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粗粒土颗粒破碎机理与统一强度及本构理论
我国粗粒土分布广泛，在强震、高应力等复杂应力条件下，高土石坝、高边 坡和岛礁工程中，粗粒土易产生颗粒破碎，导致其级配发生改变并伴随能量耗散, 从而引起边坡及坝体变形失稳破坏。研究粗粒土在颗粒破碎情况下的本构模型以 及评价工程安全稳定是目前粗粒土研究的热点问题。本项目以国家自然科学基金 重点项目、国家杰出青年科学基金项目等为依托，历时十余年研究，建立了粗粒 土颗粒破碎机理与塑性本构理论。主要取得的科学发现点如下： (1) 针对传统强度理论无法描述粗粒土的颗粒破碎、各向异性、尺寸效应 等问题，建立了粗粒土三维统一非线性强度理论。该强度理论能够准确地模拟粗 粒土因颗粒破碎所导致的偏平面及子午面上非线性的强度特征；能够合理地反映 粗粒土因自重产生的横观各向同性的强度特征；能够准确地模拟粗粒土复杂的各 向异性的强度特征；还能够合理地反映粗粒土三维尺寸效应的强度特征。 (2) 提出考虑中主应力影响的粗粒土三维边界面本构理论。试验表明，粗 粒土剪胀特性与中主应力系数相关，据此提出了考虑中主应力影响的粗粒土三维 应力-剪胀方程。针对传统本构模型无法描述中主应力对应力变形影响的问题， 建立了考虑中主应力影响的粗粒土三维边界面本构模型。在边界面理论框架下， 建立了屈服面与边界面的演化规律，获得了应力变形特征。 (3) 提出颗粒破碎影响的状态相关塑性本构理论。试验发现粗粒土颗粒破 碎会导致颗粒级配发生变化，细颗粒填充粗颗粒孔隙，进而使得临界状态线发生 移动，并伴随能量散耗，因此，提出了考虑颗粒破碎的三维临界状态面及临界状 态理论。粗粒土在压缩和剪切作用下，颗粒破碎，并具有状态相关性，因此，提 出了考虑颗粒破碎的应力-孔隙耦合状态方程。根据所提出的考虑颗粒破碎三维 临界状态面，建立了考虑颗粒破碎影响的状态相关塑性理论。
重庆大学
2021-04-11
基于采动裂隙场变化的煤与瓦斯共采理论与技术
西安科技大学自 1998 年开始对我国煤与瓦斯共采基础理论进行研究，成果获陕西省科学技术二等奖，出版专著 2 部，发表论文 40 余篇（其中 SCI 、 EI 收录 12 篇， ISTP 收录 5 篇），获专利 5 项。研究成果已在山西省天池煤矿等多个高瓦斯矿井进行了煤与瓦斯共采技术验证，有效指导了煤矿现场的瓦斯抽采工作，实现了矿井的安全生产，具有良好的社会和经济效益。
西安科技大学
2021-04-11
利用自学习系统实现逼近理论极限的光学手性材料设计
随着纳米光子学的发展，具有超颖性质的人工微结构吸引了众多研究。针对日益增长的研究和设计需求，北京大学物理学院方哲宇及其研究团队实现了一种自洽的框架——BoNet，其结合了贝叶斯优化（Bayesian optimization）和卷积神经网络（convolutional neural network），实现了纳米结构对于超强光学手性的自学习。基于此框架，他们将纳米结构设计表示为图形，并输入卷积神经网络进行电场分布和反射光谱的学习，此过程不需要将纳米结构参数化为向量，因此最大化的保留了其几何信息和边界条件。同时，利用贝叶斯优化以实现对纳米结构远场光学手性的优化，并运用其采样样本反复训练神经网络实现自学习。利用BoNet，他们针对远场反射光谱的圆二色性进行优化并逼近了其理论极限(CD = 1)，同时利用神经网络匹配预测的近场电场分布，对获得的强光学手性进行分析解释。 此框架能够被直接推广用于其他光学性质的自学习优化，例如实现反常透射，偏振态调制和相位调制。更进一步的，此方法论能够帮助设计更多的，具有良好光学性质和运用价值的纳米光子学器件，比如消色差超透镜，超灵敏的微传感器以及智能超表面等。此研究同时能够启发更多数据驱动的研究，通过利用人工神经网络和其他机器学习的方法，实现对传统科学研究的新探索，在制药，引物设计，固体结构分析上启发新突破。 该工作于2019年11月19日在线发表于学术期刊《PHYSICAL REVIEW LETTERS》上，题为“Self-Learning Perfect Optical Chirality via a Deep Neural Network”(DOI: 10.1103/PhysRevLett.123.213902)。北京大学物理学院方哲宇研究员是本文的通讯作者，李瑜，徐优俊，姜美玲为该文的共同第一作者，北京大学定量生物学中心来鲁华教授为合作者，北京大学为唯一通讯作者单位。该工作得到得到了科技部、教育部、国家自然科学基金委、北京大学人工微结构和介观物理国家重点实验室、北京大学纳光电子前沿科学中心、量子物质科学协同创新中心、北京大学高性能校级计算平台、北京大学生命科学中心高性能计算平台等单位的支持。用于近远场计算的神经网络结构表征实现了逼近理论极限的高手性，并利用神经网络对近场分布进行分析
北京大学
2021-04-11
有关非阿贝尔Majorana零模的一般化理论工作
非阿贝尔Majorana零能模的出现和其超导/超流载 体本身的拓扑特性无关，即无论在拓扑平凡或非平凡的二维超导或超流中，均可以获得满足非阿贝尔统计的马约拉纳零 能模，并由此提出实现马约拉纳零能模的最小化物理实验模型。
