硅氢加成型室温固化硅橡胶胶粘剂的研究

<正> 我们研制了一种硅氢加成型室温固化硅橡胶,这种橡胶不但有较好的力学性能,而且与各类材料如金属、塑料、陶瓷、玻璃等都有很好的粘结力,是一种具有弹性的胶粘剂。该胶粘剂是利用一种含乙烯基聚硅氧烷、含氢聚硅氧烷以及二氧化硅补强剂在铂催化剂     

氯硅烷的醇解反应及硅烷偶联剂的合成

前文报道了硅氯仿(HSiCl₃)的甲醇解反应.本工作为此反应的继续,把它推广到其它氯硅烷的醇解上,收到了同样的好效果.醇解产率都在90%以上.     

基于光饱和影响校正的作物叶绿素分布光谱成像检测

叶绿素含量是作物光合能力与营养评价的重要指标,因此快速检测作物叶绿素含量与分布可为作物营养动态分析与长势评估提供支持。基于RGB(Red, Green, Blue)和NIR(Near Infrared)多光谱图像的获取,开展玉米作物营养状态分布光谱学成像检测。构建了多光谱图像采集平台获取RGB和NIR图像,研究了基于光饱和校正算法的RGB图像的光饱和校正与NIR图像去噪方法,通过图像的匹配分割,冠层的提取校正,建立了基于冠层图像的作物SPAD值检测模型与分布成图。采集15株玉米植株RGB-NIR图像,并同步获取不同植株,不同位置共68个叶绿素含量指标SPAD值。首先对RGB图像进行光饱和校正,再对NIR图像进行滤波和图像增强,其次对RGB和NIR图像进行了SURF(speeded-up robust features)和RANSAC(random sample consensus)图像匹配,利用RGB图像的颜色特征,采用ExG(Extra Green)和OTSU算法生成分割掩模,对RGB图像和NIR图像进行分割提取,提取图像的R, G, B和NIR分量,利用4阶灰度板进行反射率校正,然后计算作物图像中像素级P_SPAD值,并建立图像P_SPAD值与叶绿素仪SPAD值的拟合模型,最后绘制作物SPAD分布图。通过HSI(Hue, Saturation, Intensity)彩色模型中的I分量直方图对比去饱和前后光分布范围,以作物SPAD值分布图验证光饱和校正算法对作物叶绿素含量分布检测提升的效果。RGB图像光饱和校正前I分量集中在[140～180]之间,光饱和校正后的RGB图像I分量集中在[85～130]之间, 校正了相机成像时产生模糊和RGB图像饱和。对分割后的RGB图像和NIR图像提取R,G,B,NIR分量进行4阶灰度板校正,相关系数分别为0.829,0.828,0.745和0.994,进而生成R,G,B和NIR四波段的反射率伪彩色图像,反射率R_NIR＞R_C＞R_R＞R_B。体现了作物的在蓝光和红光区域吸收光,在绿光区域和近红外区域反射光的光谱特性。校正前后的R和NIR分量反射率计算图像P_SPAD值拟合叶绿素含量指标SPAD值的模型结果显示,校正前R2为0.332 6,校正后R2为0.619 3,绘制作物的SPAD特征分布图,可为作物的营养动态快速分析与分布检测提供技术支持。     

一种玉米苗期冠层叶片营养诊断动态光谱指数

为了有效的解决玉米苗期冠层叶片营养状态车载动态诊断过程中,土壤干扰信息无法剔除的问题,本文提出了一种动态测量用光谱指数MPRI,根据MPRI的构成和特点、论述了利用MPRI辨识土壤与冠层光谱信息的机理,构建了基于MPRI的玉米苗期冠层叶片叶绿素含量的预测模型,通过车载式作物长势检测系统平台,运用模型对玉米苗期冠层叶片营养状态进行动态诊断与评估,取得良好的效果。研究表明：在车载动态条件下测量玉米苗期冠层叶片营养状态时,土壤的MPRI呈正值而玉米冠层的MPRI呈负值,因此使用光谱指数MPRI能够有效识别土壤背景与冠层叶片光谱信息。设定固定的阈值,能够较为准确和便捷的去除土壤背景光谱信息。基于MPRI构建的冠层叶片叶绿素含量的动态测量预测模型,能够准确的表征冠层叶片的叶绿素含量,模型决定系数R2达0.72,动态测量中对植株冠层的识别率达80%。与其他常用的指数相比,在车载动态测量环境下,光谱指数MPRI具有土壤背景信息识别速度快、正确率高,模型预测精度良好等特点,为玉米苗期冠层营养状态的诊断提供了新的途径。     

PEM燃料电池内液态水和温度分布特性

水和热的管理对PEM燃料电池的性能具有决定性的作用.本文建立了一个两相流模型,对PEM燃料电池换质子交换膜和阴极中的水分和温度进行了模拟,分析了燃料电池阴极中液态水和质子交换膜中水分,以及阴极催化剂层和质子交换膜中温度的分布状态.模拟结果显示:升高加湿温度,电池阴极中的液态水和质子交换膜中的含水量显著增加;沿着气体流动方向,燃料电池内的温度降低,水分含量升高;从质子交换膜阳极侧到阴极催化剂层中,温度先升高,达到最大值后,渐渐降低.     

