两个基于2,5-二甲氧基对苯二甲酸和咪唑衍生物的超分子钴配位聚合物的结构及光催化反应

本文以咪唑衍生物为配体,通过水热合成法与钴离子制备出两个配位聚合物:{[Co(DTA)(1,4-DIB)(H₂O)]·H₂O}_n(1)和[Co(DTA)(1,3-BMIB)]_n(2)(1,4-DIB=1,4-二(1H-咪唑-1-基)苯; 1,3-BMIB=1,3-二(4-甲基-1H-咪唑-1-基)苯;H₂DTA=2,5-二甲氧基对苯二甲酸)。利用X射线单晶衍射、粉末衍射、热失重、元素分析、红外光谱以及固体紫外-可见光谱等对两个配合物进行了表征。结构分析证实配合物1和2是通过二维结构堆积成的三维超分子化合物。粉末衍射测试则显示两个配合物在水中有很好的稳定性。固体紫外-可见光谱显示两个配合物属半导体材料,对紫外-可见光有很强的吸收作用。在光催化实验中,配合物1和2可加快亚甲基蓝的降解速度。     

基于三维荧光光谱法和PARAFAC对多环芳烃定性定量分析

三维荧光光谱法在研究多环芳烃(PAHs)类物质的荧光信息时起到了重要作用。多环芳烃类物质具有致癌性,难降解性,多由尾气排放,垃圾焚烧产生,危害着人类健康及环境,因此人们不断探索对多环芳烃检测的方法。实验选取多环芳烃中的苊和萘作为检测物质,利用FLS920荧光光谱仪,为避免荧光光谱仪本身产生的瑞利散射影响,设置起始的发射波长滞后激发波长40 nm,设置扫描的激发波长(λex)范围为:200~370 nm,发射波长(λem)范围为:240~390 nm,对多环芳烃进行荧光扫描获取荧光数据,采用三维荧光光谱技术结合平行因子算法对混合溶液中的苊和萘进行定性定量分析。实验选用的苊和萘均购于阿拉丁试剂官网,配制浓度为10 mg·L-1的一级储备液,再将一级储备液稀释,得到苊和萘浓度为0.5,1,1.5,2,2.5,3,3.5,4和4.5 mg·L-1的二级储备液,并将苊和萘进行混合。在进行光谱分析前需要对苊和萘的光谱进行预处理,采用空白扣除法扣除拉曼散射的影响,并采用集合经验模态分解(EEMD)消除干扰噪声。实验测得苊存在两个波峰,位于λex=298 nm,λem=324/338 nm处,萘存在一个波峰,位于λex=280 nm,λem=322 nm处。选用的PARAFAC算法对组分数的的选择很敏感,因此采用核一致诊断法预估组分数,估计值2和3的核一致值都在60%以上,分别对混合样品进行了2因子和3因子的PARAFAC分解,将分解后得到的激发发射光谱数据和各组分浓度数据进行归一化处理,并绘制光谱图,与归一化处理后的真实的激发发射光谱图和各组分浓度图进行对比。同时将PARAFAC得到的混合样本的预测浓度,通过计算回收率(R)和均方根误差(RMSEP)来判定定量分析的准确度。选择2因子时,各混合样品中苊和萘拟合度为95.7%和96.7%,平均回收率分别为101.8%和98.9%,均方根误差分别为0.0187和0.0316;选择3因子时,各混合样品中苊和萘拟合度为95.3%和95.8%,平均回收率分别为97%和102.5%,均方根误差分别为0.033和0.116,由三项指标可得选用2因子进行定性定量分析的效果明显好于选用3因子。分析实验结果表明,基于三维荧光光谱法和PARAFAC算法对混合样品进行定性定量分析,能够有效的判定混合样品的类别,同时能够成功的预测出混合样品的浓度。     

