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1.
近几年来,原子核核内的$\alpha$团簇结构引起了人们的广泛关注。本工作的目的是讨论在费米能区下重离子碰撞的碎片产额分布是否可以作为研究轻核中$\alpha$团簇结构的工具。本文基于扩展的量子分子动力学输运模型(EMQD)模拟了16O具有4种不同的初始化$\alpha$构型(长链型、风筝型、四方型以及正四面体型)的16O+16O反应,通过观察碎片产额多重数分布情况研究了具有不同结构的团簇核的核反应。计算结果表明,碰撞后产生的自由质子及4He的产额受不同构型的影响明显,表明4He/proton可以作为团簇结构的一个表征量。此外,自由质子及4He的出射$\theta$$\phi$角及动能能谱可以用来提取16O的$\alpha$团簇构型信息。  相似文献   
2.
作为一种广泛使用的工程塑料,尼龙的老化备受关注。当作为电力系统芯片的封装材料时,尼龙在自然环境下的老化有可能会导致封装失效,从而影响芯片使用的可靠性,严重时甚至导致芯片的失效,给电力行业带来巨大损失。常规的自然老化和人工加速老化评价周期非常漫长,不同因素对尼龙老化的影响机理十分复杂,且这种影响难以研究,使得评价尼龙的老化稳定性成为一大难题。采用自主开发的原位老化评价系统,对尼龙6(PA6)和尼龙66(PA66)的老化稳定性及湿度对老化的影响进行了研究。该系统可以实现光照/温度/湿度/氧气等环境因素的加载,通过高灵敏度地测定材料在综合环境因素作用下产生的气相降解产物来评价材料的老化稳定性,评价时间缩短到几小时。实验表明,PA6和PA66的气相降解产物以H2O和CO2为主,由于H2O在气相中的浓度不稳定,因此以CO2的产生量作为老化评价指标。通过对不同自然老化时间PA6和PA66的原位老化评价,并与其ATR-FTIR红外光谱图进行对照,证明了原位老化评价方法能够较好地反映尼龙的老化程度,自然老化时间越长,PA6和PA66的稳定性越低,CO2的产生量越大。进一步,采用该方法研究了湿度对PA6和PA66老化反应的影响,证明增大湿度对尼龙老化存在促进作用,而且升高温度会进一步促进湿度对老化的促进作用。研究表明,原位老化评价方法是一种快速评价尼龙老化稳定性及环境因素影响的有力手段。  相似文献   
3.
通过三点弯动态冲击实验和数值模拟方法,研究了分支交错层状仿生复合材料的动态断裂韧性。首先设计并制备了分支交错层状仿贝壳复合材料试样,即将一种脆性刚性材料和一种橡胶类材料分别作为复合材料的硬质层和软胶层;随后采用改进的分离式Hopkinson压杆装置进行了三点弯冲击实验;接着讨论了初始冲击速度、硬质材料长宽比、软质材料层厚度对复合材料试样动态断裂行为的影响;最后采用ABAQUS有限元数值模拟,研究了不同宽度和不同冲击方向对复合材料试样动态断裂韧性和裂纹扩展的影响。结果表明:随着冲击速度和硬质材料长宽比增加、软胶层厚度减小,裂纹越倾向于沿直线扩展,反之,裂纹越倾向于绕过硬质材料沿着软胶层呈折线扩展;试样的峰值动载荷和起裂时间也随之增大。有限元模拟结果表明:随着结构总宽度的增大,试样断裂韧性增加,裂纹倾向于绕过硬质材料沿着软胶层扩展;采用实验设计的冲击方向时,试样的断裂韧性高于其他方向。  相似文献   
4.
