环氧呋喃树脂反应性增容改性聚乳酸/淀粉复合材料的研究

研究了环氧呋喃树脂反应增容改性聚乳酸/淀粉复合材料,对索氏提取法得到的淀粉进行1H-NMR、FTIR、XPS和静态接触角测试表征.结果表明在熔融共混过程中环氧呋喃树脂(FER)与淀粉及聚乳酸(PLA)发生化学反应,从而起到反应性增容的作用.另外,利用SEM、万能材料试验机和DSC分别对复合材料的界面相容性、机械性能以及热性能进行了表征,结果表明FER能够显著改善PLA和淀粉之间的界面相容性,在保持PLA高强度高模量的基础上,显著提高了PLA/starch复合材料的综合机械性能和结晶性能.     

超原子理论计算基团电负性的研究

依据Bratsch计算基团电负性的方程,根据Pauling原子电负性标度,提出了一种计算较大基团电负性的方法,该方法基于超原子思想。使用该方法做了大量的基团计算,并和引用其他文献计算结果做对比,结果表明提出的方法更加适用于计算较大的基团。     

分区参数Gr\

对于含参数的多项式理想,提出了分区参数Gröbner基的概念,并且给出了一个计算分区参数Gröbner基的算法,证明了该算法的正确性和终止性.     

博莱霉素切割DNA反应的定量测定及其影响因素

用硫代巴比妥酸反应分析了博莱霉素 Ａ５ （ Ｂ Ｌ Ｍ Ａ５ ）对 Ｄ Ｎ Ａ 的断裂作用在 Ｆｅ２＋ 和 Ｏ２存在下, Ｂ Ｌ Ｍ Ａ５能导致 Ｄ Ｎ Ａ 链断裂研究了一些因素对 Ｂ Ｌ Ｍ Ａ５ 催化 Ｄ Ｎ Ａ 断链反应的影响,设计并建立了 Ｂ Ｌ Ｍ Ａ５ 切割 Ｄ Ｎ Ａ 反应的定量测定方法,并测得 Ｋｍ 约为１５３ μｍ ｏｌ· Ｌ－ １, Ｖｍ ａｘ 约为００４６ Ａ５３２ｎｍ Ｕｎｉｔ·ｓ－ １      

La掺杂Bi-2201单晶中宏观相分离迹象的发现及研究

在对系列Ｌａ 掺杂的Ｂｉ２Ｓｒ２ － ｘＬａｘＣｕＯ６ ＋ δ单晶的研究中,我们发现在极度Ｌａ 掺杂（ 空穴极度欠掺杂） 的样品中有高达３６Ｋ 的超导相出现．Ｘ 射线衍射图（ＸＲＤ） 和电镜照片都表明这种极度空穴欠掺的样品有很好的单相性,从而排除了样品化学不纯的可能．另外,对这种样品进行脱氧处理后,此超导电性相应消失,说明了这种高Ｔｃ 的超导电性是由活动性空穴掺杂引起的．虽然对相应样品在正常态的磁测量没有测出反铁磁峰（Ｎｅｅｌ 峰） ,但对系列样品的拉曼散射研究发现样品随着Ｌａ 含量的增多,其反铁磁交换作用明显加强．所以,我们认为这种高Ｔｃ 超导电性的出现是在Ｂｉ２２０１ 体系中存在宏观相分离的明显迹象     

水杨酸钴非等温热分解动力学研究

用热分析(TG/DTG)、X射线衍射(XRD)技术研究了固态物质水杨酸钴在空气中热分解的过程。热分析结果表明,水杨酸钴在空气中分两步分解,其失重率与理论计算失重率相吻合;XRD结果表明,水杨酸钴分解的终产物为Co3O4。用Friedman法和Flynn-Wall-Ozawa(FWO)法求取了分解过程的活化能E,并用多元线性回归和多元非线性回归法给出了可能的机理函数,由这些方法得到的动力学数据相互比较吻合。     

基于MODA算法的有机朗肯循环多目标优化

针对中高温烟气驱动的有机朗肯循环发电系统进行多目标优化设计,以热效率和单位输出功率的系统总投资成本(PER)为多目标函数,选取蒸发温度和冷凝温度为决策变量,引入多目标蜻蜓算法(MODA)对工质苯的最佳循环参数进行寻优,采用一维向心透平效率模型取代固定透平等熵效率,并对工质进行敏感性分析。结果表明:透平效率随蒸发温度增加单调减少,随冷凝温度增加单调增加;在帕累托前沿中,随着热效率的增加,变透平效率寻优结果中PER迅速增加,定透平效率寻优结果中PER增加相对较平缓;热源温度越高,定透平效率寻优结果和变透平效率寻优结果差异越大。     

