添加剂对不锈钢着色过程的影响

探讨了添加剂在不锈钢着色过程中的作用和影响，在特定条件下可使不锈钢成品获得满意的结果。     

Shear Thickening Fluids Based on Additives with Different Concentrations and Molecular Chain Lengths

将二氧化硅颗粒和不同分子链长添加剂颗粒分散到聚乙二醇分散介质中制得剪切增稠液样品,研究了添加剂的不同含量和不同分子链长对剪切增稠液流变性能的影响. 对其流变特性的研究表明,随着添加剂含量的增加和分子链长的增长,样品的剪切增稠效应增强明显,并用大粒子簇的形成对增强机理给出了合理的解释.     

吸光材料-激光解吸附离子化质谱用于化妆品中添加剂的快速分析

化妆品中的添加剂种类繁多,这些物质的加入可提升化妆品的使用效果和保质期限,但过量使用则可能对人体健康造成不良影响.该研究利用吸光材料-激光解吸附离子化质谱(AR-LDI MS)建立了化妆品中添加剂的快速分析方法.利用该法对化妆品中的3-亚苄基樟脑、4-甲基苄亚基樟脑、对羟基苯乙酮和环吡酮进行检测,检出限分别为4、6、4...     

On F-almost split sequences

Let A be an Artinian algebra and F an additive subbifunctor of Ext,（-, -） having enough projectives and injectives. We prove that the dualizing subvarieties of mod A closed under F-extensions have F-almost split sequences. Let T be an F-cotilting module in mod A and S a cotilting module over F = End（T）. Then Horn（-, T） induces a duality between F-almost split sequences in ⊥FT and almost sl31it sequences in ⊥S, where addrS = Hom∧（f（F）, T）. Let A be an F-Gorenstein algebra, T a strong F-cotilting module and 0→A→B→C→0 and F-almost split sequence in ⊥FT.If the injective dimension of S as a Г-module is equal to d, then C≌（ΩCM^-dΩ^dDTrA^＊）^＊,where（-）^＊=Hom（g,T）.In addition, if the F-injective dimension of A is equal to d, then A≌ΩMF^-dDΩFop^-d TrC≌ΩCMF^-d ≌F^d DTrC.     

ADDITIVE HAZARDS MODEL WITH TIME-VARYING REGRESSION COEFFICIENTS

This article discusses regression analysis of failure time under the additive hazards model, when the regression coefficients are time-varying. The regression coefficients are estimated locally based on the pseudo-score function [12] in a window around each time point. The proposed method can be easily implemented, and the resulting estimators are shown to be consistent and asymptotically normal with easily estimated variances. The simulation studies show that our estimation procedure is reliable and useful.     

铋纳米微粒添加剂的摩擦学性能研究

采用液相分散法制备了平均粒径为60 nm的油溶性铋纳米微粒,用四球摩擦磨损试验机考察了所制备的铋纳米微粒作为润滑油添加剂的减摩抗磨性能.结果表明,当添加量处于0.04%～1.00%范围内时,铋纳米微粒表现出良好的减摩抗磨性能,并能显著提高基础油的失效负荷.     

基于极限学习机和优化算法的润滑油添加剂种类识别与含量预测

为了快速识别润滑油中添加剂种类和含量，将添加剂硫化异丁烯(T321)、烷基二苯胺(T534)、硫代磷酸胺盐(T307)以不同配比混合在基础油中，使用极限学习机(ELM)对油样的红外光谱数据构建模型进行训练测试，并采用贪心算法、遗传算法(GA)对输入波段优化，筛选出最优波段区间组合以剔除相关性过高的波段从而提高运算效率. 测试结果表明:ELM模型可对润滑油添加剂进行有效的种类识别和含量预测，相比于传统理化检测方法是一种经济快速的新型润滑油添加剂检测手段；且经GA波段筛选优化后模型输出结果更具优势，对三种添加剂的种类识别准确率均达到100%、含量预测决定系数(R2)分别提升了43.8%、39.0%和24.4%.      

四种次磷酸盐的合成

合成了次磷酸钙、次磷酸铁、次磷酸钡、次磷酸锌4种次磷酸盐，产率依次为94.7%、 98.1%、80.6%、 60.3%，粒径2~4 μm，其结构经SEM、 IR和电感耦合等离子体原子发射光谱(ICP)确证。