生物可降解聚磷腈接枝聚酯共聚物的合成和表征

初步探索了利用酯交换方法制备聚磷腈接枝聚酯共聚物的可能性 .实验发现 ,利用聚酯的端羟基与甘氨酸乙酯全取代的聚磷腈进行酯交换反应 ,是可以获得聚磷腈接枝聚酯共聚物的 .但这种制备过程 ,不仅要求聚酯材料的热稳定性相对较好 ,以及融体粘度较低 ,还要求氨基酸酯取代聚磷腈的热稳定性较好 ,才能获得比较满意的结果 .因此此法更适宜于制备聚磷腈接枝聚己内酯共聚物 ,而且聚己内酯的分子量不宜超过 80 0 0 .     

考虑头形磨损变化的动能弹侵彻深度研究

质量损失主要发生在弹体头部,讨论残余弹头形状因子的主要影响因素,给出了更为一般化的残余弹头形状因子与初始撞击速度之间的关系. 假设在整个侵彻过程中弹体头部形状因子及质量保持瞬时速度平方的线性关系,得到了能够考虑弹体头部质量磨损的侵彻深度计算方法. 弹体质量损失将导致其侵彻深度存在上限,该修正模型可以找出达到侵彻深度上限的弹体初始撞击速度.      

模2~n剩余类环上线性变换的异或线性分支数

异或线性分支数是衡量分组密码扩散结构的扩散性能的一个重要指标,它对分组密码抵抗线性密码分析的能力有重要的影响.二元域上的非线性变换也常用作分组密码的扩散结构,本文给出了此类扩散结构的异或线性分支数的一个定义及其与分组密码抗线性逼近攻击能力的关系,证明了以模2n剩余类环上的线性变换为扩散结构的异或线性分支数等于将其奇系数换成1、偶系数换成0且将模2n加换成模2加所得的二元域上线性变换的异或线性分支数,从而将这类扩散结构的异或线性分支数归结为二元域上线性变换的异或线性分支数.     

探究均匀带电直线和圆弧产生电场的关系

利用微元法和对应性推证了均匀带电直线与均匀带电圆弧产生的电场等效; 利用微元法和对称性推 导了均匀带电圆弧在圆心的场强公式; 利用结论巧妙解答有关线性带电体的场强计算问题     

通过铜(II)、铁(III)和铁(II)与2,2'-联咪唑协同作用构筑的超分子及其结构的研究

在水和乙醇溶剂中, 通过Cu(II), Fe(III)和Fe(II)与2,2-联咪唑协同作用, 构筑了四种新的超分子配合物[Cu(H₂biim)(gly)(H₂O)]Cl•H₂O (1), [Cu(H₂biim)(C₃H₂O₄)(H₂O)]•1.5H₂O (2), [Fe₂(μ-O)(H₂biim)₄(H₂O)₂](NO₃)₄•C₂H₅OH (3)和[Fe(H₂biim)₃]SO₄ (4) (H₂biim＝2,2-联咪唑; gly^－＝甘氨酸根; C₃H₂O＝丙二酸根). 并通过元素分析, 红外光谱和X射线单晶衍射对其组成、结构和谱学性质进行研究. H₂biim配体, 丙二酸根和甘氨酸根三种配体都采用了双齿螯合方式与金属离子配位. 配合物1～4中, 通过H₂biim配体的N—H键与阴离子、水分子和溶剂分子形成多种氢键, 如R(7), R(9)和R(4)等, 以及H₂biim配体之间的π-π堆积, 阳离子不对称单元构筑了多维结构的超分子配合物.     

钻孔法和光栅应变花测试复合材料的残余应力

残余应力对材料、结构的疲劳强度和使用寿命等性能的影响早已为人们所熟知,由于它的大小、方向和分布随制造加工或处理方法不同而有很大的随机性,国内外对它的研究很重视。对于各向异性的复合材料,随着加上生产制造过程及工艺参数的不同,其中的残余应力的大小、方向等就更加复杂。从国内外对残余应力的研究中,可以看出大多数都着重于实验研究。本文应用钻孔法和云纹干涉技术的成果,针对残余应力测试中的特点,尤其是在利用钻孔法和云纹干涉技术测试残余应力时存在的问题,在目前绝大多数云纹干涉技术所使用的正交光栅的基础上,提出并研制出一种三个方向的光栅,即在原来 0°、90°两个方向光栅上,再加上一个 45°方向的光栅,在进行云纹干涉测试时,一次加载时就可以同时测试出三个独立的位移场:u场、v场和s场,利用这三个位移场就可以得到相应的三个应变:ε0、ε90和ε45,进而可以计算得到相应的应力。     

