四取代酞菁化合物的合成和光谱性质

以3(4)-硝基邻苯二腈为起始原料经过两步反应合成了α(β)-四苯氧基酞菁.通过谱学方法和元素分析表征了其结构,研究了中心离子和取代基位置对酞菁吸收波长、发射波长和荧光强度的影响.结果表明,取代位置对最大吸收波长、最大发射波长和荧光强度的影响较大,而中心离子对荧光强度的影响较大,可降低荧光强度甚至淬灭荧光.     

新型可溶性酞菁的合成和光致发光及电致发光性质

以3(4)-硝基邻苯二腈和对甲氧基苯酚为原料, 经过两步反应合成了α(β)-四(4-甲氧基苯氧基)酞菁锌, 通过谱学方法和元素分析表征了其结构. 比较研究其溶液和旋涂膜的紫外可见光谱、光致发光光谱和固体薄片的光致发光光谱. 并以其旋涂膜为发光层制备了电致发光器件, 研究其电致发光性质. 结果表明, 固态酞菁材料与其溶液的荧光发射波长相比均向长波方向移动了145 nm以上, 而且都有不同程度的宽展. 在固态下β-位取代酞菁荧光发射波长红移的程度比α-位取代酞菁大. 电致发光光谱的发射波长和其旋涂膜的光致发光光谱的发射波长基本一致, 大约在856和862 nm左右. 在固态下酞菁分子排列紧密, 分子间相互作用增强导致了荧光发射波长的巨大红移.     

苯胺在邻-氨基苯磺酸功能化的玻碳电极上聚合及其对抗坏血酸的电催化氧化

通过电氧化法将ABS分子以CN键共价键合在玻碳电极(GCE)表面,形成ABS分子单层膜修饰的GCE(ABS/GCE),在此电极上对AN进行电聚合,从而制备了聚苯胺/邻氨基苯磺酸复合膜修饰电极(PAN-ABS/GCE/CME).由于ABS中磺酸基功能团对PAN的掺杂作用使PAN在中性或碱性介质中都能呈现出较好的电化学活性.研究表明,PAN-ABS/GCE/CME在PBS(pH 6.8)中对AA的电氧化具有催化作用,其氧化峰电位为0.17 V,比在裸GCE上(0.39 V)负移了0.22 V,峰电流明显升高.AA在修饰电极上的氧化峰电流与其浓度在0.5～16.5 mmol/L范围内呈良好的线性关系,其线性回归方程为ipa(μA)=20.2+6.20CAA,r=0.9973; 检出限(3δ)为7.2 μmol/L,电极具有较好的稳定性和重现性.并采用计时电流法对AA催化氧化的扩散系数和催化速率常数进行了研究.     

三维聚苯胺网络修饰玻碳电极的制备及其对抗坏血酸的电催化氧化

在导电聚合物中,PAN以其原料易得、性能稳定及其潜在的应用价值而备受关注~([1]).但当溶液的pH>4时,PAN几乎没有电化学活性~([2]),这限制了其在实际中的应用.     

一种可溶性酞菁的合成、表征和近红外发光性能研究

以4-硝基邻苯二腈为起始原料合成了β-四-(4-甲氧基苯氧基)酞菁(简称MPPc),通过IR、UV-Vis、1H NMR、质谱和元素分析表征了其结构。分别用真空蒸镀和旋涂发光层的方法制备了3种器件,比较研究了它们的电致发光性能。结果表明,3种器件的电致发光波长大约在896 nm附近,器件B和C的发光强度都比器件A强,在掺杂器件C中,酞菁的质量分数为40(wt)%时其发光强度最强。     

有限域的子空间表示及其应用

本文研究了有限域在其子域上向量子空间的表示问题,推广了文献[3]中的一个结果,并给出了关于Singer差集的一个构造性证明；最后,利用有限域的所有超平面作为集合,构作了一类结合方案,并计算了它们的参数.     

蒙成药敖西根多糖的提取及含量测定

本文用热水提取了蒙成药敖西根中水溶性多糖,并用硫酸-苯酚法在波长为490nm处测定敖西根中多糖的含量,求得其标准曲线的回归方程为A=0.0140C-0.1500,r=0.9992,粗多糖产率为14.28%,平均回收率为99.8%,RSD 0.86%,糖含量为89.2%.     

锻炼思维的电表改装问题

1 电压表、电流表的摆角与读数问题 1.1 电压表的摆角与读数问题 电压表是由一个电流表和一个电阻串联改装而成,电流表的摆角与电流成正比,因此电压表的摆角与流过内部电流表的电流成正比,电流越大摆角越大;电压表的读数为电流表的电压与串联电阻的电压之和,因此读数与摆角和量程都有关系.     

α(β)-四苯氧基酞菁锌的合成、表征和电致发光性能

以3(4)-硝基邻苯二腈和苯酚为原料,经过两步反应合成了α(β)-四苯氧基酞菁锌,通过红外光谱、紫外光谱、核磁共振谱、质谱和元素分析表征了其结构,比较研究其光谱性质。 并以旋涂发光层的方法制备了电致发光器件,研究其电致发光性质。 固态酞菁材料的光致发光波长红移到866~930 nm范围内的近红外波段,β-位取代酞菁发光波长红移的程度比α-位取代酞菁大。 2种器件电致发光波长和酞菁固体材料的光致发光波长较接近,分别在880和885 nm处。     

基于种群分类排序的约束优化遗传算法

针对约束优化问题,提出了一类将种群中的个体分类排序的思想.算法的特点在于:先将种群中的解分为可行解和不可行解两类,然后分别按照不同的标准排序.由于很多约束优化问题的最优解位于可行域的边界上或附近,所以排序时并不认为可行解一定优于不可行解.基于此分类排队思想,特别设计了只允许同等级个体进行交叉的新的交叉算子,称之为同等级交叉算子,以及基于一维搜索的变异算子.算法同时采用了保证固定比例不可行解的自适应策略.4个标准测试函数的数值仿真结果验证了算法的有效性.