高功率激光装置打靶精度测试技术

多路激光打靶精度在惯性约束聚变实验中起着至关重要的作用,提出了基于X光针孔相机的激光打靶精度测试方法。根据显微镜读取的靶平面坐标系的靶孔中心坐标及打多孔靶后X光针孔相机所记录的靶孔中心坐标,建立靶平面坐标系和X光针孔相机坐标系之间的转换关系;通过打焦斑靶,建立焦斑模板,采用套模板的方法,读取X光针孔相机坐标系中焦斑中心坐标;由靶平面坐标系和X光针孔相机坐标系之间的转换关系,求出靶平面坐标系中焦斑中心坐标,计算得到激光打靶精度,分析打靶精度测试结果的不确定度,从而给出多路激光打靶精度测量技术和方法。     

一类捕食者-食饵模型的敏感性分析和最优控制

对一类具有Allee效应和食饵收获的捕食者-食饵模型进行研究。选取拉丁超立方抽样法,通过多次抽样计算偏秩相关系数,分析影响种群数量的关键因素。研究了在维持系统稳定性的前提下获得最大收获问题,运用Pontryagin极大值原理,以收获系数作为控制参数,得到了最优收获策略。研究结果表明,食饵的出生率和收获强度是影响种群数量的主要因素。在合理的收获策略下,两种群的数量都有所增加,这对保持生态稳定性具有一定的参考价值。     

高功率激光能量测试的卡计系数标定技术

提出在卡计系数标定中采用直线拟合方法,综合考察相关系数、斜率、截距、斜率和截距标准偏差等参数,以斜率相对标准偏差作为采用何种直线拟合的主要判断依据;若过零直线拟合的斜率相对标准偏差小于不过零的斜率相对标准偏差,认为截距为随机误差,卡计系数标定按照非等精度的加权平均法求解;反之,应按照不过零直线拟合,截距为测试的系统误差,根据定位回归误差大小判断并剔除粗大误差;这样可以合理给出激光能量测试的卡计标定系数。     

纹影法测量远场焦斑实验研究

报导了用纹影法测量远场焦斑的实验结果。远场焦斑经成像透镜放大成像后,由12bit,1 024×1 024面阵科学级CCD相机采集。将一定大小的小球放置在焦斑位置,用以遮挡光斑中心,控制CCD前的衰减可得旁瓣信息,将其与无遮挡光斑拼接,得到焦斑相对强度的完整分布。该方法扩展了焦斑光强测试的动态范围,可探测焦斑约4个量级的光能密度分布,提高了焦斑的测量精度。     

IB金属对Ni/SiO2催化剂乙炔选择性加氢反应性能的影响

乙烯是合成聚乙烯的原料,其主要来源是石油裂解气,其中少量的乙炔杂质会严重毒化生产聚乙烯的催化剂,因此需要将其去除.对于乙炔选择加氢反应,传统工业上使用的是Pd基催化剂,尽管其乙炔转化率很高,但对乙烯的选择性很低.我们前期的研究发现,IB族金属(Au,Ag和Cu)与Pd形成的合金单原子催化剂可以有效地提高乙烯的选择性.作为与Pd同组的非贵金属,Ni催化剂在多种催化加氢反应中显示出优异活性,而在乙炔选择加氢反应中,Ni是否能够替代贵金属Pd尚无定论.本文系统地研究了IB金属对Ni/SiO2催化剂乙炔选择性加氢性能的影响.与Pd/SiO2催化剂不同,单金属Ni/SiO2催化剂在低温下不具有活性.将IB金属添加到Ni/SiO2催化剂中,可以显著提高其催化活性以及对乙烯的选择性.其中,AuNix/SiO2和CuNix/SiO2催化剂的催化活性随还原温度升高而提高,而AgNix/SiO2催化剂对预处理温度不敏感.通过调变IB/Ni原子比和还原温度优化了催化剂的催化性能,发现优化后的三种催化剂(CuNi0.125/SiO2、AgNi0.5/SiO2和AuNi0.5/SiO2)的活性和选择性随反应温度升高表现出相似的变化趋势.催化稳定性考察结果显示,CuNi0.125/SiO2催化剂表现出最高选择性和稳定性;尽管AuNi0.5/SiO2的初始活性最高,但是稳定性最低.采用XRD、TPR和微量吸附量热等表征手段对不同IB金属对Ni基催化剂性质的影响进行了系统考察.以Cu-Nix/SiO2催化剂为例,H2-TPR测试结果表明,Cu-Ni双金属纳米颗粒的形成使得还原温度低于相应的单金属催化剂,表明铜和镍之间存在明显的相互作用.此外,通过TPR获得的CuNix/SiO2催化剂上的氢气消耗量与理论耗氢量相吻合,表明在还原处理的过程中双金属催化剂中的CuO和NiO可以被完全还原.乙炔的微量吸附量热结果表明,在CuNi0.125/SiO2,AgNi0.5/SiO2,AuNi0.5/SiO2和Ni0.5/SiO2催化剂上的初始吸附热分别为187,196,304和103 kJ/mol,即它们的初始乙炔吸附强度顺序为AuNi0.5/SiO2>AgNi0.5/SiO2>CuNi0.125/SiO2>Ni0.5/SiO2.该结果与三者的初始催化活性顺序一致,表明IB金属的加入可以增强乙炔在催化剂表面的吸附,从而提高催化活性.     

