寡聚物在高分子母体中的扩散──分子动力学模拟研究

应用分子动力学模拟研究甲基丙烯酸甲酯寡聚物(从单聚体到十聚体)在高分子量的聚甲基丙烯酸甲酯母体中的扩散.随着寡聚物的聚合度的增加,发现其扩散系数从单聚体到三聚体迅速减小,而从四聚体到十聚体其扩散系数几乎保持不变,与实验得到的数值在趋势上符合得很好.     

基于PEMS测量的机动车尾气预测研究

为了实现对机动车尾气排放的控制,解决现有预测模型未能通过燃油消耗来研究污染物排放以及未能建立起油耗及其车外可观测影响因素之间的关系问题,对油耗数据及其理论模型进行了研究,提出了微观综合预测模型,它是根据便携式尾气测量系统(PEMS)实际工况下测量的机动车油耗与各污染物排放数据,并结合油耗的理论模型建立起的综合预测模型;最后,通过实验对综合预测模型进行了实例分析与验证;实验结果表明,综合预测模型首次对污染物CO和NO的预测模拟值和实测值之间的平均误差分别为14.3%和12.8%,实现了较好的预测效果,为进一步研究燃油消耗和排放的关系奠定了很好的基础。     

大孔树脂吸附处理TNT红水的研究

通过对比5种大孔树脂对TNT红水中COD的吸附效果,确定了RS-50B为最佳大孔树脂。研究了反应时间、温度、p H值和RS-50B用量对吸附效果的影响,并分析了吸附前后TNT红水水质变化。结果表明,反应时间、温度和RS-50B用量是影响吸附效果的主要因素;吸附过程符合拟二级动力学模型,以物理吸附为主。在RS-50B含量100g/L,pH值未调的情况下,30℃振荡6h,COD去除率可达92.0%,表明RS-50B能有效的吸附处理TNT红水。利用大孔树脂能够经济有效的处理TNT红水,对于保障我国兵器工业可持续发展具有重大的实际意义。     

从头计算研究BP分子的势能曲线和光谱性质

利用高精度的量子化学从头计算MRCI+Q方法结合相关一致aug-cc-pVQZ基组计算了磷化硼分子X3Π,3Σ-,5Π和5Σ-态的势能曲线,计算所得的电子态在大键长位置处收敛于同一个离解极限B(2Pu)+P(4Su).为了得到更精确的结果,计算中首次纳入了旋轨耦合(SOC)效应,使得BP分子的4个Λ-S态分裂成为15个Ω态,其中3Π0+态被确定为基态.此外,SOC效应还使两个三重态X3Π和3Σ-分裂出的0+和1态的势能曲线产生了避免交叉,表明在当前的计算中考虑SOC效应是非常必要的.利用LEVEL8.0程序对计算所得的Λ-S态和Ω态的势能曲线进行拟合,得到了相应的光谱常数,通过与其他理论和实验工作进行比较,可知我们的结果更加精确、完整,可以为实验和理论方面进一步研究BP分子的光谱性质提供可靠的参考.     

300～1123K铜红外光谱发射率特性研究

基于基尔霍夫定律,利用砷化镓(GaAs)半导体激光器作为标准光源研制了一种能够准确实时测量不透明物体光谱发射率的反射式测量装置。利用该装置在300~1 123K之间对黄铜和紫铜两种样品在波长1.55μm处的光谱发射率进行了系统的研究,探讨了温度、氧化、加热时间等因素对两种铜样品光谱发射率的影响。实验结果表明:黄铜和紫铜的光谱发射率均随温度的升高而增大,并且紫铜的光谱发射率始终大于黄铜的光谱发射率,两种样品随温度的光谱发射率曲线均出现了峰值和谷值。通过分析有氧化膜时金属表面的反射模型,得到了金属表面氧化膜厚度的计算公式,并利用该公式估算了紫铜发射率出现峰值和谷值时氧化膜的厚度。恒温长时间测量结果表明:光谱发射率随加热时间出现小幅增大,2h后,由于样品表面氧化达到一定程度,氧化速率开始变缓,样品表面的光谱发射率也随之开始趋于稳定。样品在较高温度处的光谱发射率数值始终大于较低温度处的发射率数值。该研究进一步丰富了铜的光谱发射率数据,并为其光谱发射率的应用提供了实验依据。     

