含磷/氮/硫环交联磷腈微纳米管的合成及对环氧树脂的阻燃作用

采用原位模板法,以六氯环三磷腈(HCCP)和二羟基二苯砜(BPS)为原料合成了一种环状交联型不溶不熔的磷腈大分子——聚环三磷腈-二羟基二苯砜(PZS)微纳米管,研究了PZS对环氧树脂(EP)的阻燃作用及阻燃机理.利用红外光谱(FTIR)、扫描电子显微镜(SEM)及透射电子显微镜(TEM)对PZS微纳米管进行了表征;采用热重分析(TG)考察了EP/PZS阻燃材料的热稳定性,并通过极限氧指数(LOI)和微型量热分析(MCC)测试了EP/PZS的阻燃性能.热降解实验结果表明,PZS微纳米管的加入使环氧树脂热降解温度降低,但残炭率显著提高.PZS微纳米管可以显著提高环氧树脂的阻燃性能,当阻燃剂添加量为5%时,环氧树脂的残炭率提高了46%,热释放速率峰值降低了约40%;LOI值从纯环氧树脂的26.0%提高到了30.6%.PZS微纳米管的加入还增强了环氧树脂的力学强度.阻燃性能的显著提高和力学性能的改善归因于PZS微纳米管在环氧树脂基体中的良好分散,以及燃烧炭化过程中生成的石墨化程度较高的类石墨烯结构的残炭,具有较高的抗氧化能力.研究结果表明,PZS微纳米管是一种优良、高效的具有潜在应用价值的阻燃剂.     

CeO_2/TiO_2催化剂上NH_3选择性催化还原NO反应动力学研究

采用溶胶-凝胶法制备了CeO_2/TiO_2催化剂,对CeO_2/TiO_2催化剂上NH_3选择性催化还原NO反应进行了动力学研究。实验结果表明:NO转化速率与NO成一级反应,与NH_3成零级反应,与O_2成0.5级反应,反应主要遵循Eley-Rideal机理进行;该反应的活化能为51.2 kJ/mol。     

利用带无标签数据的双支持向量机对恒星光谱分类

恒星光谱分类是天文技术与方法领域一直关注的热点问题之一。随着观测设备持续运行和不断改进,人类获得的光谱数量与日俱增。这些海量光谱为人工处理带来了极大挑战。鉴于此,研究人员开始关注数据挖掘算法,并尝试对这些光谱进行数据挖掘。近年来,神经网络、自组织映射、关联规则等数据挖掘方法广泛应用于恒星光谱分类。在这些方法中,支持向量机(SVM)以其强大的学习能力和高效的分类性能而备受推崇。SVM的基本思想是试图在两类样本之间找到一个最优分类面将两类分开。SVM在求解时,通过将其最优化问题转化为具有(QP)形式的凸问题,进而得到全局最优解。尽管该方法在实际应用中表现优良,但为了进一步提高其分类能力,有的学者提出双支持向量机(TSVM)。该方法通过构造两个非平行的分类面将两类分开,每一类靠近某个分类面,而远离另一个分类面。TSVM的计算效率较之传统SVM提高近4倍,因此,自TSVM提出后便受到研究人员的持续关注,并出现若干改进算法。在恒星光谱分类中,一般分类算法都是根据历史观测光谱来建立分类模型,其中最关键的是对光谱进行人工标注,这项工作极为繁琐,且容易犯错。如何利用已标记的光谱以及部分无标签的光谱来建立分类模型显得尤为重要。因此,提出带无标签数据的双支持向量机(TSVMUD)用以实现对恒星光谱智能分类的目的。该方法首先将光谱分为训练数据集和测试数据集两部分;然后,在训练集上进行学习,得到分类依据;最后利用分类依据对测试集上的光谱进行验证。继承了双支持向量机的优势,更重要的是,在训练集上学习分类模型过程中,不仅考虑有标记的训练样本,也考虑部分未标记的样本。一方面提高了学习效率,另一方面得到更优的分类模型。在SDSS DR8恒星光谱数据集上的比较实验表明,与支持向量机SVM、双支持向量机TSVM以及K近邻(KNN)等传统分类方法相比,带无标签数据的双支持向量机TSVMUD具有更优的分类能力。然而,该方法亦存在一定的局限性,其中一大难题是其无法处理海量光谱数据。该工作将借鉴海量数据随机采样思想,利用大数据处理技术,来对所提方法在大数据环境下的适应性展开进一步研究。     

