氧缺位铁酸盐的制备及结构与还原行为的研究

在３５８Ｋ下用２００ｍｌ／ｍｉｎ的空气氧化碱性悬浮液合成了ＭＦｅ_２Ｏ_（４＋δ）（δ≥０，Ｍ＝Ｆｅ、Ｃｏ、Ｎｉ、Ｍｎ），并在５７３Ｋ下用４０ｍｌ／ｍｉｎ的Ｈ_２还原ＭＦｅ_２Ｏ_（４＋δ）制备了氧缺位铁酸盐ＭＦｅ_２Ｏ_（４－δ）（δ＞０）。用ＸＲＤ、Ｍｓｓｂａｕｅｒ谱等测试方法对铁酸盐的结构进行了表征，考察了铁酸盐的组成及第二金属组分（Ｃｏ、Ｎｉ、Ｍｎ）对铁酸盐还原性能的影响。在Ｈ_２还原３ｈ内，铁酸盐氧缺位程度随还原时间增加而增大，晶格常数也相应增大；５ｈ以上，铁酸盐将被还原为ＭＯ－ＦｅＯ或α－Ｆｅ，晶格常数几乎不变。按Ｆｅ、Ｃｏ、Ｎｉ、Ｍｎ顺序，ＭＯ与ＦｅＯ的相互作用能力、ＭＯ－ＦｅＯ固溶体的稳定性及铁酸盐还原为ＭＯ－ＦｅＯ的能力均增强，ＭＯ－ＦｅＯ进一步还原为α－Ｆｅ的能力却减弱。     

茶叶中三氯螨杀醇残留量的快速HPLC测定法

用微量化技术处理茶叶样品，样品经石油醚提取、浓硫酸磺化后，用反相液相色谱分离、测定样品处理液中的三氯杀螨醇残留量，２３４ｎｍ检测，外标法定量。测定低限为０．５ｍｇ／ｋｇ，回收率为９１．５％～９９．３％，变异系数为１．５３％～６．９２％之间。     

Lamination Design Optimization for Continuous Fiber Reinforced Composites of Variable Thicknesses北大核心CSCD

由于具备高的比强度、比刚度,利用连续纤维增强复合材料代替传统金属材料以实现结构轻量化正受到设计者们的广泛关注。然而,结构的复杂性给复合材料的铺层设计与优化带来了很大的挑战。针对航空用复合材料铺层设计约束多的问题,通过逐步构建设计变量准确表达结构的铺层信息。基于经典遗传算法框架,结合各设计变量特点,定义了铺层优化算法中的遗传算子,通过引入“修复”策略保证了每一代解都能满足设计约束,分布在可行域区间内。最后利用精英保留策略提高了算法的局部寻优能力,可以降低复杂复合材料结构铺层设计的计算成本。通过解决经典benchmark问题并与已有优化结果的比较,验证了前述铺层优化算法的全局、局部寻优能力,为工程实际中的复合材料铺层设计优化提供了理论支撑。     

改进的蝗虫优化算法在双目标应急物资中心选址问题中的应用

近年来世界各地频发灾情疫情等紧急事件,严重影响人民的生活物资保障。在这种情况下,急需建立应急物资中心来缓解燃眉之急。该类问题通常面临资源稀缺并且时间相对紧迫的处境,因此需要在短时间内获得合理的应急设施选址方案来提升服务的质量和效率。本文对应急物资中心选址问题展开研究,提出一种考虑后续运输成本以及有概率发生紧急事件而导致无法正常运送物资的双目标离散选址模型,并为此设计一种二进制多目标蝗虫优化算法。该算法采用模糊关联熵系数来引导迭代更新,同时为其添加外部档案,最优解选择机制和竞争决策机制来提升算法性能。多次数值实验表明该算法的计算效率和求解质量较高,可作为应急物资中心选址问题的一种可行且有效的算法。     

间羟基苯甲酸邻菲Luo啉钆（Ⅲ）,镝（Ⅲ）三元配合物的合？…

合成了间羟基苯甲酸邻菲Ｌｕｏ啉钆（Ⅲ）、镝（Ⅲ）三元配合物。通过元素分析、红外与紫外光谱、Ｘ－射线粉末衍射、差热－热重分析和固体配合物导电性能等方法,对三元配合物进行了结构与性质研究。     

二氰基二硫纶·邻菲■啉镉(Ⅱ)配合物的合成与光敏性研究

以ｃｉｓ－１,２－二氰基乙烯－１,２二硫醇钠和二氯·邻菲啉合镉（Ⅱ）为原料合成了标题配合物,并经元素分析、摩尔电导、红外光谱、电子吸收和发射光谱表征,其结构为四配位的电中性配合物,易溶于二甲基亚砜、二甲基甲酰胺、吡啶,难溶于苯、乙醚和水。测量了掺杂有标题配合物的ＣｄＳ－ＰＶＡ复合膜的暗态导电性和光电导性,研究了标题配合物对ＣｄＳ的光敏化作用与其电子光谱间的关系。     

基于卷积型变分原理的半解析法及其在热传导中的应用

本文基于积型变分原理提出了瞬态热传导问题的半解法,该方法在空间域内作有限元离散,在时间上用纵数表示,吸取了现有求解瞬态问题方法的优点,又克服了其缺陷,一维和二维算例结果表明。该方法进求解热传导问题的一种新型、有效的方法。     

企业员工绩效考评方法研究及应用

本文提出了一种新的员工绩效考评方法－ＡＦＴ,即用层次分析法（ＡＨＰ）确定考评指标的权重,用模糊数学的方法（Ｆｕｚｚｙ）对各类质化考评指标值进行量化处理,并进行系统的综合,用逼近于理想解的方法（ＴＯＰＳＩＳ）排出被质评者的优劣顺序。     

WAVELET PACKET AND FUZZY NEURAL NETWORK FOR TOOL CONDITION MONITORING *

在自动化制造中,线监控刀具状况以保护刀具与加工工件显得越来越重要．近年来,许多研究者在此领域进行了广泛的研究,然而由于加工过程的不确定性,现有的刀具监控系统的可靠性还有待提高．本文提出了一种基于小波包分析与模糊神经网络的自适应刀具监控系统,该系统利用小波包分析方法将加工过程振动信号分解为不同的频率段,并在此基础上,建立了自适应特征提取方法,为模糊神经网络提供最优的特征输入,然后模糊神经网络据此进行决策,分析刀具磨损状况．实验结果表明：该系统模糊神经网络能有效通过学习人类模糊知识和在线学习样本来提高刀具监控精度．     

基于codon特征的图像精匹配方法研究

在分形特征粗分类结果的基础上,提出了一种基于ｃｏｄｏｎ特征的图像精匹配方法。详细研究了ｃｏｄｏｎ模型,将基于封闭光滑轮廓的ｃｏｄｏｎ特征编码推广至任意非封闭曲线,使ｃｏｄｏｎ特征在保持原有的抗旋转和尺度变化等几何失真特性基础上,更完备地表示图像轮廓,有效提高匹配精度。实验结果表明基于ｃｏｄｏｎ特征的图像精匹配方法性能优越于传统方法。