基于超限学习机算法的空间目标材质多色测光识别研究

随着各国航天活动的增多,空间目标的数量和种类不断增加,对空间目标进行编目识别是各国空间目标监视领域的重要研究内容。对空间目标进行识别,主要是为了获得其表面材质、姿态、形状、关键载荷等信息,而表面材质信息的获取是开展目标光学特性及状态认知研究的基础。搭建空间目标表面材质多色测光测量系统,整套系统部署在光学暗室内,以减少杂散光对测量结果的影响。光源采用太阳模拟器,光谱等级A级;探测器采用美国ASD公司生产的FieldSpec4地物光谱仪,波长范围350～2 500 nm,光谱分辨率1 nm,光纤置于电控转台上,能对待测样片实现不同观测几何下的测量。利用Johnson-Cousins UBVRI五色分光系统对8种常用表面材质（砷化镓、氧化铝、氧化聚酰亚胺薄膜、黑漆、环氧漆、镀铝聚酰亚胺薄膜、钛青蓝漆、白漆）在不同观测几何条件下的10种色指数数据进行实验测量,每种色指数分别测得30组实验数据。采用传统的1-sigma不确定框方法（即对于给定材质的若干组实验数据,计算其每种色指数的平均值和标准差,以平均值为中心,以标准差的两倍为边长画出色指数不确定框）,在最理想的识别情况下,通过R-I和B-R色指数不确定框能对砷化镓、氧化铝、氧化聚酰亚胺薄膜、钛青蓝漆四种材质进行识别;利用B-V和B-R色指数不确定框可以将环氧漆、白漆识别出来,剩余两种材质黑漆和镀铝聚酰亚胺薄膜无法通过以上色指数进行识别。但是1-sigma不确定框方法存在两个主要问题：一是需要知道待测材质对特定波段敏感的先验信息,来确定所用的色指数类型;二是识别率容易受测试样本数量的影响,可靠性差。超限学习机算法是一种利用随机化隐层节点和和最小二乘求解方式进行训练的机器学习算法,具备学习效率快,泛化性能好,不容易陷入局部最优解等优势,被广泛应用于对数据的分类和回归分析中。因此引入超限学习机算法,将色指数数据按照2∶1的比例随机分为训练样本和测试样本,共进行三次随机试验。在训练样本中,对每种材质按照1∶8的顺序进行编号,即编号1∶8的测试样本分别有20个,分别包含10种色指数数据;在测试样本中同样对其按照已知归属材质对应编号。采用决定系数和计算时间作为判断ELM算法准确性和实时性的判断指标。结果表明：无论是对单一材质进行识别,还是对所有测试材质样本,训练样本决定系数在0.98以上,测试样本决定系数在0.96以上,每次试验中最多有3组色指数数据无法识别;所需总时间最长在0.07 s内完成,甚至可以达到0.002 s,识别效率和可靠性远高于传统的1-sigma不确定框法,表明ELM算法能对空间目标常用材质进行准确快速识别。相关研究可为空间非合作目标的外形、姿态等状态信息反演提供技术支持。     

添加有TiO2纳米颗粒的R11池沸腾换热研究

对添加有TiO2纳米颗粒的制冷剂R11在外径为22.4mm紫铜管外的池沸腾换热特性进行了实验研究.池沸腾饱和温度为35℃和40℃,纳米颗粒悬浮液的浓度为0.01g/l和0.05g/l.对铜管圆周上、下、前、后四个部位的局部换热情况进行了测量和可视化观察以及相应的粗糙度检测分析.结果发现,纳米颗粒的添加基本使管上部粗糙度降低,传热弱化,而使下部粗糙度增加,传热强化.就整体换热而言,40℃的强化换热效果好于30℃,0.01g/l的强化换热效果好于0.05g/l.     

邻甲酚醛环氧丙烯酸光敏树脂的合成研究

用丙烯酸对邻甲酚醛环氧树脂进行改性,合成了邻甲酚醛环氧丙烯酸光敏树脂(OCAFEE),考察了反应温度、催化剂种类和反应时间对丙烯酸转化率的影响,并提出最佳反应条件.在烯丙基/环氧基的摩尔比为0.3:1时,温度控制在95C,采用N,N-二甲苯胺作为催化剂(用量为1%),反应3h后,丙烯酸转化率可达到98.80%.