包覆镍铁氧体纳米粒子的空心玻璃微珠复合材料的制备与电磁性能研究

"用高分子凝胶法制备了包覆镍铁氧体纳米粒子的空心玻璃微珠复合材料．玻璃微珠含量为25%、50%和75%的复合粉的结构、表面形貌和电磁性能分别用X射线衍射仪、扫描电镜、能谱仪、红外光谱和HP8510网络分析仪来表征．结果表明,复合粉由镍铁氧体、石英和莫来石相组成．随着微珠含量的增加,镍铁氧体衍射峰强度迅速降低,莫来石衍射峰强度迅速增强．当温度达到800 ℃时,纯尖晶石结构的镍铁氧体在玻璃微珠表面生成．当玻璃微珠含量为50%时可获得均一、连续的镍铁氧体涂层．大部分镍铁氧体粒子的尺寸小于80 nm．玻璃微珠含量     

氧化异阿朴菲-褪黑素杂合体的合成、抗β淀粉样蛋白聚集及抗氧化活性

基于多靶向策略设计合成了氧化异阿朴菲-褪黑素杂合化合物,测试了它们的抗胆碱酯酶性能及相应的抑制动力学、抗氧化能力和抑制乙酰胆碱酯酶诱导的β-淀粉样蛋白(Aβ)聚集能力。实验结果表明,所合成的化合物对乙酰胆碱酯酶具有中等强度抑制力,其抑制IC50值在微摩尔浓度水平,属于非竞争性抑制剂;对乙酰胆碱酯酶诱导的Aβ淀粉样蛋白聚集的抑制率达到79.3%～84.7%;抗氧化能力是trolox的1.1～1.5倍。     

基于深度学习的无人车夜视图像语义分割

为了增强无人车对夜视图像的场景理解,在夜间模式下更快更精确地探测和识别周围环境,将深度学习应用于夜视图像的场景语义分割,提出了一种基于卷积-反卷积神经网络的无人车夜视图像语义分割方法。在传统的卷积神经网络中加入反卷积网络,构建卷积-反卷积神经网络,无需手工选取特征。通过像素到像素的学习和训练,得到图像语义分割模型,可直接用该模型预测夜视图像中每个像素所属的场景语义类别,实现无人车夜间行驶时的环境感知。实验结果表明,该方法具有较好的准确性和实时性,平均IU达到68.47。     

导电圆柱薄壳的热磁弹性效应分析

研究了磁场环境中受机械载荷作用的导电圆柱薄壳的热磁弹性问题．首先,根据电动力学方程和广义Ohm定律,得到了导电薄壳电流密度的分布,考虑到Joule热效应及热平衡方程,得到了导电薄壳的温度分布．其次,通过几何方程、物理方程、运动方程和电动力学方程导出了导电薄壳在机械场、电磁场以及温度场作用下的基本方程．最后,采用差分法及准线性化方法,得到了可以应用离散正交法求解的准线性微分方程组．对于导电圆柱薄壳,得到了Lorentz力表达式,并且推导了温度场积分特征值．讨论了导电圆柱薄壳应力、温度及变形随外加电磁参量的变化规律,并通过实例证实了可以通过改变电、磁、力场的参数来实现对薄壳的应力、应变、温度的控制．     

PAni-Co0.5Zn0.5Nd0.05Fe1.95O4纳米复合材料的制备及电磁损耗

采用原位聚合法制备了平均粒径约为80 nm的聚苯胺(Polyaniline, PAni)-Co0.5Zn0.5Nd0.05Fe1.95O4纳米复合材料. 采用X射线衍射仪(XRD)、透射电子显微镜(TEM)和傅里叶变换红外光谱(FTIR)等检测技术对其结构、形貌、电磁及微波吸收性能进行了研究. 结果表明, 在12.4~18.0 GHz测试频率范围内, 复合材料的介电损耗角正切(tanε)在0.22~0.34之间, 磁损耗角正切(tanμ)在0.27~0.35之间. 在频率为9.5 GHz处, 反射损耗达到最大值-7.31×10-29 C·m, 频带宽为4.5 GHz.     

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开发了氢气甚高频(60MHz)容性耦合放电的PIC/MC模型.在模型中考虑了带电粒子(e,H+,H2+,H3+)与H2的21种碰撞反应过程,模拟了氢气甚高频放电射频电场和电势分布以及电子和氢离子(H+,H2+,H3+)粒子密度和平均能量分布,并与频率为13.56MHz的放电结果进行了比较.结果表明,相对于频率13.56MHz的放电,氢气甚高频放电等离子体电势增高,导致两电极附近的电场增强;另外,两鞘层厚度变窄并且电子和H3+离子平均能量减小,其总密度却增加.H3+离子为氢气甚高频放电空间的主要离子,H2+离子密度比H3+离子小约2～3个数量级.