孔径可调的介孔SiO2自支持薄膜的溶剂挥发诱导自组装合成与表征

以十六烷基三甲基溴化铵(CTAB)为模板剂, 正硅酸乙酯为硅源, 在弱酸性条件下利用溶剂挥发诱导自组装(EISA)合成出具有介孔结构的二氧化硅薄膜. 通过控制EISA过程中溶剂挥发的环境, 可在1.4~3.1 nm的范围内调节介孔结构的孔径. 实验表明, 较快的溶剂挥发速率有助于较大孔径的介孔结构生成. 用该方法合成的介孔薄膜具有蠕虫状孔道结构和良好的孔径均一性. 在外观上, 该薄膜具有均匀、透明和无缺陷等特点, 可以自支撑, 并且具有一定的韧性.     

四氟硼酸根的离子排斥色谱-直接电导检测法分析

建立了离子排斥色谱-直接电导检测法分离测定四氟硼酸根的方法.以Shim-pack SCR-102H离子排斥色谱柱为分离柱,考察了淋洗液种类、浓度、色谱柱温度对四氟硼酸根测定的影响.最佳色谱条件为:以0.2 mmol/L p-甲苯磺酸溶液为流动相,流速1.0 mL/min,柱温40℃,进样体积20μL.在此条件下,四氟硼...     

元素掺杂对VH2解氢性能的影响

采用密度泛函理论（DFT）的第一性原理的平面波超软赝势方法,研究了Zr、Cu、Zn掺杂对VH2的电子结构和解氢性能的影响．计算结果显示Zr掺杂VH2后晶体模型的负合金形成热增加和费米能级目处电子浓度N（Ef）的减少,体系结构稳定性增强;V—H之间重叠集居数和电子密度计算也显示V-H之间相互作用增强;表明在VH2中掺杂Zr以后吸放氢最大容量增加,但解氢能力减弱．而Cu或Zn掺杂VH2以后晶体模型的负合金形成热减少和费米能级Ef处电子浓度N（Ef）增加,体系结构稳定性减弱;V-H之间重叠集居数和电子密度计算也显示V-H之间相互作用减弱;表明在VH2中掺杂Cu或Zn以后吸放氢最大容量降低,但解氢能力增强．与实验结论相符．同时Mulliken集居数计算结果还显示V-d轨道MuUiken集居数与掺杂有关,掺杂Zr以后V—d轨道Mulliken集居数减少;掺杂Cu或Zn以后V—d轨道Mulliken集居数增加．     

甲烷在Mo／HZSM—5催化剂上的高温活化

高温下,甲烷在Ｍｏ／ＨＺＳＭ－５分子筛上可直接生成苯［１］．虽然低温下甲烷能被Ｍｏ／ＨＺＳＭ－５催化剂表面的—ＯＨ所活化［２］,但对甲烷在高温下的活化过程知之甚少,然而这却是很重要的．我们采用原位红外光谱技术,研究了甲烷在高温下Ｍｏ／ＨＺＳＭ－５催化...     

框架结构控制系统修正模型可靠性研究

针对目前采用Montecarlo法或按泊松分布来计算振动主动控制系统可靠性计算量较大的缺点,本文提出了修正模型可靠性概念,并定义一个可靠性评价指标,以期通过修正模型的可靠性来问接反映控制系统的可靠性。本文以框架结构为研究对象,在修正方法上选择了计算量小且修正精度较高的拉直算法,为验证提出的可靠性指标的可行性,对四组设计参数分别进行了修正模型和地震作用下的广义预测控制可靠性分析,从结果对比可知,本文所定义的可靠性指标具有一定的可行性,并且本文方法计算量较小。     

一种齐纳二极管控制式轨对轨CMOS运算放大器

采用0.6μm CMOS工艺,设计了一种齐纳二极管控制式轨对轨运算放大器.该运放采用了3.3V单电源供电,其输入共模范围和输出信号摆幅接近于地和电源电压,即所谓输入和输出电压范围轨对轨.该运放的小信号增益为82dB,单位增益带宽为12.34MHz,相位裕度为68°.由于电路简单,工作稳定,输入输出线性动态范围宽,非常适合于SOC芯片内集成.文中主要讨论该轨对轨运算放大器的原理,性能及设计方法,并进行了模拟仿真.     

绕Hydronautics水翼空化云流动的实验研究

采用高速全流场显示技术和DPIV对空化水翼近壁处的空化云流动形态和运动机理进行了讨论.结果表明:绕Hydronautics翼型的空化云运动是一个准周期性过程:稳定空泡团初生在翼型前部,向翼型后部发展布满整个翼面,在翼型后缘出现汽泡团旋涡,伴随反向运动,最终向下游脱落.当前条件下空泡团旋涡脱落周期约为74 ms.空化区与主流区的交界面上存在较大的速度梯度,一组对涡出现在翼型尾部处交界面上.此外,采用以空泡为示踪粒子的DPIV能够对空化流动流速分布进行有效测量.     

高校WLAN优化方案研究

在规模应用无线局域网的网络中,网络优化是不可缺少的步骤。对重庆各大高校WLAN优化所使用的各种方案进行了总结及简单分析,并以楼层构造较特殊的某高校12舍为例,通过频点规划、功率控制和天线改造等优化方法,使得该宿舍楼在指标和业务测试结果中均有明显提升。     

NNWA-PF算法在柴油机故障诊断中的应用

针对柴油机故障诊断的效率与准确度,以某大功率柴油机为例,提出一种新的粒子滤波技术NNWA-PF,对经过此粒子滤波降噪的数据和没有经过处理的数据分别用BP神经网络进行训练、测试和诊断,结果说明经过NNWA-PF降噪后的数据诊断效果比较好,也证明了基于神经网络粒子滤波降噪的效果较好。     

EPTPC:一种改进的两阶段分类算法

分类是数据挖掘中的重要任务之一。基本显露模式(eEPs)是一种有趣的知识模式,能够反映两个不同数据集之间的某些显著差异并减少分类噪音,适合解决针对稠密数据集和高维数据集的分类问题。但是,传统的采用顺序覆盖策略分类算法无法解决小覆盖问题和反例碎片问题。提出了一种改进的基于eEPs模式的两阶段分类算法,它将eEPs模式作为分类模式,采用两阶段思想来构造分类器,特别是优化了评分策略和两个阶段的权重设置。同时与NB,CBA,C5.0,CMAR,CAEP,BCEP等方法的分类结果进行了比较,在UCI机器学习库中的11个数据集上的实验结果表明了文中提出的算法的有效性。