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671.
建立了选择性电极中离子传递的模型,活化后的离子选择性电极,在电极表面形成活化层,阳离子和等量的阴离子分布在电极活化层的两侧,离子由溶液与活化的界面经活化层传递到固定组成膜与活化界面,在一定的条件下,电极膜电势随时间的变化与溶液和活化层的界面离子浓度随时间的变化成正比,在控制电势随时间的变化率基本恒定的情况下,方法被用于手工测量氟离子选择性电极电势,电极斜率,溶液离子浓度直接由Gran方程求解。 相似文献
672.
复合材料有效弹性性质分析方法eeeeee 总被引:35,自引:1,他引:34
建立复合材料的有效性质与微结构参数的关联,是复合材料优化设计的基础。本文具体针对有效弹性性质,重点介绍了建立有效性的基本思路 和主要分析方法。首先讨论了代表单元的概念,然后分别从复合材料有效性质的普适关系、界限理论和近似方法三个不同的视角较全面的介绍了建立非均质材料有效性质的方法、主要结果和最新进展。重点从构型的概念和微结构分布形式上分析了各种模型间及分析方法之间的联系与差别。最后还就建立非均质材料有效性质中存在的问题和研究热点做了简单的介绍。 相似文献
673.
674.
675.
在乙醇中合成了[Zn(dien)2]Cl2·H2O并得到其晶体结构,该配合物属单斜晶系,P21/c空间群,a=1.3479(2)nm,b=0.8832(1)nm,c=1.3952(2)nm;β=101.93°,V=1.6251(4)nm3,Z=4;μ=1.840mm-1,Dc=1.474g·cm-3,F(000)=760,R1=0.0339,wR2=0.056.用pH电位法得到了二乙三胺(dien)的质子化常数及其与锌(Ⅱ)配合物的稳定常数.在pH7.7~10.2范围内,用分光光度法测定了配合物催化p-硝基苯酚醋酸酯(NA)的水解动力学.结果表明,催化水解速率对底物(NA)及配合物的浓度均呈假一级反应,水解反应遵循速率方程dC/dt=(kobsCZn+kOH[OH-]+k0)CNA,催化反应受酸碱平衡控制,Zn(dien)(OH)+与Zn(dien)2(OH)+是催化型体. 相似文献
676.
677.
高体积百分比颗粒增强聚合物材料的有效粘弹性性质 总被引:1,自引:0,他引:1
聚合物材料通常表现为粘弹性性质.为了改进聚合物材料的力学性能,通常将某种无机材料以颗粒或纤维的形式填充到聚合物中,从而得到增强、增韧的聚合物基复合材料.提出了一个新的细观力学模型,用于预测颗粒增强聚合物复合材料的有效粘弹性性质,尤其针对高体积百分比的颗粒夹杂复合材料,该方法基于Laplace变换和双夹杂相互作用的弹性模型.计算了玻璃微珠/ED-6复合材料的有效松弛模量以及恒应变率下的应力应变关系.计算结果表明在高体积百分比下该文方法比基于Mori Tanaka方法预测的粘弹性效应明显减弱. 相似文献
678.
用硝酸、高氯酸和氢氟酸溶解样品,在0.025 mol·L-1 EDTA介质中,采用一种标准溶液,用ICP-AES光谱法测定样品溶液中Ni,Cu,V,Mn,W,Mo,Co,Cr的含量。研究了基体和共存元素对分析元素光谱的影响,选择合适的波长,测定了分析结果的精密度,方法的检出限和回收率,结果表明,分析方法有很低的检出限,样品分析结果的相对标准偏差小于1%,加入回收率在98.2%~101.6%,方法准确、可靠、简便、快速,满足生产要求。 相似文献
679.
超高效液相色谱-高分辨四级杆飞行时间质谱法快速筛查乳制品中磺胺类与氟喹诺酮类药物 总被引:5,自引:0,他引:5
利用超高效液相色谱-高分辨四级杆飞行时间质谱联用技术,建立了一种快速筛查乳制品中8种氟喹诺酮5种磺胺类药物及其4种乙酰化代谢物的新方法。采用乙腈-20%三氯乙酸溶液(100∶1,V/V,pH 2.0)作溶剂和Oasis HLB固相萃取载体作吸附剂,实现了牛奶样品中17种目标物的同时提取和有效净化。利用MassLynx Chromlynx软件建立了这17种分析物的数据库。以Full Scan/MSE进行定性筛查和定量检测。4种代谢物在10~2000μg/L范围内和其它分析物在0.5~100μg/L范围内,其基质匹配内标校准曲线呈现良好的线性(R2>0.983)。氟喹诺酮的定量限为0.5~0.8μg/kg,磺胺类药物及代谢物的定量限为0.5~13.0μg/kg。在3个添加水平分析物的平均回收率(69%~92%)在职业分析化学家协会(AOAC)提出的允许范围之内,相对标准偏差均小于15%。本方法快速而灵敏,成功用于乳制品中抗生素及其代谢物的筛查、确认和定量分析。所研究的每种药物及代谢物残留均低于有关的最高残留限量(MRLs),但某些乳制品中其总残留量已超过最高残留限量。 相似文献
680.
基于血液中微量元素LM-BP神经网络模式识别冠心病患者方法 总被引:2,自引:0,他引:2
开小明 《光谱学与光谱分析》2004,24(11):1412-1414
选择微量元素Sr,Cu,Mg和Zn在血液中的含量作为判别冠心病患者的指标,建立了Levenberg Marquardt Backpropagation神经网络识别模式。网络的第一层传输函数为Tansig函数,第二层传输函数为线性的Purelin函数,输入有4个向量,隐含层有8个神经元,输出层有1个神经元。选择4个样本(测试元素含量在训练元素范围内)作为测试集,余下22个样本为训练集。给出了神经网络的权重(Weight)和偏置(Bias)值,对给定的数据能完全识别,预示着可通过血液中的微量元素,可能作为冠心病患者诊断的一种辅助手段。 相似文献