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1.
本文以咪唑衍生物为配体,通过水热合成法与钴离子制备出两个配位聚合物:{[Co(DTA)(1,4-DIB)(H2O)]·H2O}n(1)和[Co(DTA)(1,3-BMIB)]n(2)(1,4-DIB=1,4-二(1H-咪唑-1-基)苯; 1,3-BMIB=1,3-二(4-甲基-1H-咪唑-1-基)苯;H2DTA=2,5-二甲氧基对苯二甲酸)。利用X射线单晶衍射、粉末衍射、热失重、元素分析、红外光谱以及固体紫外-可见光谱等对两个配合物进行了表征。结构分析证实配合物1和2是通过二维结构堆积成的三维超分子化合物。粉末衍射测试则显示两个配合物在水中有很好的稳定性。固体紫外-可见光谱显示两个配合物属半导体材料,对紫外-可见光有很强的吸收作用。在光催化实验中,配合物1和2可加快亚甲基蓝的降解速度。 相似文献
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利用相分离技术制备了非晶三维贯穿大孔氧化铝初始材料,然后通过氨水水热改性处理,使其大孔形态发生了显著改变,孔壁边缘生长有尺寸为50-300 nm的片状聚集体,大孔尺寸由430 nm下降到250 nm,但仍然保持蠕虫状三维贯穿且空间分布均匀的特性。改性后的氧化铝材料经550℃焙烧转化为高结晶度γ氧化铝,比表面积达到331 m2/g,具有8.9 nm及250 nm两种集中的孔径分布,L酸度及抗压强度均有所提高。研究表明,无定形水合羟基铝离子聚合物与氨水发生再水合反应生成薄水铝石中间物,因此,可在较低的焙烧温度下转晶为γ态;大孔孔壁边缘的AlOOH晶粒受NH4+模板诱导作用从里向外重排形成片状聚集体,从而改变了大孔的形态。 相似文献
6.
对输电塔进行合理简化可以提高塔线体系动力学仿真的效率。本文给出自立塔梁柱简化模型的计算方法,并提出利用梁柱简化模型计算方法建立自立塔塔线体系整体模型,同时采用桁梁混合模型建立精细化塔线体系整体模型,对两种模型塔线体系静力特性及振型和固有频率等动力特性进行对比分析。以脱冰工况为例,采用生死单元技术将施加在输电线节点上的集中质量单元杀死来模拟脱冰,实现对塔线体系动力学响应的有限元模拟,研究塔线体系简化模型在动态响应中的适用性。结果表明,两种模型弯曲变形误差小,低阶的振型相同,固有频率值误差小,动力特性基本相同;脱冰工况下,自立塔节点位移和塔材内力时程曲线一致,在提高计算效率的情况下,能有效保证计算精度。 相似文献
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由于经济增长周期变化,导致不同股票市场存在高低状态转换的现象,在研究不同股票市场之间联动性的研究时,需要考虑股票波动均值和方差两种结构变化。基于具有马尔可夫状态转换的动态SJC-Copula,结合修正ICSS算法对我国内地股票市场和香港股票市场之间的联动性进行方差结构突变点的检验。实证结果表明:国内和香港股票市场之间存在非线性非对称的时变相依性,并持续存在高低两种不同状态的概率转换。股票指数由于动态联动受到负面消息的下跌幅度大于正面消息的变化幅度,且上下尾部均受上期信息的持续影响。“沪港通”、“深港通”、中美贸易战等因素使得其上下尾部发生结构突变,内地与香港股票市场的联动性增大和市场波动幅度趋强。 相似文献
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利用分离式Hopkinson压杆作为加载系统,借助超高速数字图像相关性分析方法,发展了长杆试件拉氏反分析实验技术,并用于研究脆性材料在小变形条件下的动态本构特性。通过超高速相机实时拍摄冲击加载下长杆试件变形的散斑图像,再对散斑图像进行数字图像相关性(digital image correlation,DIC)分析,获得长杆试件表面速度场和应变场。随后,以脆性材料PMMA(polymethyl methacrylate)为例,从DIC分析得到的速度场中提取出不同拉格朗日位置上质点速度时程曲线,构建路径线连接整个速度场,再结合零初始条件,数值求解得到了试件中的应力时程曲线,消去时间参数后,获得了脆性材料PMMA的动态应力-应变曲线,并与Hopkinson压杆实验和准静态压缩实验的结果进行了对比,揭示了PMMA材料在小应变条件下的黏弹性本构响应特征。 相似文献
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三维荧光光谱法在研究多环芳烃(PAHs)类物质的荧光信息时起到了重要作用。多环芳烃类物质具有致癌性,难降解性,多由尾气排放,垃圾焚烧产生,危害着人类健康及环境,因此人们不断探索对多环芳烃检测的方法。实验选取多环芳烃中的苊和萘作为检测物质,利用FLS920荧光光谱仪,为避免荧光光谱仪本身产生的瑞利散射影响,设置起始的发射波长滞后激发波长40 nm,设置扫描的激发波长(λex)范围为:200~370 nm,发射波长(λem)范围为:240~390 nm,对多环芳烃进行荧光扫描获取荧光数据,采用三维荧光光谱技术结合平行因子算法对混合溶液中的苊和萘进行定性定量分析。实验选用的苊和萘均购于阿拉丁试剂官网,配制浓度为10 mg·L-1的一级储备液,再将一级储备液稀释,得到苊和萘浓度为0.5,1,1.5,2,2.5,3,3.5,4和4.5 mg·L-1的二级储备液,并将苊和萘进行混合。在进行光谱分析前需要对苊和萘的光谱进行预处理,采用空白扣除法扣除拉曼散射的影响,并采用集合经验模态分解(EEMD)消除干扰噪声。实验测得苊存在两个波峰,位于λex=298 nm,λem=324/338 nm处,萘存在一个波峰,位于λex=280 nm,λem=322 nm处。选用的PARAFAC算法对组分数的的选择很敏感,因此采用核一致诊断法预估组分数,估计值2和3的核一致值都在60%以上,分别对混合样品进行了2因子和3因子的PARAFAC分解,将分解后得到的激发发射光谱数据和各组分浓度数据进行归一化处理,并绘制光谱图,与归一化处理后的真实的激发发射光谱图和各组分浓度图进行对比。同时将PARAFAC得到的混合样本的预测浓度,通过计算回收率(R)和均方根误差(RMSEP)来判定定量分析的准确度。选择2因子时,各混合样品中苊和萘拟合度为95.7%和96.7%,平均回收率分别为101.8%和98.9%,均方根误差分别为0.0187和0.0316;选择3因子时,各混合样品中苊和萘拟合度为95.3%和95.8%,平均回收率分别为97%和102.5%,均方根误差分别为0.033和0.116,由三项指标可得选用2因子进行定性定量分析的效果明显好于选用3因子。分析实验结果表明,基于三维荧光光谱法和PARAFAC算法对混合样品进行定性定量分析,能够有效的判定混合样品的类别,同时能够成功的预测出混合样品的浓度。 相似文献
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