苯基-二[(三甲基硅基)亚甲基]锡化合物的合成和生物活性

合成了苯基-二[（三甲基硅基）亚甲基]碘化锡及6个苯基-二[（三甲基硅基）亚甲基]锡芳香酸酯,利用IR、^1H NMR、^13C NMR和元素分析确定了它们的分子结构,结果显示中心锡原子为四配位的单体结构;生物活性的初步测定结果表明,该类化合物具有一定的杀菌活性。     

含双(2-二苯基膦苯基)醚的Ag(Ⅰ)配合物的合成和表征

合成了2个含有双膦配体的Ag（Ⅰ）配合物,分别是[Ag（DPEphos）（dppe）]₂SO₄（1）和[Ag（DPEphos）（SCN）]₂·CH₂Cl₂（2）（DPEphos=双（2-二苯基膦苯基）醚,dppe=双（二苯基膦）乙烷）,并通过红外光谱,核磁氢谱,元素分析,X射线单晶衍射及荧光光谱表征分析。通过热重分析了2个配合物的热稳定性。结构分析表明配合物1具有简单的单核结构,每个Ag和2个膦配体中的4个P原子螯合配位。配合物2具有双核结构,在配合物2中存在微弱的金属与金属间的作用。在Ag₂S₂环中,4个原子相互之间形成的内角之和为360°,形成的环[-Ag-S-Ag-S-]是一个平行四边形。荧光光谱显示配合物中的发射峰主要来源于双膦配体中的π-π^*跃迁。热重分析结果表明,在340℃附近,2个配合物开始分解,具有良好的稳定性。     

SO2F2/H2O2/碱和硫醚的氧化反应

考察了一种新型高效的氧化体系SO₂F₂/H₂O₂/碱应用于硫醚的氧化反应,结果以良好到优秀的收率生成了相应的产物砜.对该反应中碱和溶剂进行了优化,确定了最优的反应条件.对底物普适性进行了研究,实验结果表明该氧化体系显示了良好的官能团耐受性.该氧化体系的一个突出的优点是,所使用的试剂都为无机物,反应后副产物为易溶于水的无机盐和水,后处理时易于除去,从而大大简化了产物的分离和纯化.     

蒙脱石基生物纳米复合功能材料及应用研究

生物纳米复合功能材料的理论与应用研究已成为关注焦点,是生命科学与材料科学前沿交叉方向.粘土矿物是一类天然纳米结构的硅酸盐矿物,其特殊的层状纳米结构,使其具有吸附能力强,稳定性好,应用广泛等特点.本文主要介绍了蒙脱石基生物纳米复合功能材料在酶催化、抗菌、医药和环保等领域中的研究、开发及应用情况,并探讨了粘土矿物基纳米复合材料的发展前景.     

吡啶羧酸铬配合物的合成及其生物活性

报道了3种吡啶羧酸铬配合物的合成，其结构经元素分析、IR、’H—NMR和MS表征。以2-吡啶甲酸铬配合物饲喂猪的试验表明，它是一种很有效的饲料添加剂。     

大相对孔径数字化X射线成像系统的光学设计

 针对60 mm×45 mm尺寸碘化铯荧光屏,设计一个用于牙科诊断的X射线数字化成像光学系统。选用有效尺寸4.8 mm ×3.6 mm的CCD作为接受器件,光学系统结构型式为复杂化双高斯型,相对孔径和全视场角分别达到F/0.9和35°,有效焦距9 mm。全视场MTF 在空间频率56 lp/mm时高于0.75,全视场畸变为1.8%, 边缘视场照度与中心视场照度之百分比达到80%。从设计结果可以看出,整个系统的像差得到了较好的校正,满足数字化X射线成像系统的使用要求。     

基于纳米载体的缓蚀体系设计研究

通过软模板法制备粒径集中在100 nm的介孔二氧化硅作为纳米载体负载缓蚀剂分子苯并三氮唑(BTA),再通过单宁酸与三价铁离子在介孔氧化硅表面自组装形成金属多酚网络结构,由此构筑pH响应的智能控制释放体系。利用TEM,SEM,FTIR等表征手段证实了缓蚀剂分子的成功负载以及外层金属多酚网络结构的成功生长。利用电化学阻抗谱探究了制备的智能控释体系对金属的防护性能影响。结果表明,制备的pH响应智能控释体系能够很好地为铜电极提供防护,同时提升了复合环氧涂层的防护性能。     

含硅二烃基锡化合物对醇醛(酮)缩合反应的催化活性

考察了10种含硅二烃基锡化合物对柠檬醛与乙二醇及环己酮与乙二醇的缩合反应的催化活性。 研究了催化剂用量、反应时间、醛醇及酮醇的物质的量之比和溶剂等对反应产率的影响。 结果表明,除一种催化剂外,9种化合物对缩醛和缩酮反应均有良好的催化活性,当催化剂用量为反应物质量分数的1.4%,醛与乙二醇的物质量之比为1∶1.3,酮与乙二醇的物质量之比为1∶1.6,以环己烷为带水剂,回流反应3 h,产物收率分别达92%和86%以上。     

融合支持向量机和特征降维方法的人-椅系统振动模型研究

人-椅系统的振动传递特性受人体体征参数、座椅结构、乘坐环境等多种复杂因素影响。在人体振动实验研究的基础上,寻求构建一种基于支持向量机回归的座椅频响函数预测模型,分别采用递归特征消除法和主成分分析法对人体体征参数进行降维,并将低维特征输入预测模型,以实现对人-椅系统频响函数及其正交轴效应的预测。结果显示,相比传统支持向量机回归模型,应用主成分分析法降低体征参数关联,可以显著降低模型预测误差,预测值与实测值拟合度可达92%。通过递归特征消除法剔除次要体征参数,可进一步提升预测精度,预测值与实测值拟合度达94%。研究表明,基于特征降维优化的支持向量机回归预测模型能够有效筛选人体振动模型中输入参数的冗余信息,并提升座椅频响函数的计算效率和预测精度。