自反Banach空间中锥线性优化问题初始——对偶目标函数水平集的几何性质

讨论自反Banach空间中的原——对偶锥线性优化问题的目标函数水平集的几何性质．在自反Banach空间中,证明了原目标函数水平集的最大模与对偶目标函数水平集的最大内切球半径几乎是成反比例的．     

次级结构参数对高温超导直线感应电机电磁特性的影响

次级结构参数对高温超导直线感应电机电磁特性具有重要的影响。分别对次级导电板的材料和厚度对高温超导直线感应电机电磁特性的影响进行研究分析。首先复合次级结构包括导电板和导磁板,分别选择铝板和铜板作为导电板,背铁材料作为导磁板,分别对两种材料在电磁推力、垂向力以及高温超导绕组所受最大垂直场方面做了分析,最终选择了铝铁复合次级结构。然后针对铝铁复合次级特性,通过改变铝板的厚度,来研究铝板的厚度对电磁推力、垂向力、超导绕组所受最大垂直场以及最大通电电流等参数的影响。分析结果表明合适的次级板材料和结构有利于改善高温超导直线感应电机的综合性能。     

二(2,4,4-三甲基戊基)膦酸萃取分离稀土元素(Ⅲ)的研究

本文研究了二(2,4,4-三甲基戊基)磷酸(Cyanex 272)的煤油溶液在不同介质(HCI,HNO_3)中对三价混合稀土的萃取分离性能.观测了平衡水相酸度对萃取平衡的影响,由酸度曲线求出相邻元素的平均分离系数,并考察了酸度对反萃取平衡的影响.比较了HCI和HNO_3介质中,Cyanex 272对混合稀土(Ⅲ)的萃取性能.     

氢化物发生-原子荧光光谱法测定中草药中的微量铅

采用水煎煮法提取中草药,HNO3-H2O2密闭消解体系消解样品,应用氢化物发生-原子荧光光谱法测定中草药及其提取液中的微量铅;优化了仪器工作及实验条件,荧光强度与Pb质量浓度在0.49～400 μg/L范围内呈线性关系,相关系数:0.9996,检出限:0.49 μg/L;发现部分提取液中Pb量比原中草药样品中Pb量有明显降低.     

二维产品二维成组更换间隔期优化研究

针对故障受日历时间与使用时间共同影响的二维产品,传统的只按照单一时间变量开展的预防性维修已不能满足二维产品的实际维修保障需求,鉴于此,本文针对二维产品提出了二维预防性维修的策略,以日历时间与使用时间对二维产品进行二维预防性维修决策。本文首先建立二维产品故障率函数表达式,然后对二维预防性维修的过程进行具体的分析,在有限使用条件下分别从经济性的角度与任务性的角度建立二维成组更换的费用模型与可用度模型。根据所建模型,结合实例,采用了费效分析中的费效比准则来优化二维成组更换间隔期,通过对比分析验证了该模型的适用性与有效性,最后对二维预防性维修提出了展望。     

基于近红外光谱技术的钢结构防火涂料品牌鉴别方法研究

为了实现钢结构防火涂料在流通使用领域中不同品牌的现场快速鉴别, 提出了一种用近红外光谱技术快速鉴别钢结构防火涂料品牌的方法。运用光栅扫描型近红外光谱仪器, 通过近红外漫反射光谱获取不同品牌钢结构防火涂料的光谱曲线, 并对光谱数据进行标准正态变量变换(standard normal variate transformation, SNV)、Norris二阶求导等优化处理。利用主成分分析法(principal component analysis, PCA)对钢结构防火涂料品牌进行聚类分析, 前五个主成分的累积方差贡献率已达到99.791%, 以PC1, PC2和PC3×10的得分值对所有建模样品在三维空间作图, 对不同品牌的钢结构防火涂料具有很好的聚类作用。利用5个品牌的各25个样品建立校正模型, 用余下5个品牌的各5个样品, 共计25个样品进行外部验证, 通过未知样品光谱的主成分得分值计算其与校正模型中每个品牌的马氏距离值, 实现未知样品的品牌鉴别。建立的定性分析模型对未知样品的外部验证正确率达到100%。说明该分析方法能够快速准确的鉴别钢结构防火涂料品牌, 并为市场规范提供技术参考。     

Banach空间集值映射的度量正则性与变分方程的Lipschitz稳定性

综述了集值映射的某些概念,例如度量正则性、伪Lipschitz性质(Aubin性质)、度量次正则性和Calm性质和这些概念的相互关系以及某些判据.也给出了他们在变分方程解的鲁棒Lipschitz稳定性、约束优化问题的最优性条件、集合族的线性正则性质和广义方程迭代过程的收敛性.