Ti-6Al-4V钛合金光谱分析标准物质的研制

采用真空自耗电极电弧炉与凝壳炉复合熔炼工艺,以及交互式镦拔均匀化变形加工技术,制备了Ti-6Al-4V钛合金光谱分析标准物质。采用方差法和极差法进行均匀性检验,结果表明,Al、V、Fe、Si、C5种元素的均匀性良好。经多家协同定值,确定的标准值准确可靠。经多种光电直读光谱仪应用表明,本套标准物质成线性良好。本套标准物质的均匀性、成线性、标准值及不确定度达到国际同类标准样品的先进水平。     

表面涂层材料的残余应力测量技术

本文采用电测盲孔法测定表面涂层材料残余应力的测量技术，在试件和表面涂层结构上进行测试．大量试验表明，此方法可靠、有效，可在工程实际中使用，为解决表面涂层“爆裂”等问题，提供了有效的测定残余应力的手段     

二甲基亚砜防冻机理的拉曼光谱分析

采用拉曼光谱对不同体积比的二甲基亚砜(DMSO)水溶液进行测量, 并利用Origin 7.5对水的光谱带进行分峰, 求得拉曼光谱峰面积比值. 应用混合模型对实验结果进行了分析, 分析结果表明, 防冻剂二甲基亚砜与水混合时, 其SO基团与水分子的OH基团形成氢键(SO…H—O), 有效地阻止了四面体结构冰的生成, 并证实了二甲基亚砜与水的体积比为1∶1时, 防冻效果最佳.     

水基溶胶-凝胶沉积法制备YBCO薄膜

本文研究了退火温度对用水基溶胶-凝胶工艺在LaAlO₃ (100) 单晶衬底上沉积的YBCO 薄膜性能的影响。研究发现,随着温度的升高,薄膜的面内取向得到了优化,而薄膜的面外取向则不然。在 789 ℃退火的YBCO薄膜在77 K和0 T条件下的临界电流密度J_c达到了1.7 MA/cm²。而其他温度退火的薄膜的缺陷可能会导致YBCO超导电性变差。然而,这些薄膜中存在的残余应力应变也有助于增强其钉扎力并改善薄膜外加场下的电性能。     

淖毛湖次烟煤的热溶及热溶物的催化加氢转化

采用等体积甲醇/甲苯混合溶剂对淖毛湖次烟煤(NMH)进行热溶得到热溶物和热溶残渣(RTD),利用Co/C@N-700催化剂催化320℃热溶物(SP320)加氢转化得到CSP320.利用气相色谱质谱联用仪(GC/MS)分析了SP320催化加氢前后的组成和结构特征,利用傅里叶变换红外光谱(FT-IR)、热重以及固体13C核...     

季铵盐相转移催化氧化噻吩的研究

以噻吩的正庚烷溶液模拟轻质油品,研究了H2O2—HCOOH氧化条件下,相转移催化氧化噻吩脱硫。实验结果表明,四丁基溴化铵用量0.10g,反应1.5h,反应温度45℃,脱硫率最高可达86.36%。动力学研究表明,以四丁基溴化铵作为相转移催化剂,过氧化氢 甲酸氧化噻吩脱硫为表观一级反应,反应速率常数 K30℃=0.6152h-1、K40℃=1.2672h-1、K50℃=0.8581h-1;相转移催化在H2O2—有机酸体系氧化噻吩脱硫反应中的作用为相转移催化剂阳离子Q+对氧化剂活性组分HCOOO－的转移作用。并建立了相转移催化氧化噻吩脱硫反应的循环模型。     

抑制植物样品消解过程中硒挥发的方法

氢化物发生-原子荧光光谱法(HG-AFS)是测定植物样品中硒(Se)的理想方法,但植物样品中Se在消解过程中容易挥发损失,而使结果偏低。Se标准溶液采用HCl、HF、HClO₄消解时,加热至蒸干后,Se会挥发损失,而单独采用HNO₃消解时不会挥发损失,表明Se的挥发可能与F、Cl的存在有关。本研究发现,Ca²⁺可以有效抑制Se的挥发损失,基于此建立了HG-AFS测定植物样品中痕量Se的分析方法。取0.5000 g植物样品,加入8 mL 0.015 g/mL Ca²⁺,采用HNO₃-HClO₄(15∶2,V/V)混合液于低温电热板进行消解,加热至蒸干,Se也不会挥发损失。考察了Ca²⁺对于共存干扰元素允许量的影响,发现加入Ca²⁺后,共存干扰元素的允许量并未发生明显变化。本方法检出限为4.95 ng/g,精密度达到2.56%～3.17%,采用不同类型的植物标准物质验证,测定值与标准值吻合。     

椭圆中“焦点四边形”的一组性质

<正>1.定义已知椭圆x²/a²+y²/b²=1(a>b>0)的左、右焦点分别为F₁(-c,0),F₂(c,0),点A(m,0)是x轴上异于焦点和顶点的定点,过点A的直线l(不是x轴)交椭圆于P,Q两点,称以F₁,F₂,P,Q为顶点的四边形为相对于点A的"焦点四边形".椭圆"焦点四边形"的三种类型如图1～图3.     

高中数学主题教学现状调查与思考

对高中一线数学教师开展主题教学的现状问卷调查与访谈,针对调查结果从主题教学的认识与理解、开展主题教学的内容与方式、主题教学的价值与功能、主题教学存在的问题等四个方面进行聚类分析,提炼出开展主题教学的思考与认识:理论研究是开展主题教学的源头;理解数学是开展主题教学的根本;课堂生成是开展主题教学的关键.     

基于扩散模型的流场超分辨率重建方法

低分辨率的流场数据具有较少的信息量,不能充分捕捉流场中的细节演化过程.尤其对于湍流的随机脉动特征和小尺度涡旋细节特征更加难以获取,这限制了对流场演化机理进行深入研究.为了解决这一局限性,并从低分辨率流场中重建高分辨率数据,文章提出一种流场超分辨率重建的生成扩散模型FlowDiffusionNet.该模型以低分辨率流场数据输入作为约束条件,采用去噪分数匹配方法,来实现高分辨率流场数据的复现.FlowDiffusionNet在结构设计上充分考虑了流场数据的低频信息与高频空间特征,采用基于扩散过程的建模方法,用于重建高分辨率流场数据的残差.该模型结构便于实现迁移学习,可在不同程度的退化流场上应用.将该方法在多种经典流场数据集上进行测试,并与双三次插值(bicubic)、超分辨率生成对抗网络(SRGAN)、超分辨率卷积神经网络(SRCNN)等方法进行比较.结果表明,该方法在各种流场上的重建性能达到最佳水平,特别是对于包含小尺度涡结构的4倍下采样流场数据,客观评价指标SSIM达到0.999.