异丙醇-硫酸铵-PAN双水相萃取光度法测定镍(Ⅱ)

研究了异丙醇水溶液与(NH4)2SO4的双水相体系下,螯合剂PAN(1-(2-吡啶偶氮)-2-萘酚)与Ni 2+以及吐温80形成的缔合物在两相间的分配行为.结果表明,该缔合物的最大吸收波长为562nm,与PAN和异丙醇水溶液的混合液相比,最大吸收发生了97nm红移.应用该缔合物体系分离测定镍时,其线性范围为0.10~0.60mg/L,线性相关系数为0.999 2,表观摩尔吸光系数为1.7×105 L·mol-1·cm-1.利用该方法萃取测定Ni(Ⅱ)时,干扰离子铅(Ⅱ)、锌(Ⅱ)、铝(Ⅲ)、锰(Ⅱ)、钼(Ⅶ)、Fe(Ⅲ)、铬(Ⅶ)不被萃取,实现Ni(Ⅱ)与上述干扰离子的分离.     

讲究提问艺术 激励思维品质

在教学过程中,通过有针对性的"提问",让学生感悟"提问"、体验"提问"并从中学会"提问".     

Xe和Kr中宽带可调谐VUV/XUV相干辐射产生机制的研究

以一台激光光源的输出作为基波在Xe,Kr脉冲气流中利用非共振四波和频和三次谐波过程获得在92～145nm范围内宽带可调谐相干辐射输出,观察和分析了非线性过程中气体密度,元素的色散对相位匹配的影响,观察了三次谐波过程中的三光子共振现象,在Xe中获得了高Rydberg态三光子共振增强的VUV相干辐射光谱,其可分辨主量子数达到34左右.     

加权Lebesgue空间的对偶和嵌入

本文建立了加权Lebesgue空间的对偶空间,并且给出了在这些空间之间嵌入的必要条件。     

面向5G通信基站管理系统性能评估的测试用例分布规律研究

针对通信基站管理系统目前多采用融合人工经验的测试方法,无法模拟长周期且发生时间合理的测试用例问题,提出了一种基于基站告警日志的测试用例建模方法。首先,以基站日志产生时间间隔为研究对象,从数据整体、设备类型、日志类型、设备和日志类型等维度分析发现日志产生时间间隔服从幂律分布的规律;然后,对比分析最小二乘法、极大自然估计与最大后验估计3种不同的参数估计算法,以估算误差为依据,发现最小二乘法的拟合度更高且残差最小,拟合优度与平均绝对百分误差的平均值分别为0.96和3.5%;最后,采用最小二乘法对日志时间间隔进行幂指数估算,保留局点拟合优度大于0.7的告警组成测试用例。该模型应用于全国多个不同城市通信基站的告警日志间隔分布估算,实验结果表明：所提模型可以实现85%以上日志分布规律计算,为编排贴近实际运行环境的测试用例奠定基础,进一步提升测试结果的可靠度。     

面向夜间任务的货轮驾驶舱光环境评估

在夜间行驶中,驾驶舱内光源都来自于电子屏幕,其亮度对驾驶员视觉工效产生直接影响.基于夜间行驶中货轮驾驶舱照明环境特点,通过暗环境实验分析不同屏幕亮度下被试人员的表现,从任务效能的角度,基于认知效率、暗适应能力、舒适度三个维度对货轮驾驶舱光环境进行评估.拟合实验数据,构建面向夜间任务的货轮驾驶舱光环境评估模型,得出屏幕亮度值控制在20 cd/m²时任务表现较好.对货轮夜间行驶中,驾驶舱的光环境优化起到指导作用.     

基于经验模态分解-粒子群优化-长短期记忆的车间电力能耗预测方法

针对传统能耗预测方法不能充分提取数据特征并利用神经网络的学习、预测能力,提出了一种基于经验模态分解-粒子群优化-长短期记忆(EMD-PSO-LSTM)的电力能耗预测模型。该模型首先采用经验模态分解算法将时间序列数据分解为多个本征模函数分量和趋势分量,然后对每个分量分别建立长短期记忆网络进行预测。各个长短期记忆网络的参数则由粒子群算法分别进行最优化求解,最后将所有分量的预测结果进行叠加得到最终的能耗预测结果。将预测结果与实际能耗数据进行对比分析来验证所提模型的预测性能。试验结果表明,该方法能够对电力能耗数据进行合理预测,预测精度较高。     

人称代词追补句的认知语法研究

通过分析人称代词追补成分的语义特征及其涌现因素,预测句末人称代词追补作为一种话语策略,具有程式化倾向,并挖掘了其程式化的潜在条件;基于基线阐释理论和自主依存联结探讨了人称代词追补句的层级组构特征及概念组合机制,发现其形式与意义间存在严格的一一对应关系,此发现不仅彰显了认知语法“所见即所得”的理论价值,也弥补了人称代词追补句认知动因研究的空白。     

基于U型残差编解码网络的带钢缺陷检测算法

工业生产中带钢表面缺陷具有缺陷类型多变、背景杂乱和对比度低等特点,现有的缺陷检测方法无法检测出完整的缺陷对象。针对上述问题,提出一种基于U型残差编解码网络的带钢缺陷检测算法。在编码阶段,算法利用全卷积神经网络提取丰富的多尺度缺陷特征,并结合注意力机制加速模型收敛。在解码阶段,使用所提出的U型残差解码网络恢复编码阶段编码的显著性信息。此外,设计了一个残差细化网络,用以进一步优化粗糙的显著图。实验结果表明,所提出的算法具有较强的鲁棒性。     

密度泛函理论方法研究填料表面对聚合物摩擦化学的影响

采用超声分散法制备出氧化铝、高岭土、氧化硅/聚四氟乙烯复合材料, 使用线性往复摩擦磨损试验机对比三种复合材料的摩擦学性能. 结果表明 质量分数10%的氧化铝、高岭土能将聚四氟乙烯的磨损率降低约4个数量级, 而氧化硅仅能降低约3个数量级. 对金属对偶表面形成的转移膜的形貌和化学成分进行分析发现 氧化铝、高岭土/聚四氟乙烯在金属对偶面上形成了高度羧酸盐化的转移膜. 用密度泛函理论对三种填料表面上碳氟分子吸附过程进行模拟, 结果显示氧化铝、高岭土表面的路易斯酸性位点促进了碳氟分子的脱氟过程, 产生了更多的羧酸螯合物的中间产物; 氧化硅缺少路易斯酸性位点, 因此不能促进高度羧酸盐化的转移膜形成.