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81.
同步发电机励磁控制系统的监控是保证发电机良好运行的重要部分,远程监控技术能够有效的对发电机励磁控制系统进行监控,并为励磁控制系统维护人员提供方便.因此针对同步发电机励磁控制系统的典型监测和控制功能,给出了两种发电机励磁系统远程监控方法,首先基于AJAX技术,给出了一种基于web的励磁控制系统远程监测方法,所设计的监测系统能够在局域网或internet网络环境下,使用计算机或智能手机的浏览器进行励磁控制系统的监测,实际测试表明该方法是可行的.之后,为能实现励磁控制系统的远程实时控制,并解决internet网络环境下实时数据传输不稳定的情况,给出了一种基于TCP/IP和VPN技术的励磁控制系统远程监控方法,测试表明该方法能够实现励磁控制系统的实时监测和控制. 相似文献
82.
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通过使用含时量子波包方法,对HF分子该类型的布居转移动力学进行了研究. 提出双Σ型激光控制方案,用于控制布居从|v=16>能级向|v=0>能级进行转移. 该方案的第一步是将布居从|v=16>经过中间能级|v=11>向|v=7>转移,第二步是将布居从|v=7>经过中间能级|v=3>向|v=0>转移. 在每一个步骤中,三个振动能级在两束重叠的激光脉冲作用下形成一个Σ型的布居转移路径. 通过优化激光的强度、频率和延迟时间,得到了最大的布居转移效率. 计算并比较了正序脉冲和反序脉冲两种情况,在这两种情况下,布居都可以超过90%从|v=16>能级向|v=0>能级进行转移. 相似文献
84.
85.
用Suzuki偶合方法合成了一系列铱配合物为能量受体,侧链为羧酸基团的阴离子型水溶性聚芴.聚芴(P4,P5,P6)中铱配合物含量分别为0%,2%和5%,聚芴P6在水溶液中具有较好的荧光能量荧光转移(FRET)效率.还研究了p H变化对聚合物水溶液荧光光谱性能的影响,结果表明当p H>8时,所含羧基以钠盐形式存在使聚合物具有较好的溶解性和较强的荧光强度,p H<8时,羧基以COOH形式存在,使聚合物溶解度降低造成聚集,荧光发生淬灭.并且进一步研究了不同的蛋白质和多糖对铱配合物含量为5%的聚合物(P6)的荧光光谱变化,如加入带正电荷的溶菌酶后可以发生比较明显的FRET现象,加入中性的血红蛋白后荧光强度略有下降,而疏水作用较强的组蛋白和带负电荷肝素的加入可以增强P6的荧光强度减弱聚合物的FRET,因此聚合物P6可以作为蛋白质和多糖的光学检测器. 相似文献
86.
聚合物电致发光材料成型加工简便、可大面积生产,可应用于大面积平板显示及固体照明器件。与红、绿光聚合物发光材料相比,蓝光聚合物电致发光材料在发光性能、材料寿命等方面仍然存在较大差距,这成为全色显示的瓶颈。通过在聚合物主链上引入大体积的取代基或侧链、形成具有三维空间共轭效应的支化结构或能量可转移的主客体结构等,来改善溶解性和光物理性能等,从而得到发光效率高、色纯度好、热力学性能优异且材料加工性能良好的蓝光聚合物电致发光材料。本文从材料设计的角度简要介绍了国内外蓝光聚合物发光材料的主要研究进展。 相似文献
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以4,4'-二溴联苯和苯胺为原料,经钯催化氨基化反应制得N,N'-二苯基联苯胺(1);以1为单体,分别与对二溴苯(2a),4,4'-二溴二苯砜(2b)和4,4'-二溴二苯甲酮(2c)通过钯催化的C-N交叉偶联反应,合成了3个新型的联苯基三苯胺聚合物:联苯基三苯胺苯(3a,收率88%),联苯基三苯胺砜(3b,收率94%)和联苯基三苯胺酮(3c,收率91%),其结构经1H NMR,IR和XRD表征。采用UV-Vis,TG,DSC,荧光光谱和循环伏安法对3a~3c的性能进行了研究。结果表明:3a~3c失重5%的温度分别为479℃,482℃和355℃;玻璃化转变温度分别为199℃,248℃和215℃;λmax分别位于354 nm,359 nm和385 nm;λem分别为489 nm,472 nm和518 nm;EHOMO值分别为-3.96 eV,-3.89 eV,-3.94 eV;ELUMO值分别为-1.16 eV,-1.17 eV和-1.39 eV。 相似文献
88.
<正>珀金埃尔默不久前在上海新国际博览中心召开的第七届慕尼黑上海分析生化展上发布了最新研发的创新性空气质量实时监测网络Elm(https://elm.china.perkinelmer.com)。Elm是一种创新的空气监测网络服务,用于向社区和居民提供在线的、区域化的、直观的实时空气质量信息。一个Elm网络包含多个空气监测传感器,这些设备被放置在室外有需要获取实时空气质量信息的地方,可测量多种类型空气质量指标,包括臭氧、颗粒物(扬尘等)、挥发性有机物和二氧 相似文献
89.
90.
张天助周辉林杨仙 《南昌大学学报(理科版)》2021,45(1):91
针对传统地下目标识别算法中特征提取方法的缺陷,鉴于深度学习中的卷积神经网络(CNN)能自动从数据中提取特征,但CNN自带的分类器不能很好的解决非线性分类问题,由于SVM具有良好的泛化分类能力,为此提出基于CNN-SVM的地下目标形状识别方法。本文首先在地表面光滑场景下,利用该方法对地下圆形和矩形目标识别,然后加大场景难度,在地表面粗糙场景下进行地下目标形状识别。实验结果表明,相比传统人工设计的特征分类方法,该算法利用CNN自动提取的特征联合SVM提高了CNN的分类准确率,并且在两种场景下都具有更高的地下目标识别精度。 相似文献