多功能超润湿材料的设计制备与应用

仿生超润湿材料是指类似自然界中生命体具有的特殊浸润界面性质的一类材料。近20年来,研究人员通过模仿自然,揭示了一系列超润湿界面材料的构建机理,设计制备了多种仿生超润湿材料,并将这些具有特殊表面浸润性能的材料拓展应用到了国防、军工、航空航天、建筑、农业、医疗、海洋防污等众多领域。本文首先介绍表面润湿现象的基础理论,接着从仿生的角度出发,介绍了以仿荷叶、鱼鳞、沙漠甲虫、猪笼草为代表的几种拥有不同表面浸润性能的材料,并总结了这几种材料的仿生设计原理、结构与性能的关系以及所面临的问题。综述了近年来仿生超润湿材料在防污抗菌、防雾防霜防覆冰、油水分离等方面的应用进展,最后展望了仿生超润湿材料的发展方向。     

固相萃取-超临界流体色谱-质谱联用同时快速测定中成药和保健食品中的12种抗过敏化学药物

建立了固相萃取-超临界流体色谱-质谱联用（SPE-SFC-MS/MS）快速检测中成药和保健食品中12种抗过敏化学药物的分析方法。样品经甲醇超声提取,Oasis MCX固相萃取柱净化。采用Waters Trefoil CEL1色谱柱（150 mm×3.0 mm,2.5 μ m）,以CO₂为流动相A,甲醇-氨水（100：0.1,v/v）为流动相B,进行梯度洗脱。流速为1.2 mL/min,柱温和背压分别为45℃和12.4×10⁶ Pa。12种抗过敏化学药物以电喷雾离子源在正离子或负离子模式下用多反应监测（MRM）方式进行监测,整个分析过程在10 min内完成。结果表明,12种化学药物在5~250 μ g/L范围内线性关系良好,相关系数（r）均≥ 0.998,检出限（LOD）为0.141~0.262 μ g/L,定量限（LOQ）为0.703~1.308 μ g/L。3种加标水平（10、20和100 μ g/L）下,12种化学药物的平均回收率为76.1%~112.5%,相对标准偏差（RSD）为1.1%~8.3%。该法简便,灵敏性高,实用性强,可用于抗过敏类中成药和保健食品中非法添加抗过敏化学药物的检测。     

苯并咪唑与苯并异噁唑桥连衍生物的合成及其生物活性

以3-[(3-氨基-4-甲基氨基苯甲酰)吡啶-2-基氨基]丙酸乙酯为起始原料,经环合、水解、酰胺化等反应合成了5个新型的达比加群酯衍生物（5a~5e）,其结构经¹H NMR、 IR和HR MS(ESI)表征。并对5a~5e进行了凝血活酶抑制活性（IC₅₀）及生物利用度(F)测试。结果表明：化合物5c的抗凝血活酶活性(IC₅₀)和生物利用度(F)最好,分别为1.4±0.1（nM）和6.9%。     

基于FOA-FSVM的RF模式台风期阵风精细化预报

For the sake of improving the accuracy of forecasting wind speed during typhoon strike in WRF model forecast, a new method for precision forecasting of typhoon wind speed is proposed by combining the data collected from the WRF model forecast and an automatic observation station. The method incorporates many factors influencing the typhoon wind speed. The wind speed which is obtained using the traditional human prediction produces large error when compared with actual wind speed. To address this issue, a fuzzy support vector regression model for wind forecasting is built. Considering the fact that the fuzzy support vector regression model is not adequately efficient in determining the punishment factor and kernel parameter, the fly optimization algorithm is introduced into optimizing the parameters of the fuzzy support vector machine. According to the characteristics of the wind speed regression, the fruit fly optimization algorithm is developed in three dimensional space, combining with the enhancement factor γ for improving the global optimization ability of traditional fruit fly optimization algorithm. The results show that the forecasting wind speed and the actual one is in good agreement with each other, and the correlation is as high as 99％. The presented method of wind speed prediction provides higher accuracy than that of traditional FOA-FSVM model and FOA-SVM model.