Cu-13.9Al-4Ni合金的热弹性马氏体相变内耗峰

采用不完全相变内耗测量法研究了Cu-13.9Al-4Ni合金在热弹性马氏体相变时其相变内耗峰与外界变量的依赖关系.当测量频率较低时,完全相变法所测量的单一内耗峰被成功分解成双峰,即高温内耗峰和低温内耗峰.低温内耗峰位置对应于相对动力学模量的最小值,高温内耗峰则对应于相对动力学模量的拐点位置,且呈现出明显的反常振幅效应.     

行车环境下钢轨轮廓激光条纹中心的提取方法

研究了行车环境下激光条纹图像中心线快速、准确且可靠的提取方法。基于ENet深度学习模型实现了激光条纹的多区段快速分割;通过统计各区段内光条梯度方向的直方图来确定各分段光条的法线主方向,并构造了相应的方向模板;利用分区域多模板匹配的灰度重心法实现了光条中心的亚像素坐标提取。研究结果表明,该方法可以有效克服室外行车环境中各类干扰信息对光条中心提取的影响,单幅钢轨轮廓图像的光条提取时间仅为2.1 ms,误差均值约为0.082 pixel,标准差为0.047 pixel,兼顾了光条中心提取的时效性和准确率。     

光声池中微弱光声信号检测

大气中的污染源气体含量很少, 用光声光谱对其进行监测得到的光声信号极其微弱. 本文首先分析微弱信号产生机理, 在分析Holmes Duffing方程的基础上, 提出了适合光声池微弱信号检测的变尺度差分方法. 该方法通过对信号进行尺度变换, 再做差分来检测微弱信号. 理论分析和实验表明, 变尺度差分方法能很好地抑制系统相空间的共模噪声, 而且能很好地凸显混沌状态临界值. 变尺度差分方法测出的信号相对误差都小于5%, 说明其可以用于较高频率、 相位和频率都未知的微弱光声信号幅值检测. 关键词： 光声光谱 微弱信号 幅值 Duffing     

有序介孔SBA-15复合稀土Tb络合物的制备和发光特性

以三嵌段化合物P123为模板剂、正硅酸乙酯(TEOS)为硅源,利用水热法制备出有序介孔二氧化硅SBA-15,随后利用3-氨丙基三乙氧基硅烷(APTES)、乙酰丙酮(ACAC)分步对该有序介孔材料进行改性,再将其置于乙醇溶液中,加入三价稀土Tb的盐溶液进行络合,制备出具有强发光性能的有序介孔纳米复合稀土材料。采用XRD、FTIR和荧光光谱等分析方法对复合材料的结构与性能进行了研究。发现有序介孔材料、第二配体(邻菲口罗啉Phen)对稀土络合物发光强度有重要影响,并对其机理进行了解释。另外,发现其热稳定性也有所提高。     

烯类单体自由基聚合的二个计算机模拟练习

本文介绍了一个高分子化学计算机辅助教学（ＣＡＩ）软件，该软件针对自由基聚合动力学和自由基共聚合的教学重点设计了相应的模拟软件。通过该软件可以让使用者深化对基本概念的理解，并对动手实验有一定的指导作用。     

大学物理实验教学的改革和尝试

大学物理实验教学对于大学生动手能力的培养和理论知识的运用极其重要,为此实验教学中心通过改革实验教学内容,将仿真实验融入大学物理实验中,采用虚实结合的教学方式,搭建实验信息化网络平台,采用开放的管理模式,为高校人才培养开辟了一种新的有效尝试。     

小分子有机硅单体N-(3-三甲氧基硅基乙基)乙二胺的有效蓝色发光

详细研究了N-(3-三甲氧基硅基乙基)乙二胺(TMSEEDA)的电子结构、光物理性质以及热稳定性.通过密度泛函理论计算获得了基态和第一激发态的结构参数.计算结果还表明在Si-O骨架内存在离域电子,这导致了长波长的吸收.在270nm紫外光的激发下,溶液和固态均能观察到一个宽且强的蓝色发射,其峰位于430nm,固态的强度高出纯物质5倍左右.在乙醇溶液中,发光强度随着TMSEEDA浓度的增大而增加,并在纯物质时达到最大值.这些结果说明TMSEEDA不存在浓度淬灭效应.我们提出了在Si-O骨架内电子离域和d-pπ键模型来解释长波长吸收和蓝色发射.     

类玻璃高分子材料的制备和性能研究进展

针对热固性塑料不能重复使用的特点,人们在交联共价网络的基础上成功制备了新型类玻璃高分子(vitrimer)材料。共价自适应网络按照机理可以分为两种,一种为解离共价自适应网络,以最为典型的DielsAlder反应为代表,其在材料的重复使用、自修复等方面有着广泛的运用;另一种为结合共价自适应网络,常见为基于酯交换机理,它也正是vitrimer材料所使用的结构基础。本文主要对比研究了vitrimer材料的特征并基于酯交换、转氨基化、烷基转移、DNA序列等不同机理来论述了近几年vitrimer材料的研究进展。     

移动车载视频的立体全景图生成方法

装载有视频采集设备的巡检列车已被应用于铁路环境监测中。提出了一种从前向运动的列车车载视频中生成铁路环境立体全景图的方法,该方法仅使用一个摄像设备即可获取整个场景的立体全景信息。基于场景的几何先验和标定的相机参数从视频序列中连续地抽取一组梯形窄带作为完全采样拼接区域,窄带的宽度根据车速自动调节,将所有窄带经单应性变换修正后拼接得到全景图像,并据此构建准确的几何模型来生成全景立体像对。实验结果表明,该方法能够快速有效地生成具有立体感的全景图。与原始的视频格式相比,生成的全景图所需存储空间小,具有更广阔的视野和更强的真实感,可实现铁路场景的快速访问和沉浸式浏览。