摘要:常温催化氧化是消除室内HCHO污染最可行的方法之一,其中以过渡金属氧化物为代表的催化剂因性能优异、成本低廉而备受广泛关注。采用柠檬酸络合法和水热法制备了一系列CuMnCeOx催化剂,研究考察制备方法及载体对催化剂氧化性能的影响,并利用XRD、SEM、BET、H2-TPR、XPS和IR等对催化剂进行微观表征与分析。研究发现,制备方法及载体类型对催化剂的表面结构形貌、氧化性能产生显著影响,其中采用柠檬酸络合法所制的CuMnCeOx-C催化剂性能最佳,48h的HCHO去除率达98.6%,完全满足GB50325-2001标准要求,其介孔结构,晶体粒径及所形成的铈基铜锰固溶体均利于形成大量氧空位及催化氧化反应,且展示出良好的抗水蒸气和稳定性能,其在常温催化氧化VOCs方面具有重要应用前景。  相似文献   
5.
设计了“铁盐和亚铁盐”的单元教学,以“探究硫酸亚铁的性质”和“线路板腐蚀液的研究”为核心任务,把铁盐与亚铁盐的性质、Fe2+和Fe3+的相互转化等核心知识贯穿其中,建立从物质类别、元素价态视角研究物质性质及转化的思路方法,促进多维度化学学科核心素养的融合发展。经过多轮次教学改进,结合教学实践过程及其教学效果抽提出“注重应用无机物的认识模型,重点把握研究物质性质的角度和思路”“抓住典型活动,培养学生的关键能力”“设计开放性任务,通过有效的师生对话进行诊断,外显问题解决思路”等教学策略。  相似文献   
6.
随着我国技术经济水平的提高,电子商务产业快速发展,货运动车组应运而生。采用有限体积方法和重叠网格方法,以及SST k-ω高雷诺数湍流模型,数值模拟研究时速350 km的货运动车组在隧道内交会的压力波,探究货运动车组车体结构即装载门凹陷对隧道内交会压力波的影响。实车试验结果验证了本文数值模拟方法的准确性。研究结果表明,凹陷的装载门使平直车身处的最大正压值增大约20%~30%,且有无凹陷的装载门中心最大正压值的差异百分比维持在35%~80%,最大负压值差异百分比在20%~25%。  相似文献   
7.
采用阳极氧化法在镍钛合金(NiTi)纤维上原位生长了双金属氧化物纳米孔(NiTiONPs)涂层,通过扫描电镜(SEM)和能谱(EDS)考察了电解质组成和电压对形貌的影响。将NiTiONPs涂层的NiTi纤维与高效液相色谱-紫外检测器联用,研究了4种典型芳香分析物的萃取性能。结果表明,富含TiO2的NiTiONPs涂层对多环芳烃(PAHs)具有良好的萃取效率,尤其对苯并[a]芘的萃取选择性优于市售聚二甲基硅氧烷纤维和聚丙烯酸酯纤维。在优化条件下,PAHs的线性范围为0.05~200μg/L,相关系数均大于0.999,检出限为0.012~0.134μg/L。对单支纤维日内和日间分析的相对标准偏差(RSDs)分别为4.0%~5.5%和6.0%~6.8%,使用分批组装的5支纤维分析的RSDs为6.4%~7.6%。实际水样分析的加标回收率为84.5%~111.5%。所制备NiTi纤维至少可重复使用250次以上,重现性好。  相似文献   
8.
建立了以多糖衍生物为手性固定相的高效液相色谱-串联质谱(HPLC-MS/MS)直接拆分氰戊菊酯对映体的方法。在反相液相色谱条件下,考察了手性固定相的种类、流动相组成、柱温、流速对氰戊菊酯4个立体异构体分离的影响。同时,利用热力学方法对氰戊菊酯的立体异构体与固定相之间的色谱保留和分离的热力学机理进行了探讨。结果表明:采用Lux Cellulose-3(纤维素-三(4-甲基苯甲酸酯))手性色谱柱,在以流动相为乙腈-水(5 mmol/L甲酸铵)=(55:45,V:V)流速0.4 mL/min,柱温30℃的条件下,可在14 mins内实现氰戊菊酯4个立体异构体的基线分离。拓展了HPLC-MS/MS在菊酯类手性农药对映体分离及检测上的应用。  相似文献   
9.
