基于光纤光栅传感器和卡尔曼滤波器的载荷识别算法

载荷识别在结构健康监测中的地位十分重要,为了在结构健康监测的同时利用最优化算法对系统进行有效控制,提出了一种基于光纤光栅(FBG)传感器和卡尔曼滤波器的载荷识别算法。该算法建立在卡尔曼滤波器的基础上,以FBG传感器测得的应变值作为观测信号,通过卡尔曼滤波器产生的增益矩阵、新息序列和协方差矩阵,利用最小二乘算法实时估计载荷的大小。此算法只需采集前一时刻的估计值和当前时刻的观测值即可估计出当前时刻的载荷,无需存储和读取大量数据。同时,基于卡尔曼滤波器在进行结构健康监测的同时能够应用最优化算法对系统进行控制。为了对识别算法进行验证,采用梁系统作为仿真和试验对象,通过FBG传感器测得的应变值识别载荷。结果表明,所提动态载荷识别算法能够很好地抑制噪声,具有良好的稳定性和实时性。     

一种切断酰胺C—N键的简便方法

研究了一种质子酸和Lewis酸共同催化酰胺C—N键断键的新方法,讨论了温度,CuCl2量以及Lewis酸种类对C—N键断键率的影响,并提出了在此条件下酰胺C—N键断裂的可能机理.新方法反应温度低、耗酸量小、条件温和.     

缺电子芳香三氟甲磺酸酯与胺的氯化锌配合物的交叉偶联反应

采用新型的有机胺氯化锌配合物作为缺电子芳香三氟甲磺酸酯转化成芳胺的试剂,研究发现反应可以在二甲基亚砜和碳酸钾的作用下进行,无需隔氧、密封,也不必加入配体.提出了不同于经典SNAr过程的机理,并对生成的胺化产物进行了IR,MS和1H NMR表征.     

直接活化芳香C—H键构建芳香C—N键的研究进展

芳香C—N键广泛存在于药物、活性天然产物和农药中,其构建方法是目前合成热点之一.芳香C—H键到芳香C—N键的转化是重要的有机转化类型,这种转化是构成芳胺的一种高效方法.这种直接转化具有原子经济性,可持续发展性以及环境友好的特点.主要以芳香C—H键的氮宾插入和氧化胺化为主线,综述了近十年来该领域的研究进展.