激光雷达辅助驾驶道路参数计算方法研究

针对特定场景辅助驾驶的需求，构建道路场景车载激光雷达三维扫描系统，并设计基于三维激光点云的道路参数提取与计算方法，包括路面宽度、横杆或桥梁或隧道限高、拐弯半径等等，为辅助判断道路的可通过性提供决策依据。测试和对比实验表明，所设计算法效果稳定、精度良好，在效率和自动化程度上有一定优势，可为辅助驾驶提供非常有益的决策参数。     

运用三维离散元技术模拟落锤撞击下奥克托今颗粒的点火燃烧过程

炸药颗粒的点火燃烧过程一直是人们关注的热点问题。近年来，三维离散元技术在中尺度观测颗粒材料的动力学过程中拥有显著优势。炸药燃烧属于颗粒材料的反应动力学，运用三维离散元技术(DM3)可以有效地观测炸药燃烧传播的过程。以奥克托今(HMX)颗粒为例，本文成功模拟并观测到了HMX颗粒的燃烧反应程度，确定了颗粒开始燃烧反应的时间，以及燃烧反应传播的时间。同时，结合落锤冲击颗粒的三维图像以及其表观压强和放热功率，得到了HMX颗粒燃烧反应、燃烧传播的整个反应动力学过程，包括颗粒在冲击加载下碎化塑性变形的过程，颗粒燃烧反应放热的过程，落锤回弹颗粒喷射的过程等。同时，进一步说明了尖顶颗粒更利于颗粒点火，平顶颗粒有抑制颗粒点火的能力。     

三维层状双金属氢氧化物(3D-LDHs)的制备及应用概述

三维层状双金属氢氧化物简称3D-LDHs,是在制备普通二维层状金属氢氧化物(2D-LDHs)的过程中,改变反应条件得到的三维结构产物.它的组成单元与二维产物相同为完整LDHs纳米片,基本保留了LDHs具有的碱性、阴离子可交换性和记忆效应等特点,同时又因三维结构获得了更大的比表面积、丰富的孔隙结构以及形成复合材料的能力,在吸附、催化和电化学等方面的应用性能得以增强.本文概述了3D-LDHs的组成结构、主要制备方法及产物形貌,并对未来的研究方向进行了展望.     

颗粒材料三维应力路径下的接触组构特性

颗粒材料的宏观应力变形特征与其微观接触力、组构等紧密相关.一般而言,强接触系统属于颗粒内部体系的传力结构,其对应的组构张量是影响宏观应力性质的重要因素.细观数值方法(如离散单元法)能够反映物理试验的基本规律,并且可以方便地提取宏微观数据来研究颗粒体系的应力变形机制.采用离散单元法(discrete element method,DEM)进行一系列等$p$等$b$应力路径下颗粒材料的真三轴试验,在此基础上研究了三维应力路径下颗粒材料的宏微观力学参数的演化过程、三维组构张量与应力张量多重联系以及强接触体系反映的宏观应力特征.研究表明:颗粒体系偏应力峰值状态和临界状态均存在与加载路径无关的宏微观特征;三维应力路径下组构张量与应力张量存在非共轴性,但其联合不变量演化过程表现出加载路径无关的特征;与弱接触系统的组构张量相比,强接触系统的组构张量更能反映宏观应力张量的特征;强弱接触体系的组构张量对颗粒体系宏观响应的贡献不同,其分界点存在一定取值范围,但采用平均接触力较为简单合理.      

