四甲基苯二甲基二异氰酸酯基水性聚氨酯的合成和性能

采用四甲基苯二甲基二异氰酸酯、聚酯二元醇和二羟甲基丙酸为原料,合成了一系列具有不同异氰酸根与羟基摩尔比（n(-NCO)/n(-OH)）的聚氨酯乳液。 研究了n(-NCO)/n(-OH)对水性聚氨酯性能的影响。 结果表明,当该比值增加时,乳液的粒径增大,分布变宽,结晶性降低,耐热性下降,耐水性能呈现降低的趋势。 当异氰酸根与羟基摩尔比为3时,四甲基苯二甲基二异氰酸酯基水性聚氨酯的乳液粒径为10～30 nm,膜的分解温度达到275 ℃,24 h吸水率低于10%。     

纳米氧化锡锑改性水性聚氨酯的制备与表征

以异佛尔酮二异氰酸酯(IPDI)、聚醚二醇（N-210）、二羟甲基丙酸（DMPA）、一缩二乙二醇（DEG）、三羟甲基丙烷（TMP）及纳米氧化锡锑（ATO）浆料为主要原料,制备了稳定的纳米ATO改性水性聚氨酯(APU)乳液。 粒径测试及透射电子显微镜（TEM）观察显示,纳米ATO在水性聚氨酯中分散较好,乳液粒径均小于100 nm; FTIR分析表明,纳米ATO粒子与水性聚氨酯(WPU)间可能存在化学键; 热重分析(TGA)测试显示,随纳米ATO添加量的增加,胶膜最大热分解温度逐渐提高,最大提高了约20 ℃;紫外-可见-近红外吸收及保温性能测试表明,随着纳米ATO添加量的提高,胶膜在800~2500 nm的透过率逐渐降低,但涂层在可见光区透过率均超过70%,热阻率由1.34×10-2 m2·℃/W提高至3.17×10-2 m2·℃/W。     

基于高折射率液体填充的花瓣形微结构光纤可调滤模特性

提出一种新型的可调滤模光纤结构,利用纤芯模式与微结构包层形成的超模群之间的耦合实现选择性滤模,采用花瓣形包层结构使包层中传输的模式更容易产生高的泄漏损耗;提出以液体填充包层介质柱,使包层形成的超模群有效折射率区间可以通过环境温度来调节,从而达到可调选择性滤模目的.利用液体柱的LP11模所形成的超模群,有效增大了其工作带宽和温度调谐范围.数值模拟结果表明,采用长度仅为71.4 mm的滤模光纤,可以使特定的抑制模式损耗达到20 dB以上,而其他模式损耗均在1 dB以下.提出的光纤可以在少模光纤传输系统中作为滤模器使用,以降低模式转换器、复用器/解复用器以及光开关和光路由等的模式串扰.     

二阶奇异Sturm-Liouville边值问题m（λ）函数比较

讨论了二阶奇异Sturm-Liouville边值问题,通过Weyl-Titchmarsh m（λ）理论,得到了在一定条件下不同势函数q（t）所对应的m（λ）函数的比较定理.     

基于复合神经网络的多元水质指标预测模型

长江流域在我国水资源配置体系中具有重要地位,对其进行水质预测尤为重要。基于现有研究结果,结合循环神经网络（recurrent neural network,RNN）中的门控循环单元（gate recurrent unit,GRU）模型与全连接神经网络（fully connected neural network,FCNN）,提出了改进的多元水质指标预测（MWQPP）模型,并用其预测长江流域水体的pH、溶解氧（DO）、高锰酸盐指数（CODMn）、氨氮（NH₃-N）。基于长江流域2011—2018年23个水质监测点7 566条原始数据,经对比实验,证明了用MWQPP模型预测得到的均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）、平均绝对百分比误差（MAPE）和决定系数（R²）均优于传统水质预测模型,有效提升了水质预测的精度,具有较好的鲁棒性,为水质预测和流域管理提供了科学支撑。     

有机磷阻燃改性水性聚氨酯

以聚醚(N-210)、异佛尔酮二异氰酸酯(IPDI)为基本单体,[(双(2-羟乙基)氨基)甲基]磷酸二乙酯(FRC-6)、一缩二乙二醇(EX)为扩链剂,二羟甲基丙酸(DMPA)为亲水扩链剂,3-(2-氨乙基)氨丙基甲基二甲氧基硅烷(KH-602)为后扩链剂,合成了一系列有机磷(P)阻燃改性的水性聚氨酯乳液。研究表明:随着FRC-6用量的增加,聚氨酯(PU)的起始热分解温度降低,但热释放速率也降低,而PU的阻燃性能得到很大的提高。当FRC-6中P的含量占预聚体的质量分数为2.31%时,其氧指数为28%,垂直燃烧测试显示PU的阻燃性能已达到UL-94V-2级。     

一类积分方程的正解的存在性与可积性

讨论了与加权Hardy-Littlewood-Sobolev不等式有密切联系的一类积分方程：（？）证明了此类积分方程在L~（n（p-1）/（n-λ-β））（R~n）∩L~（q0）（R~n）中存在唯一的正解,并利用迭代技巧得到了正解的可积区间L~5（R~n）,s∈[min{qo,n（p-1）/（n-λ-β）},∞].