X射线衍射光谱和X光电子能谱研究直接甲醇燃料电池阳极催化剂

利用Ｘ射线衍射光谱和Ｘ光电子能谱研究了甲醇电催化氧化的Ｐｔ－Ｍｏ／Ｃ催化剂,发现该内化剂主要以０价态的Ｐｔ和氧化态的Ｍｏ存在,分析了甲醇在该催化剂的活化机理。     

离子场活化的GTP机理研究

关于基团转移聚合(GTP)机理先后有可逆离解、不可逆离解和络合等多种见解,但都与一些实验事实相矛盾,本文在前人研究的基础上提出了特殊离子场活化聚合机理. 1 离子场活化聚合机理 (1)在GTP过程阴离子催化剂通过产生“离子场”对所有引发剂分子活化,离子场总强度Q与有效催化剂摩尔浓度成正比.(2)离子场均等地影响引发剂分子上的硅原子,增强其亲电性,每个硅原子分享的场强Q_i与有效硅烷基总摩尔浓度n成反比,即Q_i=Q/n.(3)只有当Q_i     

壳聚糖富氧膜的研究(Ⅰ)

壳聚糖可用来进行醇水分离,但用于氧氮分离尚未见报道.本文成功地以壳聚糖复合膜分离空气中的氧氮,并且发现干燥膜与在干燥膜表面涂上一层水的“湿膜”之间存在明显的氧氮分离差别. 1实验部分壳聚糖(浙江玉环化工厂)经水洗、酸溶、重沉淀处理后,用稀醋酸溶解,配成一定浓度的     

环糊精类手性流动相添加剂及其在药物分析中的应用

环糊精类手性流动相添加剂及其在药物分析中的应用姚彤炜,曾苏,丁海青（浙江医科大学药物分析教研室杭州３１００３１）关键词反相高效液相色谱法,环糊精,手性流动相添加剂,药物分析１前言α、β、γ－环糊精（ＣＤｓ）分别为６,７,８个Ｄ（＋）－吡喃型葡萄糖组成的环状低聚糖,其分子呈上宽下窄、两端开口、中空的筒状物,腔内部呈相对疏水性,而所有的羟基则在分子外部［１,２］。ＣＤｓ的这种结构使其具有能与各种极性和非极性分子、离子形成包含复合物（ｉｎｃｌｕｓｉｏｎｃｏｍｐｌｅｘｅｓ）的独特性质。     

2,5-噻吩齐聚物链结构的表征

本文合成、分离和纯化了一系列2,5-噻吩齐聚物(n=2-5),作为聚噻吩的模型化合物.首次系统报道了这类化合物的质谱、^1H、^1^3C核磁共振谱和红外光谱,以对其结构进行表征,所得结果与用电化学方法制备的中性聚噻吩的相应结果进行比较,表面聚噻也具有α-α'连结的结构.     

纳米结构链的hopping电导实空间重正化群方法

基于Miller-Abrahams理论,发展了一种重正化群方法,研究了一维纳米结构体系的hopping电导.研究表明在纳米结构体系中晶粒种类、晶粒尺寸对hopping电导有显著的调制作用,界面结构及晶格畸变等对hopping电导也有不同程度的影响.     

一维硅纳米线的生长机制及其量子限制效应的研究 *

介绍一维硅纳米线的合成及控制硅纳米线直径的方法、生长机制和不同硅纳米线形态的生成机理以及硅纳米线的量子限制效应 .     

返波型行波电子直线加速结构的理论研究

比较了行波与驻波两种工作方式以及前向波与返波型行波的不同特点;研究了返波型行波电子直线加速结构的工作特性;并针对返波型行波电子直线加速结构的特点,进行工作模式的选择;对工作频率为2856MHz,3π/4模的返波加速结构进行了优化设计;研究了带聚束段的返波型行波加速管的纵向与横向粒子动力学问题;为海关大型集装箱在线检测用加速器设计了一根9MeV返波型行波加速管,并与采用盘荷波导结构的加速管进行了对比.研究结果表明,返波型行波电子直线加速结构具有一定的优势,它把鼻锥型加速结构分流阻抗高及盘荷波导行波工作方式填充时间短,工作稳定性好等优点结合起来,性能明显优越.     

Ne原子的精确二阶超极化率

为了获得精确的Ne原子的二阶超极化率,基组必须包括三部分φ=φ^(0) φ^(1) φ^(2)。其中φ^(0)由s,p函数组成,必须能较完备地描述无外电场时原子的波函数,使无微扰能量E0接近Hartree-Fock极限值,同时对远离核的区域的电子云有较好的描述。Φ^(1)由d函数组成,必须能较完备地描述外场引起的一阶微扰,使极化率α接近Hartree-Fock极限值。Φ^(2)由f函数组成,必须能较完备地描述外场引起的二阶微扰,使超极化率γ接近Hartree-Fock极限值。基组的三部分依次分别对E0,α和γ进行优化,从而排除了基组选择过程中的任意性,使计算结果随着基组的扩大而无限趋近Hartree-Fock极限值。用35s20p10d7f基组的计算结果是γ(SCF)=68．83,可用来纠正数字轨道的结果。用其收缩后的基组17s11p10d7f计算的相关水平的结果与实验值符合。     

基于多尺度自适应阶ARMA的混沌序列多步预测

混沌时间序列在自然界以及人们的生产生活中很常见,混沌序列看似杂乱无章但相较于纯随机序列其中蕴含着一些非线性的运动特征,提出一种基于多尺度自适应阶ARMA的混沌时间序列多步预测方法.首先利用自适应噪声的完备经验模态分解(CEEMDAN)对原始混沌序列进行分解,获得不同尺度的固有模态分量(IMF)和残余分量.然后采用经粒子群算法(PSO)进行阶数寻优的自回归移动平均模型(ARMA)对每一个IMF分量进行拟合预测.最后将预测得到的每一个分量相加得到原始混沌序列的预测值.基于Mackay-Glass混沌序列和太阳黑子数混沌序列进行实验分析,实验表明:与ARMA、PSO-ARMA以及CEEMDAN-ARMA方法相比,方法的预测效果有较好的提高,其平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)以及平均绝对百分比误差(MAPE)都有降低.