细线拉断力控制器的制作与应用

物理实验中经常出现细线被拉断的现象,为此设计并制作了细线拉断力控制器,该控制器可以控制细线被拉断时最大拉力,经多次实验发现该控制器适合控制拉力范围是10~30N.该控制器能使有关细线拉断的物理实验更加方便简单.     

用于抽运铯蒸气激光器的半导体激光器波长稳定与线宽窄化研究

针对铯蒸气激光器对窄线宽与高稳定852nm半导体激光抽运源的要求,采用体布拉格(Bragg)光栅作为外腔输出镜,研究了体Bragg光栅衍射效率对外腔半导体激光器输出光谱特性的影响。研究结果表明,衍射效率为24%、32%与37%的体布拉格光栅均能够改善半导体激光器输出光谱特性;输出光束中心波长锁定在852nm附近、输出线宽约为0.26nm;外腔半导体激光器输出波长随抽运电流、温度的变化速率分别小于10.4pm/A、7.2pm/℃,优于自由运行半导体激光器;随着光栅衍射效率增加,全系统外腔效率从91%降低至86%。     

光热敏折变玻璃及其布拉格体光栅特性研究

采用高温二次化料的方法制备了一种SiO2-Al2O3-ZnO-Na2O(F、Br)玻璃体系的光热敏折变(PTR)玻璃,通过紫外曝光、透射率光谱、X射线衍射(XRD)和差热分析等方法研究了其光热敏析晶机理。研究表明,PTR玻璃的光敏区为280～350nm,工作区为400～2700nm,最佳成核温度和析晶温度分别为490℃和595℃,析晶组分为NaF晶体。采用双光束干涉方法与"两步法"的热处理工艺在PTR玻璃中制备了周期为1000mm-1的布拉格体光栅,光栅的相对衍射效率达到91%,并验证了制备的布拉格体光栅具有角选择滤波能力。     

基于逆动力学分析的路面不平度测试研究

通过分析一个简化的履带车辆单扭力轴-负重轮力学模型,建立了扭力轴扭转角与路面不平度的联系方程,基于该方程可以由路面不平度求出扭力轴扭转角,如已知扭转角则可以通过逆动力学分析得到路面不平度.数值算例结合ADAMS仿真结果验证了该方法用于路面不平度测试的可行性.     

末端含C_(60)单链窄分子量分布高分子在溶液中的自组装行为

C60做为碳笼烯家族的代表,由于它独特的物理化学性能而引起人们广泛的兴趣[1].然而,它较差的溶解性和加工性能限制了其实际应用.将C60引入高分子可将C60不同寻常的物理化学性能与高分子良好的力学、溶解及加工性能结合起来的一种有效方法.自从大规模制备C60的方法出现后,已有大量关于合成各种高分子化C60的报道[2～6].通过化学修饰的方法将C60结合到高分子中的主要研究目是改进C60的溶解性及加工性能.     

异丁基乙烯基醚与受电子单体的可控自由基共聚合

近年来发展起来的“活性” 可控自由基聚合越来越为人们所关注 ,其原因在于采用这种方法不仅可以设计聚合物的分子量 ,得到窄分布聚合物 ,而且聚合条件不象活性离子型聚合那样严格 ,单体适用范围相对较广 .关于烯类单体的活性自由基聚合迄今主要有 :氮氧自由基调控的稳定自由基聚合 (Ｓｔａｂｌｅｆｒｅｅｒａｄｉｃａｌｐｏｌｙｍｅｒｉｚａｔｉｏｎ ,简称ＳＦＲＰ) [1] 、原子转移自由基聚合 (Ａｔｏｍｔｒａｎｓｆｅｒｒａｄｉｃａｌｐｏｌｙｍｅｒｉｚａｔｉｏｎ ,简称ＡＴＲＰ) [2 ] 以及以后发展起来的自由基可逆加成 断链链转移聚合…     

薄层色谱法分析葵花仁粕中的绿原酸

 以聚酰胺薄膜为固定相、体积分数为 36 %的乙酸溶液为流动相 ,研究建立了薄层色谱分离测定葵花仁粕中绿原酸的方法。绿原酸样品溶液上行展开 8 5cm ,其Rf 值为 0 6 1。绿原酸的检测量在 0 0 5 μg～ 0 6 μg范围内 ,其斑点的面积与绿原酸的检测量具有良好的线性关系。绿原酸的回收率为 97 5 3 % ,不同薄层板之间的RSD为2 5 7% ,最低检出限为 0 0 2 5 μg。在以体积分数为 70 %的乙醇溶液为萃取剂、搅拌振荡萃取时间为 30min的条件下 ,以该方法测定萃取液中绿原酸的含量和葵花仁粕中绿原酸的残留量 ,确定了最佳萃取次数。     

杯芳烃及其衍生物在色谱和毛细管电泳中的应用

杯芳烃是由多个苯酚在2,6位与亚甲基相连形成的大环化合物,具有分子识别功能,是继环糊精和冠醚之后第三代主体分子,它在现代分离科学中有着广泛的应用,本文综述了近年来杯芳烃及其衍生物在色谱和毛细管电泳中的应用进展。     

以Nitrosulfophenol S为化学模型物研究非氨基偶氮染料的致癌性

以Nitrosulfophenol S作为非氨基偶氮染料致癌性研究的化学模型物,用可见吸收光谱法、毛细管区带电泳法和电分析化学法等研究了该模型物在酶催化系统模型HRP/H₂O₂体系的作用下发生氧化断裂反应的过程,确定了反应的主要产物为致癌的重氮萘离子,并与DNA有效结合.讨论了断裂发生的酸度、温度及浓度条件.同时研究了体内多种生理性物质对断裂反应的抑制和激活影响.     

基于光谱和神经网络模型的作物与杂草识别方法研究

利用光谱技术来识别作物与杂草是精细农业中一个非常重要的研究内容,但光谱数据中含有大量冗余数据,如何预处理以及建立识别模型,是决定识别准确率的关键。利用在325～1 075 nm波段的光谱识别了三种杂草（牛筋草、凹头苋、空心莲子草）与大豆幼苗。在幼苗生长的第三周与第六周分别采集杂草与作物的光谱,共378个样本。用其中的250个光谱样本,包括第一期和第二期采集的光谱样本,在采用db12小波经过三层分解后,将其小波系数作为输入数据建模,构造了一个径向基函数神经网络。然后,利用余下的光谱样本检验该模型的识别能力。结果表明,该模型对作物与杂草光谱具有极强的识别能力,只有3个第二期的牛筋草样本被判断为空心莲子草,其余的样本全部正确识别。这个结果表明,采用可见/近红外光谱识别大豆幼苗与三种伴随生长的杂草是可行的,同时也说明,随着作物的生长阶段的不同,其光谱的变化不会影响到种类识别。