硝化纤维素生成焓、键离解能及爆轰性能的理论研究

运用密度泛函理论方法结合等键反应,研究了硝化纤维素(NC)单体的生成热及其不同位置上氧硝基键(ONO2)的键离解能,基于半经验的Kamlet-Jacobs方程估算了其爆速与爆压。结果表明:B3LYP和B3P86两种方法得到的计算结果较为接近,生成热均为负值,其大小与氧硝基的数目有关,与氧硝基的取代位置无关。理论计算得到的氧硝基键的键离解能与含氮量无关,而是与实际断裂的氧硝基键的数目相关。爆速和爆压的计算表明,NC单体中所含氧硝基的数量增多,会降低其爆速和爆压。     

基于迭代自组织数据分析算法与蚁群算法建立有机物黏度的QSPR模型

为了构建310个有机物分子结构与其黏度之间的定量结构-性质关系(QSPR)模型,探讨影响有机物液体黏度的结构因素,首先运用迭代自组织数据分析技术(ISODATA)将样本集初步分类,划分为训练集和测试集,进而应用DRAGON2.1软件计算310个有机物分子的分子结构描述符,以蚁群算法(ACO)筛选分子描述符,得到5个参数,随后分别采用多元线性回归法(MLR)和支持向量机法(SVM)建立ACO-MLR模型和ACOSVM模型.结果表明,非线性ACO-SVM模型(相关系数R2train=0.9013,R2test=0.9026)的性能优于线性ACOMLR模型(R2train=0.7680,R2test=0.8725).ACO-MLR模型和ACO-SVM模型对测试集所得预测值与实验值的相关系数分别为0.934和0.950,预测效果令人满意.本文应用Williams图对模型的应用域进行了一定的研究,所建立的模型为工程上提供了一种根据分子结构预测有机物黏度的有效方法.     

炭管采样-气相色谱法测定空气中二氯乙烷

1 引言 二氯乙烷在工业上主要用作溶剂,有机合成,其属高毒类物质。当二氯乙烷与醋酸丁酯共存时,使用通用柱不能分离测定。本文选用活性炭管采样,吸附空气中的二氯乙烷,用二硫化碳解吸,GDX-102柱分离,气相色谱FID检测,以保留时间定性,峰高(或峰面积)定量。     

The recording of digital hologram at short distance and reconstruction using convolution approach

By adopting in-line lensless Fourier setup and phase-shifting technique, we recorded the phase-shifting digital hologram at short distance. As the Fresnel diffraction condition is no longer valid, the convolution approach is chosen for the reconstruction. However, the simulated reference wave for the reconstruction would suffer from severe under-sampling due to the comparatively large pixel size. To solve this problem, sinc-interpolation is introduced to get the pixel-size of the hologram reduced prior to the reconstruction. The experimental results show that an object image of high fidelity is obtained with this method.     

一类一维阵列的孤波特征

该文研究了一类由二自由度可积哈密顿系统构成的一维阵列的行波解,发现在长波极限下,问题可约化为分析哈密顿系统在扰动下的同异宿轨道的情形．当无扰系统具有共振时,利用能量──相方法,得到该系统存在同、异宿到不动点和周期轨的充分条件,在该条件下相应地一维阵列存在一组具有孤波特征的行波,同时给出了一个Ｎ脉冲孤立子波的例子．     

HPLC法分析烟叶中的β-D-吡喃葡萄糖苯乙醇苷

结合制备型HPLC分离纯化技术和分析型HPLC分析测定技术,建立一种直接分析测定烟叶中β-D-吡喃葡萄糖苯乙醇苷的新方法.在超声波辅助条件下,用甲醇-水溶液萃取烟叶中的β-D-吡喃葡萄糖苯乙醇苷,并优化了萃取条件;萃取液中的β-D-吡喃葡萄糖苯乙醇苷用制备型HPLC进行分离纯化,并用分析型HPLC对其含量进行测定.结果...     

基于启发式方法和支持向量机方法预测有机物的热导率

构建147个有机物分子结构与其热导率值之间的定量结构-性质关系(QSPR)模型, 探讨影响有机物热导率的结构因素. 以147个化合物作为样本集, 随机选择118个作为训练集, 29个作为测试集. 应用CODESSA软件计算了组成、拓扑、几何、静电和量子化学等描述符, 通过启发式方法(HM)筛选得到5个结构参数并建立线性回归模型; 用所选5个结构参数作为支持向量机(SVM)的输入, 建立非线性的支持向量机回归模型. 预测结果表明: 支持向量机回归模型的性能(复相关系数R²=0.9240)虽略低于启发式回归模型的性能(R²=0.9267), 但是支持向量机方法预测性能(R²=0.9682)高于启发式方法的预测性能(R²=0.9574), 对于QSPR模型来说, 预测性能更重要. 因此, 总体来说支持向量机方法优于启发式方法. 支持向量机方法和启发式方法的提出为工程上提供了一种根据分子结构预测有机物热导率的新方法.