坐标点分布对三维坐标变换参数估计不确定度的影响（英文）

相机坐标系和目标坐标系中公共特征点的测量精度和相对几何分布对参数估计具有重要影响,直接影响视觉导航精度。由于坐标点的测量精度依赖于测量系统的精度,而公共点的分布选取更容易调整,因此仅讨论公共特征点相对几何分布对平移旋转参数估计精度的影响。首先,采用非线性模型和加权整体最小二乘算法求解变换参数,并采用蒙特卡罗方法归纳总结了不同的特征点分布对参数估计精度的影响。同时,为了工程化应用,将坐标点分布的分散度进行量化作为其权重,提出一种重构协因数矩阵的方法。最后,基于实际测量数据的对比试验表明,在没有先验知识的情况下,所提出的方法可以改善参数的估计精度,即变换参数的后验标准差至少减小6.7%。     

非平行光干涉照明显微镜三维形貌检测研究

为实现表面微观形貌快速而较简单的检测, 一种使用非平行光干涉照明的光学显微三维形貌检测方法被提出。该方法使用空间光调制器对激光光束进行衍射, 选取光强相近的2个衍射级通过显微物镜, 双光束干涉可得到周期接近图像分辨率、相位可精确调节的照明条纹, 被测样本的三维形貌可通过拍摄4帧等相位差的条纹照明图像来计算得到。该方法不需借助干涉物镜产生条纹, 不需要轴向扫描装置记录条纹变化, 相位调节精确, 成像直观。此外, 该方法所产生干涉条纹的相位随坐标线性变化, 不需对条纹周期进行修正。因为照明条纹参数调节光路独立于显微成像光路, 系统装置具有光路简洁、易于调节的优点。为验证所提出三维检测精度, 以粗糙度100 nm的粗糙度对比模块和硅片为被测样品进行了三维轮廓重建实验, 实验结果显示, 所提出方法轴向重复性测量精度为8.6 nm(2σ)。     

基于荧光光谱技术的菜籽油氧化状态智能评价

菜籽油在加工及贮藏过程中，易受氧气、温度、光照等因素的影响，产生氧化酸败现象。为准确判断油脂氧化程度，实现不同氧化模式下菜籽油品质的快速判别，采用三维同步荧光光谱技术结合平行因子分析法及BP神经网络法建立菜籽油氧化状态的智能评价模型。以冷榨菜籽油为原料，将样品分别置于常温、Schaal烘箱、高温模式中氧化处理，期间采集菜籽油的三维同步荧光光谱数据及理化指标，当理化指标超出国标限定范围时，停止采集数据。结果表明，菜籽油中荧光物质在不同氧化模式中的演变规律呈显著差异，氧化温度对菜籽油荧光光谱有明显影响。常温氧化350 d与第1 d相比，菜籽油的特征荧光峰位置无变化，仅在激发波长Ex为620和660 nm附近荧光峰强度发生微弱变化；Schaal烘箱氧化26 d后，在激发波长Ex为620和660 nm附近荧光峰强度显著减弱，且在激发波长Ex为350～450 nm之间有新的荧光峰生成；高温氧化48 h后，Ex为620和660 nm处荧光峰消失，在Ex为400～550 nm处产生显著荧光峰，相对Schaal烘箱氧化，荧光波长发生一定程度红移，这是由于高温氧化过程中油脂氧化生成的物质稳定性较差引起的。利用平行因子分析法对三维同步荧光光谱数据进行分解获取有效的二维荧光光谱数据，当组分数为6，Δλ=60 nm时激发波长的载荷值最大，不同样品间差异最显著。选定Δλ=60 nm波段的二维荧光光谱数据用于智能评价，作为BP神经网络模型的输入值，以极性组分作为模型输出值，分别对菜籽油三种氧化模式数据建模训练。实验结果表明，三种氧化模式对应的训练集、验证集、测试集模型相关系数r均能达到0.9以上，其中常温氧化模式中验证集及测试集模型的相关系数r为1，输出值与目标值较接近，模型的预测效果较好；综合三种氧化模式数据建模，对应训练集、验证集、测试集模型的相关系数分别为0.999，0.913和0.988，均方误差均较小，说明该模型能准确判断菜籽油的不同氧化状态。因此，三维同步荧光光谱技术结合平行因子分析法、BP神经网络法建立快速检测模型能实现菜籽油不同氧化状态的判别，为菜籽油的氧化程度的评价提供新方法，同时为其他食用油的品质评价提供参考。