一个R2上含双曲函数核的Hilbert型不等式

通过引入参数，构造了一个全平面上的、含双曲函数的非齐次核函数。利用正切函数的有理分式展开，建立了最佳常数因子与正切函数高阶导数相关联的Hilbert型积分不等式。 作为应用，通过赋予参数不同的值，建立了一些有意义的特殊结果。     

基于DNA酶催化的卟啉金属化检测锌

利用G-四链体DNA（T30695）催化Zn²⁺插入到中卟啉IX（MPIX）中，引起荧光偏移的特点，建立了检测Zn²⁺的方法。在40μmol/L MPIX、0.6μmol/L Pb²⁺、5μmol/L T30695和1%Triton的最优实验条件下，该方法在Zn²⁺浓度为0.5～5μmol/L范围内呈现良好的线性关系，相关系数R²=0.95，检出限为73.5 nmol/L。离子选择性实验表明该方法对Zn²⁺具有较好的选择性，用于实际样品测定，回收率在94.7%～100.4%之间。     

敬告读者——《光谱学与光谱分析》已全文上网

从2008年第7期开始在《光谱学与光谱分析》网站(www.gpxygpfx.com)“在线期刊”栏内发布《光谱学与光谱分析》期刊全文,读者可方便地免费下载摘要和PDF全文,欢迎浏览、检索本刊当期的全部内容;并陆续刊出自2004年以后出版的各期摘要和PDF全文内容。2009年起《光谱学与光谱分析》每期出版日期改为每月1日。     

旋转对爆炸成型杆式侵彻体毁伤威力的影响

为进一步提高周向多爆炸成型侵彻体战斗部的毁伤效能，结合数值模拟方法，设计了一种爆炸成型杆式侵彻体战斗部。基于复合装药的爆轰加载控制方式，使得药型罩成型为密实的杆式侵彻体，通过调整半预制药型罩的斜置角度，对毁伤元的旋转速度施加控制，进而提高其空中飞行姿态的稳定性，提高毁伤元的毁伤威力。对不同斜置角度的战斗部原理样机进行了静爆实验，实验结果与模拟结果的对比表明，半预制药型罩斜置角度为1.5°时，爆炸成型杆式侵彻体的着靶姿态最好，对45钢靶板侵彻深度最大。通过药型罩斜置，在保证杆式侵彻体成型质量的同时，可以有效提高侵彻体的侵彻威力。     

近红外光谱LASSO特征选择方法及其聚类分析应用研究

近红外光谱技术是一种通过分析样本的特征光谱数据，实现定性或定量分析的无损检测方法，特征数据的完整性和代表性决定了所建模型的性能，而现有分析方法只能实现光谱子区间特征筛选，导致分析模型稳定性差、且难以再优化。为实现近红外光谱区间高维数特征提取，有效提高近红外光谱定性分析模型的精度和稳定性，提出一种基于最小绝对收缩和选择算法(LASSO)的光谱特征筛选方法，并以我国特色高值外贸产品云南松茸为分析对象进行聚类应用研究，讨论了该方法对于高维光谱特征筛选的有效性、分析对比了LASSO筛选特征变量及主元分析(PCA)降维算法所建松茸真伪甄别及食用菌分类模型的预测精度及稳定性。通过调研发现，云南产鲜松茸因其独特外形易于分辨，而片状的干松茸失去其独有的外形特征，导致国内干松茸掺假事件屡禁不止。选取云南产松茸、杏鲍菇、老人头、姬松茸四种干样共166样本数据进行分析，采用光谱范围为900～1 700 nm的NIRQuest512型近红外光谱仪获得166×512维原始光谱数据，剔除异常数据后采用标准正态变换对光谱数据进行预处理。在此基础上，利用LASSO筛选出全光谱区间的特征变量，再使用Kennard-Stone法并结合典型线性(KNN)和非线性建模(BP)算法，构建松茸真伪甄别模型和食用菌分类模型，对两种模型进行盲样测试，并分析了LASSO与PCA算法的不同点，最后使用蒙特卡罗方法检测两种模型的稳定性。实验结果表明基于LASSO光谱特征选择的松茸真伪甄别模型和食用菌分类模型预测精度和稳定性均高于PCA方法，其中基于原始光谱数据所建真伪甄别模型的预测准确率为69.57% (BP)和60.87% (KNN)，食用菌分类模型准确率为67.39% (BP)和65.22% (KNN)，基于LASSO特征筛选的真伪甄别模型预测准确率分别达到100% (BP)和78.26% (KNN)，食用菌分类模型预测准确率分别达到89.13% (BP)和80.43% (KNN)，对两种模型进行10次蒙特卡罗实验，其结果平均值分别为99.93%和97.22%，由此可知，与PCA等数据降维算法相比，LASSO可实现全光谱区间的光谱特征选择和数据降维，有效地提高了近红外定性分析模型的预测性能，为近红外分析提供了一种新的特征筛选方法。     

