的催化剂实现对有机污染物的催化降解，其中光催化反应中污染物的降解主要源于·O2?、·OH和h+的贡献；而在过硫酸盐体系中，·O2?、·OH、SO4·?和1O2是导致有机污染物分解的主要活性氧化物种。基于对先前研究的回顾，相信未来的研究领域包括但不限于以下方面：（1）进一步提高MOF在去除有机污染物方面的性能，并提高其可回收性；（2）开展新型MOF催化材料的制备及催化反应机理的研究；（3）研究MOF缺陷结构的调控，以开发具有更高吸附和催化性能的新型MOF材料；（4）研究新的框架材料，例如共价有机骨架（COFs）材料，并将其应用于污染物净化领域

一、控制及其前提 控制是组织在动态的环境中为了实现既定 的目标而进行的检查和纠偏活动或过程。 控制是计划、组织、领导有效进行的必要 保证,离开了适当的控制,计划、组织、 领导都有可能流于形式

一、实验目的 1.基础化学实验(1)的意义和任务 2.安全教育 3.本学期实验的大致安排 4.认领、清洗化学实验仪器

岩石多场耦合作用的研究已经开展了数十年，包括岩石在单一物理场、两场耦合或三场耦合作用效应的研究。然而深部矿产资源开采和地下空间开发中岩体的赋存环境非常复杂，岩体在高温、高渗透压、高应力及复杂水化学环境中将发生温度–水流–应力–化学（THMC）多场耦合作用。综合分析岩石多场耦合作用下的裂隙演化、变形力学机制、力学本构和耦合模型构建等方面的研究，在分析岩石强度理论的基础上得出岩石多场耦合本构模型以及岩石蠕变本构模型。不同行业对岩石多场耦合作用的研究重点存在一定的差异，岩石多场耦合作用不仅涉及到矿产资源开发、油气田开采、地热资源开发等资源能源领域，其在水利水电工程、高寒工程、地下工程、地下核废料处置及深埋能源储库等领域也是研究的重点。岩石在高应力、水流、高温和化学作用下，不仅会发生耦合作用，而且会对岩石本身的物理力学性能产生影响。分析研究多场耦合作用下岩石的力学性能对于预防事故发生和保障工程安全开展具有重要的现实意义。最后探讨分析了岩石多场耦合研究的重点、难点和今后研究的方向，为工程实践和相关问题的解决提供参考

随着无人工厂、智能安监等技术在制造业领域的深入应用，以视觉识别预警系统为代表的复杂环境下动态识别技术成为智能工业领域的重要研究内容之一。在本文所述的工业级视觉识别预警系统中，操作人员头发区域由于其具有移动形态非规则性、运动无规律性的特点，在动态图像中的实时分割较为困难。针对此问题，提出一种基于SiamMask模型的时空预测移动目标跟踪算法。该算法将基于PyTorch深度学习框架的SiamMask单目标跟踪算法与ROI检测及STC时空上下文预测算法相融合，根据目标时空关系的在线学习，预测新的目标位置并对SiamMask模型进行算法校正，实现视频序列中的目标快速识别。实验结果表明，所提出的算法能够克服环境干扰、目标遮挡对跟踪效果的影响，将目标跟踪误识别率降低至0.156%。该算法计算时间成本为每秒30帧，比改进前的SiamMask模型帧率每秒提高3.2帧，算法效率提高11.94%。该算法达到视觉识别预警系统准确性、实时性的要求，对移动目标识别算法模型的复杂环境应用具有借鉴意义

聚酰亚胺（polyimide，PI）由于具有较好的力学性能、优异的耐化学性、良好的介电性能和高温稳定性，被认为是一种应用前景广泛的高温工程聚合物。聚酰亚胺的各类制品如薄膜、涂料、胶黏剂、光电材料、先进复合材料、微电子器件、分离膜以及光刻胶等已经被广泛应用于电子信息、防火防弹、航空航天、气液分离以及光电液晶等领域。聚酰亚胺气凝胶（PIA）是由聚合物分子链构成的相互交联的三维多孔材料，结合了聚酰亚胺和气凝胶的优异性能，使其不但具有聚酰亚胺的优异特性，而且具有气凝胶的轻质超低密度、高比表面积、低导热系数以及低介电常数等突出特点，因此聚酰亚胺气凝胶材料迅速发展成为性能优异的有机气凝胶之一，并且在航空航天、电子通讯、隔热阻燃、隔音吸声以及吸附清洁等领域展示出广阔的应用前景。鉴于该材料的这些特质，本文对聚酰亚胺气凝胶的制备方法、影响因素（溶剂效应、单体结构和固含量）以及应用进行了论述，并对聚酰亚胺气凝胶材料的未来发展进行了展望