不同中心波长飞秒脉冲激发InAs表面辐射太赫兹波的机理研究

研究了p型(100)InAs在不同中心波长飞秒激发光(750—850nm)作用下的太赫兹(THz)波辐射特性.这种太赫兹辐射的光谱性质与光学Dember效应密切相关,飞秒脉冲激发下产生的载流子在InAs表面的Dember场内做加速运动,从而辐射出THz电磁波.实验结果表明：不同中心波长的激发光作用下,InAs表面产生的Dember电场、光生载流子浓度、谷间散射效应以及处于不同状态的载流子数目都发生了变化,因而激发出太赫兹波的功率、振幅、频谱分布和有效谱宽是不同的.这项研究将有利于THz时域光谱技术以及实验     

基于光谱结构特性的马铃薯干腐和疮痂病识别方法研究

马铃薯干腐病和疮痂病的检测通过人工目测,结果存在主观性,该工作研究正常、干腐和疮痂病马铃薯的光谱分类识别方法。试验获取116个样本,光谱采集范围860～1 745 nm。经过一阶导数(first derivative, FD)处理后的光谱数据,主成分(PCA)分类识别效果较好,FD作为光谱预处理方法。光谱曲线上的极值点、极值点间的中点和极值点间连线的斜率决定光谱曲线的形状和变化,是曲线上的关键点,光谱曲线形状变化代表着内部物质的变化,具有指纹特性,利用极值点和中点对应的光谱或极值点间连线的斜率组成模式特征向量。分别用3种样本关键点的平均光谱形成标准模式特征向量,通过计算待测样本关键点组成的特征向量和标准模式特征向量之间的马氏距离,以最小马氏距离判定样本的归属,通过错误识别率检验模型识别性能。正常、干腐、疮痂样本分别有13, 12, 15个关键点,由各自关键点对应的反射率组成的模式特征向量,3类样本的错误识别率为0。去掉冗余关键点整合成一个标准模式特征向量,正常和疮痂样本的错误识别率为0,干腐样本的错误识别率为14.3%,全部错误识别为疮痂样本,特征向量数据点的增多,增加了病害样本之间的...     

叠加对相干态的相位概率分布特性

讨论了叠加对相干态的完备性关系,并根据Pegg和Barnett的相位算符和相位态的定义,计算了叠加对相干态的相位概率分布函数,并应用数值计算讨论了其特性.结果表明,叠加对相干态的相位概率分布受到相位参数和叠加参数的调制.     

基于高光谱的马铃薯微型种薯分类检测

采用高光谱分析技术结合模式识别,建立了8种马铃薯微型种薯(大西洋、荷兰-14、荷兰十五041、荷兰十五Q8、冀张薯12号、冀张薯8号、兴佳2号和Y2)的分类检测方法。采集276个种薯样本,对860～1 700 nm的原始光谱进行标准化、11点Savitzky-Golay平滑和4点差分一阶导数光谱预处理,将预处理后的光谱数据进行主成分分析,发现前3个主成分的累积贡献率为95.12%,包含了原始光谱的大部分信息,可作为分类变量。再分别使用线性判别分析、BP神经网络和支持向量机进行分类建模。最终通过分层、分步骤建立了8种马铃薯微型种薯的分类模型。首先采用线性判别分析模型区分大西洋、荷兰-14、荷兰十五041和其它品种,平均正确识别率达88.79%。再建立BP神经网络模型将其它品种样本区分为两类,一类为冀张薯8号和Y2,另一类为荷兰十五Q8、冀张薯12号和兴佳2号,平均正确识别率达93.24%。最后以BP神经网络模型区分冀张薯8号和Y2,平均正确识别率为77.78%;以支持向量机分类模型区分荷兰十五Q8、冀张薯12号和兴佳2号,平均正确识别率为87.23%。该研究建立的8种马铃薯种薯分步骤、分...     

四面体三核原子簇合物的合成

本文报道以卤代的卡拜化合物[Mo(≡CC~6H~5)Br(CO)~2(PY)~2](Py=吡啶)(1)为原料,分别与八羰基二钴、九羰基二铁和十羰基二锰反应,制得未见报道的三核原子簇合物[Co~2Mo(μ~3-CC~6H~5)Br(CO)~8(Ph)~2](2)、[Fe~2Mo(μ~3-CC~6H~5)(μ-CO)Br(CO)~8(Py)~2](3)和[Mn~2Mo(μ~3-CC~6H~5)Br(CO)~1~0(Py)~2](4)。但1与含钼钼三重键的化合物[(C~5H~5)~2Mo~2-(CO)~4]的加成反应未能实现。通过元素分析、IR、^1H和^1^3CNMR推断了2～4的结构。