胶束电动色谱分离5种二氢吡啶类钙拮抗剂

应用胶束电动毛细管色谱,以４０ｍｍｏｌ／Ｌ硼砂－４０ｍｍｏｌ／Ｌ十二烷基硫酸钠（ＳＤＳ）为运行缓冲溶液,柱温６０℃,在１３ｍｉｎ内分离了５种二氢吡啶类钙拮抗剂药物。讨论了它ＳＤＳ浓度、硼砂浓度、缓冲溶液ＰＨ、柱温对迁移时间和分离的影响。     

直接光谱法水体COD检测多场景优化方法

提出一种多场景优化的光谱分类建模解算方法:首先,通过颗粒物Mie散射仿真分析,构建幂函数修正方程,以直接拟合法对样本光谱进行精确浊度校正;然后,利用吸光度归一化法获取不同场景的线性特征光谱,形成场景特征库;使用偏最小二乘法(PLS)为每个场景建立解算模型,形成化学需氧量(COD)解算模型库.对未知水样本进行COD检测时,先通过杰卡德(Jaccard)相似性理论将其归一化光谱与场景库线性特征谱进行匹配,识别其归属场景,再获取解算库中的最优解算参数来计算COD浓度.实验结果表明,所提方法可获得较高的场景匹配精度,有效降低多场景条件下的COD解算误差,具备良好的实用价值.     

分子标记示踪用于氧气／空气流场速度测量

利用受激喇曼激发加激光诱导电子荧光法（ＲＥＬＩＥＦ）实现对氧气和空气中氧分子的标记示踪,用于氧气和空气流场的速度的测量． 实验装置测量氧气喷流的瞬时速度为４５±５ｍ ／ｓ,改进后精度可以优于１％ ,并适合几个马赫的高速流场测量．     

动态传播率模型及其在疫情分析中的应用

应用数据驱动的动态传播率来代替基本传染数$R_0$,在全国和省市两个层面上研究COVID-19疫情发展的特点和趋势。首先,基于动态增长率建立传染病常微分方程,推导得出动态传播率模型。其次,选择幂函数作为动态传播率的拟合函数,以3天作为最优滑窗期,对各地拐点进行了估计。最后,通过动态模型对各地不同程度尾声开始的起点进行了预测,并在13个省市间进行9个疫情相关指标的对比分析。结果显示,各地动态传播率在经过短暂的波动后均稳步下降,疫情得到有效控制;估计的拐点主要集中在2月中旬,而预测的尾声都将在3月底之前到来;同时,各地疫情发展特点和趋势、防控措施力度和效果存在一定差异。     

变物性参数对微通道内纳米流体强制对流换热的影响

对二维微通道内Al_2O_3-水纳米流体的强制对流换热进行了数值研究。主要研究纳米流体的变热物性参数、纳米粒子体积分数φ和Re数对纳米流体强制对流换热的影响。研究表明:在Re数和纳米颗粒体积分数φ一定时,变热物性参数纳米流体比定热物性参数纳米流体在微通道内的强制对流换热强。在Re数一定时,随着纳米粒子体积分数φ的增加,纳米流体换热性能增强。在纳米粒子体积分数φ一定时,随着Re数的增加,纳米流体的换热能力也随之增加。     

DF化学激光器扩压器流场仿真及优化

建立了DF化学激光器压力恢复系统扩压器的流场仿真模型,对扩压器流场结构进行了仿真分析。结果显示,扩压器超扩段长度为1310 mm时,激光器可工作压力为7.18 kPa。增加超扩段长度至1810 mm,激光器的可工作压力上升至8.25 kPa; 插入2片楔形叶片,激光器的可工作压力提升至8.52 kPa。适当增加超扩段长度和插入叶片的方式可在一定范围内提高激光器的工作压力,研究结果对于化学激光器扩压器的设计与优化具有重要的参考价值。     

双底物诱导脂肪酶构象的固定及对底物的吸附特性

以聚乙二醇400二丙烯酸酯和三羟甲基丙烷三甲基丙烯酸酯为原料,加入底物月桂酸和正丁醇对脂肪酶进行活性构象诱导,再经紫外光引发聚合、抽提和干燥后,获得了双底物诱导脂肪酶构象的聚合物(DSLP),对DSLP在30~60℃对配体的吸附能力进行研究。结果表明,DSLP对月桂酸和正丁醇的吸附能力大于空白聚合物(BP)和固定化酶聚合物(ILP),显示底物诱导使DSLP对其配体具有较好的吸附能力。升温有利于增加DSLP对配体吸附量,当温度从30℃升高到40℃时,DSLP对月桂酸的平衡吸附量由25.83mg/g提高到36.08mg/g,DSLP对正丁醇的平衡吸附量由16.82mg/g提高到20.46mg/g。但随着温度的进一步上升,吸附量增加不明显。     

Preparation and Characterization of Nanostructured Ni-TiN Composite Films

在悬浮有TiN纳米颗粒的镍镀液中,采用直流电镀方法制备了Ni-TiN纳米复合镀层. 采用原子力显微镜、X射线衍射仪和透射电镜等手段对镀层结构、表面形貌、耐蚀性能、硬度和热稳定性等进行了研究,并且与传统镍镀层的相应性能进行了比较. 结果表明,复合镀层在耐腐蚀性、硬度和热稳定性等方面都比传统镍镀层有了显著提高;由于电流密度对阴极析氢和镍晶粒的成核/生长速率的影响,Ni-TiN纳米复合镀层的硬度随着电镀电流密度的增加而轻微减小.     

基于神经网络的线指数恒星大气物理参数测量方法

通过人工神经网络的方法基于Lick线指数,来进行大气物理参数的测量,对Kurucz的合成光谱进行预处理以适应最后LAMOST光谱数据的要求,以Lick线指数与对应的大气物理参数为输入,用人工神经网络进行训练,得到训练模型通过DR8光谱数据进行测试,通过调整人工神经网络的相关参数来使实验效果达到最佳。结果证明,通过线指数人工神经网络的方法来进行大气物理参数的测量是可行的。     

大脑能量代谢和神经传递动力学的NMR测定方法

能量代谢和神经传递是生命的基石,它们与所有神经性和精神性疾病都有互为因果的关系,因此其研究对于脑功能的认识具有重要意义. 正常情况下,葡萄糖代谢是大脑能量的主要来源,但定量描述大脑内糖类物质与神经传递动力学参数的研究方法是该领域内的一个瓶颈问题. 核磁共振（NMR）方法以其特有的优势迅速成为该研究领域内的重要的研究工具. 本文重点旨在对大脑中能量代谢和神经传递动力学进行研究的NMR技术、方法及其应用进行较详细的介绍.