金属铜与聚苯酰亚胺表面相互作用的理论模拟

利用分子力学模拟研究了单层金属铜在三层聚苯酰亚胺（PMDA-ODA）表面模型上的静态行为。结果单层铜在PMDA-ODA表面上形成了聚集体。分析表明铜原子之间的内聚能大于铜与PMDA-ODA表面之间的着附能。在内聚能中范德华力起重要作用，而在着附能中静电作用的决定因素。通过分析子动力学模拟研究了温度对铜与PMDA-ODA表面相互作用的影响。     

冷链物流同时送取货车辆路径优化

针对冷链物流同时送取货车辆路径优化问题,分析冷链物流配送中的车辆固定成本、行驶成本、制冷成本和货损成本等成本构成,以总成本最小化为目标,将冷链物流配送的送货和取货业务综合到每一个客户节点,建立单个配送中心和多个客户节点的冷链物流配送车辆路径优化模型,并采用遗传算法进行求解,算例分析验证了所建模型和设计算法的适用性和可行性,结果表明优化后的同时送取货车辆配送方案能够降低配送成本,提高配送效率,研究结论对冷链物流配送决策具有重要的参考价值.     

Theoretical studies on NLO properties of push-pull multi-cycle electro-optical polymer intermediates including thiophene ring

The second-order nonlinear optical susceptibilities βijk,βμ and third-order non-linear optical susceptibilities γijkl,<γ> of a series of the novel push-pull multi-ring electro-photo polymer intermediates have been calculated.The influences of molecular structure,donor,acceptor and the frequency of external field on P and v,and the relationship between V and the number of thiophene rings(i.e.conjugated chain length)have been studied using UNDO/SCI methods combined with sum-overstate(SOS)formula.The calculated results show that γ is proportional to 2.69 power of the chain length of the conjugated molecular bonds when the length is not quite long.     

基于卷积神经网络的光谱预处理方法

光谱的预处理在光谱分析中占有非常重要的地位。针对现有光谱去噪算法对弱峰保存能力差、基线校正算法对光谱能量过扣除、光谱特征峰定位不准确以及各种预处理算法串行处理造成的误差累计等问题,设计了一个端到端的卷积神经网络。该网络由两个模块组成：基线校正和去噪模块和特征峰定位模块。这两个模块相互连接又独立输出。理想条件下,可以依据光谱的线型函数和特征峰的位置拟合出无噪声无基线的光谱,所以在基线校正和光谱去噪模块中连接特征峰定位模块的输出可以有效的提高去噪和基线校正的精度;而高质量的光谱有助于更加精确的估计光谱峰的位置,因此这两个模块相互连接可以有效提高重建光谱的质量。光谱基线校正和去噪模块是一个前馈网络,该模块由多个卷积层、激活函数和批归一化层构成,每一层均连接了特征峰定位模块的输出。特征峰定位模块是一个多尺度特征融合网络,该模块使用不同尺寸的卷积核将光谱分为不同的尺度,融合大小不同尺度的特征估计光谱特征峰的具体位置。在网络训练时,使用不同温度、湿度和不同预热时间的光谱仪获得光谱作为输入样本,使用中国计量院的标准仪器获得光谱数据作为输出样本。在实验中,首先对合成的光谱分别添加不同信噪比的噪声和不同峰值的高斯基线,分别评价该网络在噪声抑制、基线校正、光谱特征峰校正的能力;然后将添加噪声和基线后的玉米的近红外光谱作为样本,用最先进的算法对它们进行预处理,然后用偏最小二乘法估计玉米中的水和油的浓度。估计的浓度与用标准仪器测量的真实浓度进行比较,以证明所提出的CNN的优势。实验证明,所设计的网络在单任务和多任务处理中均能取得良好的结果。而且经过该网络处理的光谱在定量分析中可以得到更准确的结果,具有较强的实用价值。     

基于改进正弦余弦算法的光谱特征峰定位方法

针对目前光谱特征峰识别定位技术识别率低、定位误差大、无法获得光谱线型函数等问题,提出了一种基于改进正弦余弦算法的光谱特征峰识别定位方法。该方法利用动态转换概率改进正弦余弦算法,将改进的正弦余弦算法与多种光谱线型(高斯、洛伦兹和Voigt)拟合方法相结合,通过迭代寻优计算,最终得到对应的光谱特征峰位置。该方法不仅能得到光谱特征峰的位置,而且可以得到光谱线型函数。实验证明,无论强峰、弱峰还是重叠峰,提出的基于改进正弦余弦算法的光谱特征峰识别定位方法在识别率、定位准确率、谱值拟合效果和对噪声的抑制能力等方面均有显著提高。