EBIT装置低温系统的设计与实验研究

介绍了 EBIT装置低温系统的设计与制作 ,并对实验结果进行了分析。 EBIT装置低温系统采用双冷屏结构 ,通过二级 G- M制冷机冷却冷屏来降低液氦的蒸发量。试验结果 :系统灌注液氦平衡后 ,连续 16个小时液氦的平均蒸发量为1.1升 /小时 ,磁体系统磁场强度大于 5 T,基本满足用户的使用要求。     

表面活性剂-膜富集-紫外可见漫反射光谱法测定水中的痕量铅

提出了结合表面活性剂、膜富集和紫外可见漫反射光谱测定水中痕量铅的方法。在pH 8.5的氨水氯化铵缓冲溶液中,剧烈搅拌下,铅与双硫腙形成疏水性的红色络合物,该络合物能够被混合纤维素酯膜富集,并且在非离子表面活性剂聚氧乙烯月桂醚(Brij-30)的存在下,该络合物被混合纤维素酯膜富集的效率得到了很大提高,然后待膜自然干燥后直接测得膜表面的漫反射光谱。本文对表面活性剂类型、表面活性剂浓度、反应酸度、双硫腙浓度和反应时间等条件进行了优化。研究结果表明,在最佳实验条件下,最大吸收波长为485 nm,在5～100 μg·L-1范围内铅离子的浓度与其络合物的吸光度呈良好的线性关系,相关系数的平方R2为0.990 6,检出限为2.88 μg·L-1。研究发现下列共存离子不干扰铅离子的测定：500倍的K+,Na+,Ca2+,Mg2+,NH4+,NO-₃,Cl-,CH₃COO-,SO2-₄;10倍的Al3+(10%的NaF进行掩蔽),Fe3+(10%的NaF和酒石酸钾钠进行掩蔽),Hg2+和Zn2+(10%的NaSCN和酒石酸钾钠进行掩蔽);同等浓度的Cd2+,Cu2+。采用本方法测定瓶装水中的痕量铅,结果与石墨炉原子吸收光谱法(GFAAS)测定的结果基本一致,加标回收率在95.4%～104.5%之间,标准偏差(SD)在0.5～1.5 μg·L-1之间,说明本方法具有较好的准确性。本方法操作简单、灵敏度高,适用于瓶装水中痕量铅的测定。     

一个新的求解线性规划最小二乘算法

§1Introduction Currently,therearetwopopularapproachesinlinearprogramming:pivotalgorithm andinterior-pointalgorithm.Manyoftheirvariantsdevelopedbothintheoryand applicationsarestillinprogress.Thepivotmethodobtainstheoptimalsolutionviamoving consecutivelytoabettercorner-pointinthefeasibleregion,anditsmodificationstryto improvethespeedofattainingtheoptimality.Incontrast,theinterior-pointalgorithmis claimedasaninterior-pointapproach,whichgoesfromafeasiblepointtoafeasiblepoint throughtheinterioroft…     

二阶中立型微分方程振动比较定理

首先建立了一个Ｐｉｃｏｎｅ型的恒等式及两个Ｓｔｕｒｍ型的比较定理。利用它们定量地给出一类二阶中立型微分方程所有解振动的充分条件，著名的关于二阶常微分方程的Ｓｔｕｒｍ基本定理为本文定理之特例。     

基于高通量计算筛选的金属有机骨架材料甲醛吸附性能

随着大量新型金属有机骨架（MOFs）吸附材料的出现,传统“试错式”的甲醛吸附剂研究方法具有效率低、周期长、成本高等问题.为实现高性能甲醛净化MOFs的快速研发,采用基于巨正则蒙特卡洛模拟（GCMC）的高通量计算筛选方法对2932种MOFs材料进行了甲醛吸附性能的快速评价.基于高通量计算筛选结果,我们挑选并制备出Y-BTC、ZnCar和Ni-BIC等3种对甲醛有较高吸附量的吸附剂,并采用粉末X射线衍射（PXRD）、比表面积分析（BET）对材料进行了表征.通过甲醛吸附实验,明确了筛选出的MOFs以及参照材料（Cu-BTC、活性炭）在甲醛初始浓度为100 mg/m³条件下的甲醛吸附量分别为0.38、0.25、0.11、0.08、0.06 mol/kg.同时,筛选出的吸附剂还具有良好的甲醛吸附循环利用性能.该结果表明筛选出的Y-BTC、ZnCar和Ni-BIC的甲醛吸附量均高于Cu-BTC和活性炭等参照吸附剂,证明了高通量计算筛选方法在指导甲醛吸附材料开发方面的有效性.     