北京大学
2021-04-11
富氧燃烧碳捕集基础理论、技术装备及工程示范
中试阶段/n该成果通过“产-学-研”协作，历经 20 年的研究与探索，掌握了富 氧燃烧碳捕集技术的基础理论、设计导则和计算方法，完成了富氧燃烧 相关的锅炉、燃烧器和氧注入器、烟气冷凝器、低能耗三塔空分系统和 压缩纯化系统等关键技术和装备的研发，先后建成了 0.3MW、3MW 和 35MW 等一系列高水平的小试、中试装置和工业示范装置，并完成了 200MWe 全 流程大型示范的预可行性研究和中国富氧燃烧实施路线图研究。 该成果为燃煤火电机组实现低碳排放提供了技术解决方案。国际能 源署研究认为，中国火电
华中科技大学
2021-01-12
基于期权的西部煤炭资源采矿权估价理论与方法研究
成果通过了陕西省科技厅组织的验收，所取得成果达到了 国际先进水 平，获陕西省科学技术二等奖，发表高水平学术论文 24 篇，其中期刊论文 21 篇，包括英文期刊论文 5 篇， EI 检索 4 篇， ISTP 检索 5 篇。中文期刊包括《煤炭学报》、《管理学报》等重要期刊，其中 “ 煤炭资源开采权期权价值形成机理研究 ” 一文被引用 18 次， “ 便利收益对煤炭资源采矿权价值的影响分析 ” 一文被引用 3 次。出版专著 1 部。其研究成果先后在陕西南梁矿业公司、榆林煤炭公司杨伙盘煤矿和彬县煤炭有限责任公司矿业权价值管理中得到了很好的实施，取得了良好的经济和社会效益。
西安科技大学
2021-04-13
一种新的产生暗物质和希格斯的理论机制
一种基于真空非对齐的新的暗物质非热产生机制，这一机制可以适用于包括复合希格斯在内的一大类模型。真空非对齐是对称性自发破缺的一种方式，如图1(a)所示。我们以一个简化的复合希格斯模型为特例阐述了机制的运作方式。在高温时，电弱真空随手征对称性破缺而发生大的破缺，真空非对齐角在一段时间内维持在90度，即对应于一个无希格斯粒子(Higgsless)的真空。此时希格斯场会与模型中其它的赝南部-戈德斯通玻色子组合成一个质量复标量场，假定这个复标量可以携带一个新的U(1)对称性的非零荷，则它在这个真空中不会完全衰变为标准模型的粒子。如果模型中还有一些暗物质粒子也带有这个U(1)对称性的荷，那么希格斯场在这个真空中与暗物质受到相同对称性保护，同属于所谓的暗的部分。如果引入的新的U(1)对称性是电弱反常的，则在发生电弱相变时可通过sphaleron不对称地产生正反暗物质，之后正反暗物质会互相湮灭，直到反物质（或正物质）被全部湮灭，而最终残留的部分就可作为宇宙的暗物质遗迹。在我们的理论机制中，暗物质遗迹的不对称产生是在无希格斯真空下发生的，但随着温度的降低，真空非对齐角会开始变小并最终演化为今天的标准模型真空，真空非对齐角随温度的变化参见图1(b)，而暗的U(1)对称性也随之发生自发破缺。在真空非对齐角开始偏离90度时，希格斯粒子开始从暗的部分中分离出来，也就是说希格斯粒子有可能在较高温度时曾经属于暗的一部分，但在温度降低后从暗的部分中演生出来，成为一个不稳定的实标量粒子。另一方面，还有一些复合暗物质粒子因为受到一个Z_2对称性的保护而不会完全衰变为标准模型粒子，它们虽然在无希格斯真空下是复标量场，但在标准模型真空下却会劈裂为两个有质量差别的实标量场，于是通过Z规范玻色子与原子核散射的过程被运动学禁戒，从而不会受到很强的直接探测限制。我们的理论机制预言，总会存在一个轻的赝标量粒子，这对暗物质直接探测如Xenon1T实验、宇宙学观测、超新星观测以及在对撞机实验中探测“Z规范玻色子衰变到光子及这个赝标量粒子”过程等结果都有深远的影响，从而可以得到检验。
中山大学
2021-04-13
基于驾驶员生理、心理驾驶工作负荷的计算理论与方法研究
北京工业大学
2021-04-14
核反应堆结构的流致振动分析理论及试验技术
大力发展核电技术是国家重大发展的战略。核反应堆内的流致振动问题影响核反应堆的安全运行的重要因素。本成果来自重大应用前景的横向项目，项目组长期从事核反应堆结构的流致振动研究，完成了理论分析、数值计算及试验研究等多项纵向及横向课题，积累了丰富的理论及试验经验，获得多项具有自主知识产权、国际先进的理论成果，独立研制了多套先进的试验装置。相关研究成果已经成功地应用于华龙I号、ARP1000，CNP1000及某舰载核反应堆等多种型号国产核反应堆的安全设计中，为核反应堆的安全运行及核电技术出口提供了重要的支持。
西南交通大学
2016-06-24
一种基于压缩感知理论的文本数据流抽样方法
本发明公开了一种基于压缩感知理论的文本数据流抽样方法，包括步骤 1）将文本数据流分割成固 定大小的文本片段并通过向量空间模型表示成矩阵；2）使用压缩感知理论对文本数据流进行空间降维 抽样；3）计算降维后每个文本的信息熵；4）基于文本的信息熵通过对数倾斜时间（LTT）模型得到抽 样文本。本发明面向互联网海量的、不断增加的文本流，通过更少的存储消耗来实现更快的文本流抽样 和存储，在大大降低抽样文本流规模的情况下，能够以全局视角获得整个文本流中最有价
武汉大学
2021-04-14