光源形状对干涉场衬比度的影响

推导出面光源照明时杨氏干涉实验干涉场的光强分布公式,分别讨论了矩孔、圆环、圆盘光源照明时杨氏干涉实验干涉场的衬比度及光源的极限宽度。结果表明这些光源照明时干涉场的衬比度各不相同,它们的极限宽度可用同一公式表示。     

基于Pearson系数和萤火虫算法优化BP神经网络的住宅价格预测模型

为进一步提高住宅价格预测精度,进而为有关部门提供相关数据参考,帮助其及时准确地制定相关政策,提出了基于Pearson系数和萤火虫算法优化BP神经网络的住宅价格预测模型。该模型首先使用Pearson系数对影响房价的相关因素进行特征筛选,舍弃与住宅价格关联性不强的因素;然后使用萤火虫算法对BP神经网络进行优化,建立基于萤火虫算法优化的BP神经网络预测模型;最后以上海市统计局最新发布的相关数据进行实验验证。实验结果表明,所提模型优于其他5种模型,能够实现住宅价格的有效预测。     

冷流率对大口径涡流管性能影响分析

为了探究冷流率对大口径涡流管节流降压效果的影响,基于Fluent改变冷流率值,对比模拟计算结果发现：主管段区内外旋气体存在能量损耗,轴向位置出现压力滞止点和速度方向折点,径向位置r=28 mm处出现分界层。冷流率0.1至0.5,外旋气体温度上升趋势平缓,制热效果不明显;冷流率0.6至0.9,外旋气体温度上升趋势明显,制热效果加强;冷流率增大过程中,内旋气体温度下降趋势平缓,制热效果减弱。热端出口气体压力随冷流率增大而增加,大部分气体流至冷端出口,导致冷端压力变化梯度明显;冷流率过大,热端出口节流降压效果降低,无法满足节流需求。冷热端出口压差变大,外旋气体流动受阻,速度减小;内旋气体流动加快,速度增大。综合分析得出：冷流率0.5时,大口径涡流管节流降压效果最佳,节流区间3 MPa左右,冷热端出口气体温降区间均为5 K,忽略传热损失,节流前后气体温降区间几乎为零,满足后续工艺温度要求。     

运用Poincaré-Miranda定理数值验证变分不等式解的存在性

本文运用Poincaré-Miranda定理数值验证变分不等式问题解的存在性.证明这一新方法相对于已有的方法更具有普遍性,并通过数值例子说明本方法的高效性.     

2-(2-喹啉偶氮)-5-二甲氨基苯胺光度法测定铜

在pH=4.0的磷酸盐缓冲介质中,CTMAB存在下,2-(2-喹啉偶氮)-5-二甲氨基苯胺(QADMAA)与铜反应生成2:1稳定络合物,络合物λmax=580nm,ε=1.14×105L·mol-1·cm-1.铜含量在0.01-0.6μg/mL内符合比耳定律,方法用于环境样品中铜的测定,结果令人满意.     

应用拓扑指数预测化学性质

拓扑指数能够提炼出分子中很有价值的结构信息,它已成功地用于模拟一系列的化学现象。拓扑指数的理论和应用的研究已引起国际学术界的广泛关注。在国内,有关的研究刚刚起步。本文综述了常见拓扑指数的计算过程及其在结构/性质相关研究中的应用状况。     

一种高灵敏、多响应的Zn-MOF荧光传感器对Fe3+、2，4，6-三硝基苯酚和奥硝唑的检测

在水热条件下基于H₄bta(1,2,3,5-苯四酸)和bpy(4,4''-联吡啶)配体设计、合成了一个锌的金属有机骨架(Zn-MOF){[Zn₂(bta)(bpy)(H₂O)₂]·H₂O}_n(1),并用元素分析、红外光谱、X射线单晶衍射等对其进行了结构表征。MOF 1为三维网状结构。完全去质子化的(bta)^4-配体采用了μ₆-η¹-η²-η²-η¹螯合桥联配位方式。有意思的是,MOF 1是一种高灵敏度、选择性好、多响应的荧光传感器,可用于Fe³⁺、2,4,6-三硝基苯酚和奥硝唑的快速检测。此外还研究了1的热稳定性。     

多功能Zn(Ⅱ)金属有机骨架荧光传感器检测苯甲醛、四环素、2,4,6-三硝基苯甲酸、氟啶胺、Cr2O72-和Fe3+

成功制备了新型 Zn(Ⅱ)金属有机骨架(MOF)[Zn₂(Hdepa)(dya)₂]n (1)(H₅depa=2,2'',3,4'',5-二苯醚五羧酸,dya=2,2''-二吡啶胺)。单晶 X 射线衍射分析表明 MOF 1 由 2 个 Zn²⁺离子与 1 个 Hdepa^4-离子和 2 个 dya 分子连接组成,通过氢键形成三维骨架。用粉末X射线衍射和IR表征了配合物1的相纯度。值得注意的是,配合物1具有优异的荧光特性和热稳定性,1的高灵敏度和选择性使其能够作为荧光传感器检测苯甲醛(BZH)、四环素(TC)、2,4,6-三硝基苯酚(TNP)、氟啶胺(Flu)、Cr₂O₇^2-和Fe³⁺。此外,通过荧光寿命分析了Fe³⁺、TC、BZH对MOF 1的荧光的猝灭过程,通过能量转移研究了Fe³⁺、Cr₂O₇^2-、TNP、TC、BZH和Flu的荧光猝灭机理。     

R基团搜索技术用于硼酸三肽蛋白酶体抑制剂的分子设计

本文采用Topomer CoMFA对44个Tyropeptin硼酸三肽类蛋白酶体抑制剂进行三维定量构效关系(3D-QSAR)分析。所得最优模型的拟合、交互验证、及外部验证的复相关系数分别为0.983、0.651、0.963。采用Topomer search对ZINC数据库进行R基团的虚拟筛选,得到具有特定活性贡献的R基团,以活性最高的分子为模板过滤,得到7个R1和5个R2基团。并以此设计得到活性优于模板分子的20个新化合物。结果表明,所建立的Topomer CoMFA模型具有良好的稳定性和预测能力,基于R集团的Topomer search技术可以有效筛选,并为设计出新的蛋白酶体抑制剂提供理论依据。     

具有全新机理的DNA旋转酶抑制剂的筛选及抑菌活性

利用具有新机制的抗耐药菌DNA旋转酶抑制剂GSK299423与DNA旋转酶的晶体复合物(PDB code:2XCS)构建基于配体-受体复合物的药效团模型, 诱骗集(Decoy set)验证结果表明该药效团模型具有较强的活性识别能力. 将药效团模型与分子对接相结合用于筛选化合物库, 通过抑菌活性测定, 获得了具有抗多药耐药菌活性的DNA旋转酶抑制剂LTH02.