胍基硅前驱体的合成及应用

以胍基取代的二甲基二氯硅烷与胺基锂反应合成了3种硅基化合物,使用核磁共振、高分辨质谱、元素分析对化合物结构进行了表征,通过热重分析(TGA)研究了化合物的热稳定性、挥发性、蒸汽压等性能。 3种化合物均具有良好的热稳定性及挥发性,无明显热分解过程,固体残留小于1%,接近纯挥发过程,最高蒸汽压在3600~5300 Pa,满足前驱体使用要求。 以二甲基-胍基-甲乙胺基-硅烷为前驱体,采用螺旋波等离子体气相沉积(HWPCVD)工艺制备了硅基薄膜,使用X射线光电子能谱(XPS)和扫描电子显微镜(SEM)分析了薄膜的化学组成和膜表面结构,XPS分析结果证实该薄膜为Si、N、C组成,实验结果表明,该类胍基硅化合物可作为硅基化学气相沉积(CVD)前驱体材料应用于集成电路制造。     

低浓度下的仿生矿化及其在对映体拆分中的应用

以L-苯丙氨酸衍生物(L-18Phe6PyBr)的自组装体为模板, 在0.30 mmol/L的浓度下, 研究了pH值、 老化时间和四乙氧基硅烷(TEOS)浓度对二氧化硅形貌的影响. 通过扫描电子显微镜和透射电子显微镜对样品进行表征. 结果表明, 在pH=10.01的条件下可以得到左手扭转的纳米带, 而pH=7.15和12.34时, 得到直线的纳米带. 遵循动态模板的方法, 老化时间的延长有利于直线纳米带的形成. 随着TEOS和L-18Phe6PyBr的质量比由2:1增加到15:1, 扭转纳米带的宽度增加, 螺距变长. 通过煅烧除去有机模板后, 得到带状二氧化硅纳米管. 将TEOS与L-18Phe6PyBr质量比为2:1制备得到的二氧化硅作为气相色谱固定相, 涂渍到毛细管色谱柱中进行对映体拆分. 结果表明, 该气相色谱柱可以拆分1-苯基-1-丙醇、 1-(4-氯苯基)乙醇和2-甲基戊酸3种外消旋化合物, 手性超分子印迹是拆分对映体的主要作用力. 对二氧化硅低聚物与小分子凝胶的协同组装行为以及将无机材料作为手性固定相有了一个更好的认识.     

基于蒙特卡罗随机有限元方法的随机多孔介质内流体自然对流不确定性研究

为分析孔隙率不确定性对多孔介质方腔内自然对流换热的影响，发展了一种基于KL（Karhunen-Loeve展开）-蒙特卡罗随机有限元算法的随机多孔介质内自然对流不确定性分析数理模型及有限元数值模拟程序框架。通过K-L展开及基于拉丁抽样法生成多孔介质孔隙率随机实现，并耦合多孔介质自然对流有限元程序，进行随机多孔介质内自然对流传热数值模拟，得出了多孔介质内流场与温度场平均值与标准偏差，并分析了孔隙率不确定性条件下Da数对Nu数的影响。结果表明，孔隙率不确定性对多孔介质方腔内自然对流有重要影响。随机多孔介质内流场及温度场与确定性条件下的流场及温度场存在一定偏差，Nu数标准偏差随着Da的增大先增大后减小。