海水中的叶绿素浓度是描述海洋初级生产力、获知浮游植物丰度及变化规律、评估环境质量、预报生态灾害的主要参数。国内外卫星遥感叶绿素产品的通用反演模型是利用不同波段上遥感反射光谱的强度比值来构建的OCxx=2~6)算法,应用在一类水体中,全球尺度上的平均相对误差在35%左右。但对于固有光学特性复杂且具有较大区域差异性的二类水体,OCx算法误差较大甚至失效。现有研究成果表明,光谱的相对高度有利于特征波段信息提取及水色信号信噪比的提高。但基于相对高度构建反演模型,目前尚存在波段单一、应用面窄等问题。在我国近岸水体中,相对高度模型的构建方法及应用效果尚需进一步研究和验证。在对秦皇岛近岸海域的叶绿素浓度和表观光学参量进行原位测量的基础上,对高光谱数据进行了规范化处理,选取了特征波段并利用特征波段的相对反射深度构建了反演模型。模型反演值与实测值的相关系数为0.883 58,平均相对误差为28.33%;将模型与OCx等算法进行比较,平均相对误差均降低了27%~50%;模型验证估算值的平均相对误差为31.17%。在此基础上,对我国海洋卫星HY-1C水色水温扫描仪的多光谱数据及实测叶绿素浓度进行了相关分析,并基于443及520 nm处的相对反射深度建立了反演模型,模型估算值的平均相对误差比同期L2B产品降低了53.44%。结果表明,基于相对反射深度构建反演模型,可充分利用叶绿素特征波段信息、降低数据敏感性、提高水色要素的信噪比,进而大幅提高模型的反演精度及稳健性。对于水色要素的高光谱及多光谱反演模型构建、水体光学参量测量、卫星产品普及应用、初级生产力估算、生态环境监测、水动力过程研究等领域具有重要的科学意义及较强的应用价值。  相似文献   
10.
生物特征识别在信息安全领域发挥着重要作用,掌纹识别作为一种新型生物特征识别方式,具有低失真、非侵入性和高唯一性等优势。传统掌纹研究大多使用自然光成像系统以灰度格式获取,识别精度很难进一步提升。为了获得更多的身份鉴别信息,提出利用多光谱掌纹图像代替自然光掌纹图像。针对现有掌纹识别算法由于没有考虑到不同光谱的特性而导致纹理细节丢失,识别精准率低的问题,提出了一种基于多光谱图像融合的掌纹识别算法。该方法通过对不同光谱下的掌纹图像进行快速自适应二维经验模式分解(FABEMD),将多光谱掌纹图像分解成一系列频率由高到低的二维固有模态函数(BIMF)和一个残余分量,残余分量可被视为该光谱图像低频信息的初步估计。图像采集过程中光照条件很难保持稳定,而近红外光谱图像在进行FABEMD分解时对光照变换敏感,容易导致分解后的BIMF背景信息过于冗余;因此对分解后的近红外掌纹图像进行背景重建及特征细化,在对背景冗余信息进行平滑处理的同时可以有效增强高频信息的特征表达。为避免直接融合处理后引发的图像过度曝光问题,提出对近红外特征压缩后再融合。此外,提出了一种结合了注意力机制的改进残差网络(IRCANet),用于融合后的掌纹图像分类,在网络中引入分阶段残差结构,缓解了网络的退化问题,在学习过程中有效地减少信息丢失,对于融合后的多光谱掌纹图像,分阶段残差结构能够稳定地将图像信息在网络间传输,但对图像中的高低频信息区分效果不够显著,为了使网络关注更多区分性特征,利用特征通道间的相互依赖性,在分阶段残差结构中结合了通道注意力(Channel Attention)机制。最终,在香港理工大学(PolyU)多光谱掌纹数据集上进行的综合实验表明,该方法可以取得良好的效果,算法识别准确率能达到99.67%且具有良好的实时性。  相似文献   
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