β-烷氧羰基乙基三氯化锡与单齿配体配合物的合成及酯交换反应

合成了16个β-烷氧羰基乙基三氯化锡与二甲基亚砜、N-氧化吡啶、吡啶等单齿配体的配合物，经过元素分析、IR、^1H NMR、TG-DTA等表征了其结构。报道了β-烷氧羰基乙基三氯化锡配合物和醇的酯交换反应，提出了其可能的反应机理。     

1,6-六亚甲基二异氰酸酯自聚产物的结构表征

用IR与NMR表征了用醋酸钾为催化剂时 1,6 六亚甲基二异氰酸酯 (HDI)自聚产物的结构 .结果表明 ,自聚主产物是三聚体异氰脲酸酯 ,主要含有三聚体异氰脲基、异氰酸根 ,同时含有由杂质带来的微量氨基甲酸酯、脲基甲酸酯基、取代脲基、缩二脲基 .一维核磁谱及二维化学位移相关谱分辨出 7种羰基 ,一种NCO基 ,确定了氮上 8种不同取代结构的分子链连接情况 .通过建立理论模型 ,定量地描述了自聚产物的结构 .     

HTS双饼线圈的加工工艺及实验研究

详细介绍了高温超导双饼线圈的加工工艺和流程,针对绕制时带材弯曲形变使临界电流退化的技术难点,重点阐述了其解决方法。在液氮温度、自场环境下对采用该加工工艺制作的YBCO双饼线圈及Bi2223/Ag双饼线圈进行低温实验,测试其V-I特性曲线。实验结果表明:该工艺制作的双饼线圈性能良好,工艺安全可靠,是合适的。同时,实验测量数据也为线圈在磁体中的进一步应用提供了可靠依据。     

金-银纳米棒异质二聚体的Fano共振及其传感性质研究

本文我们通过有限时域差分法模拟研究了金-银纳米棒异质二聚体的光学等离子体耦合。在消光谱中,发现较短的银纳米棒产生的偶极明模式和较长的金纳米棒产生的四极暗模式产生了干涉相消耦合,从而出现了Fano共振。通过改变金属纳米棒的长度、距离和周围环境可以调控Fano共振的共振波长和强度。金-银纳米棒异质二聚体对周围环境变化具有较高的灵敏度,其品质因数大于8.5。由于金银异质体有比较好的抗腐蚀性和比较低的生物毒性,这使得它有望成为新一代基于表面等离子体Fano共振的生物传感器和分子探测器。     

含时变风险厌恶系数的异质信念模型及实证分析

根据前景理论的反射效应,在做市商调整机制下,对市场中的两类投资者(基本面分析者和趋势追随者)同时引入时变的风险厌恶系数,扩展了异质预期下风险厌恶固定不变的资产定价模型.通过蒙特卡洛模拟,对噪声项和根本确定性系统之间相互作用的分析得出,模型能产生真实的价格行为.最后的实证模拟,对比分析了本模型,原模型及上证指数的收益序列特性,发现本模型能更好的模拟中国股票市场的收益率特性.     

刀锋伪影校正技术在精神疾病患者海马MRI检查中的应用

为探讨磁共振刀锋伪影校正（BLADE）技术提升精神疾病患者海马磁共振图像质量的效果，本文分别使用结合了BLADE技术的BLADE T₂WI TSE、BLADE T₂WI FLAIR及传统T₂WI TSE、T₂WI FLAIR四种序列，对47例精神疾病患者和美国放射学院（ACR）标准模体在3.0 T磁共振成像（MRI）设备上分别进行常规海马斜冠状位扫描和ACR标准检测.患者的磁共振图像由2名放射科医师采用5分法对运动伪影、搏动伪影、颗粒度、海马磁共振图像质量进行评价，并应用Wilcoxon符号秩检验进行数据分析.模体图像通过识别图像的钻孔阵列和轮辐的数目，半定量评价各序列的高对比空间分辨力（HCSR）和低对比物体探测能力（LCD）.结果表明相比传统序列，结合BLADE技术的序列能够明显改善海马磁共振图像的运动伪影、搏动伪影（p<0.001），提高图像质量（p<0.05）；但在图像颗粒度方面，传统序列表现更优（p<0.001）.ACR模体半定量分析显示，结合BLADE技术序列与传统序列相比，在LCD检测方面结果更优、在HCSR检测方面结果相同或略逊.本文推荐将BLADE技术应用于不合作的精神疾病患者海马的MRI检查.     

新型含缩氨基硫脲结构的喹唑啉衍生物的合成及体外抗癌活性

以4,5-二甲氧基-2-氨基苯甲酸和醋酸甲脒为原料,经环化、氯化、胺化和缩合反应,合成了15个新的喹唑啉哌嗪缩氨基硫脲衍生物,其结构经1H NMR,13C NMR,HRMS及元素分析确认.采用MTT法测试了化合物6a~6o对表皮生长因子受体(EGFR)过度表达的人乳腺癌MCF-7、人肺癌A549和人前列腺癌PC3的体外抗癌活性.结果表明,部分化合物表现出较强的抗癌活性,其中,化合物6a和6o对3种癌细胞的抗癌活性优于对照药拉帕替尼(Lapatinib),略低于对照药阿霉素(ADM).化合物6a和6o对MCF-7的IC50值分别为6.97和6.99μmol/L,对A549的IC50值分别为5.15和3.11μmol/L,而对PC3的IC50值分别为2.30和1.42μmol/L.本文还初步探讨了化合物结构与抗癌活性之间的关系.     

改进蚁群PID-神经元解耦的CFB锅炉燃烧系统控制

床温和主汽压都是循环流化床锅炉生产运行中的重要参数,会直接影响机组的安全性和经济性。但由于这两者对象存在非线性、大时延、强耦合等特点,其现场控制效果一直不太理想。本文首先采用自适应神经元将床温和主汽压解耦,再利用具有分工特征的蚁群算法优化参数的PID控制器对两者进行独立控制。采用该算法优化常规PID控制参数,能够实现控制参数的快速寻优。该方案应用于循环流化床锅炉燃烧系统仿真,结果表明能有效实现系统解耦,且具有响应快、超调量小等优点,有效地提高了控制品质。