一种图像敏感对象的识别方法

针对现有的图像识别方法识别某一指定对象,提出了一种图像敏感对象的识别方法,该方法改进了现有目标识别的局限性;首先通过计算得到图像中对象的敏感度值,然后对图像对象进行纹理、色彩、形状和显著特征提取,最后结合敏感度值识别出图像中敏感度大的对象,并与经典的敏感度检测方法比较;实验结果表明该方法敏感信息丢失少,且能精确得到图像对象敏感度值,通过敏感度的不同,识别出人眼感兴趣的对象信息。     

β-Zn4Sb3/Zn1-δAlδO复合材料的制备及热电性能研究

采用真空熔融淬火结合放电等离子烧结工艺制备了单相β-Zn₄Sb₃以及β-Zn₄Sb₃/Zn_1-δAl_δO复合热电材料,其中第二相Zn_1-δAl_δO(AZO)的含量分别为0.2 wt%,0.4 wt%和0.7 wt%.对材料的相组成和微结构进行了表征,并在300—673 K的温度 关键词： 4Sb₃')" href="#">β-Zn₄Sb₃ 1-δAl_δO')" href="#">Zn_1-δAl_δO 复合材料 热电性能     

交通网的结构特性

 交通是现代社会生活的重要组成部分,随着科技进步与社会发展,交通运输系统也发生着日新月异的变化。100 多年前的中国,广泛存在的“交通”主要通过人的两条腿完成;50 多年前,上下班的自行车大军是城市中一道壮丽的“人工”景观。现在的中国,汽车已成为许多家庭的必备工具。与个人交通工具的快速发展相同,公共交通也发生了翻天覆地的变化。城市中装载着人群穿梭的,不仅有陆地上忙碌的公共汽车,还有地下呼啸奔驰的地铁。绿皮车与轰隆轰隆的车轮声正慢慢成为许多人的记忆,越来越多白色宽敞的动车和高铁伴着嘹亮的鸣叫驶入站台。“飞的”已是许多商务人士的家常便饭,密集的航班和相对低廉的票价使得飞机成为了国际旅行的首选交通工具,为洲际间的交流提供了方便。一艘艘满载着集装箱的货轮交织穿梭于四大洋之间,将整个世界连接成现代化的工厂,为现代化的全球分工协作提供保障。交通如同空气一样,充斥着现代化生活的方方面面。如果将交通中的实体抽象成节点,节点之间的连接抽象成线,它们所织成的大网几乎可以罩住地球上所有有人居住的地方,而这张大网也展现着它迷人的魅力。     

Maximum Path Information and Fokker--Planck Equation

We present a rigorous method to derive the nonlinear Fokker-Planck （FP） equation of anomalous diffusion directly from a generalization of the principle of least action of Maupertuis proposed by Wang [Chaos, Solitons ＆ Fractals 23 （2005） 1253] for smooth or quasi-smooth irregular dynamics evolving in Markovian process. The FP equation obtained may take two different but equivalent forms. It was also found that the diffusion constant may depend on both q （the index of Tsallis entropy [J. Stat. Phys. 52 （1988） 479] and the time t.     

Characterisation of the two artificial neural plasma density with network models

This paper establishes two artificial neural network models by using a multi layer perceptron algorithm and radial based function algorithm in order to predict the plasma density in a plasma system. In this model, the input layer is composed of five neurons： the radial position, the axial position, the gas pressure, the microwave power and the magnet coil current. The output layer is the target output neuron： the plasma density. The accuracy of prediction is tested with the experimental data obtained by the Langmuir probe. The effectiveness of two artificial neural network models are demonstrated, the results show good agreements with corresponding experimental data. The ability of the artificial neural network model to predict the plasma density accurately in an electron cyclotron resonance-plasma enhanced chemical vapour deposition system can be concluded, and the radial based function is more suitable than the multi layer perceptron in this work.