运用模糊神经网络表达和预测链烷烃pVT性质

采用一种基于遗传算法的新型模糊神经网络方法研究链烷烃类化合物的pVT性质。该方法综合神经网络、遗传算法与模糊系统三种柔性智能计算技术的优点,具有良好的学习能力,不易陷入局部最小区域,学习速度较快,网络知识以模糊语言变量的形式加以表达,易于理解。用分子连接性指数对24种链烷烃化合物结构和pVT数据进行学习,进而预测另外14种未知化合物的pVT性质,较好地揭示出化合物分子结构与pVT性质之间的关系,并给出了良好的关联与预测结果。     

用渗流理论计算高分子溶液中溶剂的自扩散系数

基于微观渗流理论建立了溶剂小分子在高分子溶液中的自扩散模型,并据此模型对不同温度和浓度下的聚苯乙烯(PS)-苯、PS-甲苯、PS-乙苯和PS-四氢呋喃4个体系中小分子的自扩散系数进行了关联,计算出在不同温度下溶剂分子扩散所需的临界浓度。结果表明,在PS玻璃化温度以下,本模型对于温度和浓度具有很好的适用性和关联精度。     

痕量氯代甲烷在聚异丁烯中的扩散系数研究

采用填充柱反相气相色谱 ,基于 Hadj- Romdhane和 Danner所提出的扩散分子在色谱柱中扩散模型 ,分别测定了不同温度下痕量的三种氯代甲烷溶剂 :二氯甲烷、三氯甲烷和四氯甲烷在聚异丁烯膜 ( PIB)中的扩散系数。实验结果表明溶剂分子在聚异丁烯中的扩散系数与体系温度和溶剂的分子大小有关。在相同温度下 ,溶剂分子睦菠 ,扩散系数越大 ;温度越高 ,扩散系数越大。同时对所测数据用 Vrentas- Duda自由体积扩散系数方程进行了探讨 ,发现对于 PIB/ CCl4 体系 ,采用预测型 Vrentas- Duda方程计算所得不同温度下的值与实验数据相符 ,而对于PIB/ CHCl3体系计算偏差较大 ,该偏差产生于预测方程中忽略了能量效应。     

用于磷酸酯和甲基膦酸酯类化合物测定的固相微萃取新型涂层

以羟基硅油和二乙烯基苯为涂层材料 ,采用溶胶 凝胶技术和自由基引发交联的方法制备了一种新型的固相微萃取探头。采用顶空固相微萃取与气相色谱联用的方法模拟检测了水中磷酸酯和甲基磷酸酯类化合物。与商品化固相微萃取探头相比 ,该新型涂层可获得高的萃取效率。甲基膦酸二甲酯、磷酸三甲酯和磷酸三丁酯的最低检测限分别为 0 34,2 2 0和 0 0 1mg/L,相对标准偏差为 3 6 7%～ 6 4 4 % ,线性范围为 1～ 2个数量级 ,方法重现性好 ,回收率为 89 4 6 %～ 90 88%。