功能性超薄有序分子沉积膜的制备及其结构研究

1991年G.Decher等首次探讨了阴阳离子与聚电解质交替沉积制备有机超薄膜的方法。我们在完善成膜技术和发展成膜基质的基础上,详细研究了其成膜过程与膜的结构,并定义这种新的自组装超薄有序膜为分子沉积膜——MD膜。MD膜是利用阴阳离子的静电吸附反应特性,通过相反离子体系的交替分子沉积制备的层状有序自组装多层超薄膜。需要指出的是,分子沉积既是有机超薄膜的制备技术,本身又是一种自组装超薄有序膜。MD膜制备工艺简单,热稳定性和长期稳定性好,不受基体形状与面积限制。     

耦合Gross-Pitaevskii方程的高效保质量守恒格式

该文为耦合Gross-Pitaevskii方程提出了一个新的保质量守恒格式.首先对空间导数利用高阶紧致格式离散得到半离散格式;然后在时间方向上利用基于外推的Crank-Nicolson格式离散,得到一个半显式的数值格式,然而此格式不能保持GP方程固有的质量守恒,因此,对格式得到的数值解利用投影方法进行修正,使其满足离散质量守恒;最后通过数值实验验证了该格式具有高精度以及保持质量守恒.     

金属卟啉重组蛋白的光活性与光稳定性研究

本研究以突变体肌红蛋白(myoglobin,Mb)F43H/H64A Mb为骨架,通过原卟啉锌(zinc-protoporphyrin,ZnPP)、原卟啉钴(cobalt-protoporphyrin,CoPP)替代蛋白天然辅基血红素(heme)的方式制备了两个新的重组肌红蛋白(reconstituted myoglobin,rMb),命名为ZnPP-F43H/H64A Mb和CoPP-F43H/H64AMb,并对其光稳定性和光催化降解染料活性进行了研究。结果显示,ZnPP-F43H/H64A Mb具备更好的光催化降解亚甲基蓝的能力,ZnPP-F43H/H64A具有光不稳性。     

适用于中小跨径桥梁频率识别的移动检测车辆参数研究

为了实现对大规模中小跨径桥梁群体的快速检测,提出了一种参数可调的移动检测车辆,并通过理论推导、试验验证和参数分析对车辆参数的合理取值进行研究. 首先,通过车-桥耦合振动理论推导出“拖车-双挂车”过桥振动响应的解析解;其次,利用有限元模型和车桥耦合计算程序的数值计算结果,以及一座简支梁桥的现场试验结果对理论解析解进行验证;最后,基于推导的理论解析解进行参数研究,分析了检测车辆的动力参数、车速以及桥梁参数对间接法识别精度的影响. 结果表明：当车桥频率比在0.8~0.9（或1.1~1.2）之间变化时,桥梁频率识别效果较好;在利用间接法进行桥梁频率识别时,建议移动检测车辆的车速不宜取太大;根据桥梁的截面面积、截面形状和跨度对检测车辆参数进行合理的选取,可提高桥梁频率识别的准确性. 研究结果可为基于车辆响应的桥梁频率间接识别提供参考.     

灰色GM(1,1,k,k2)模型背景值及时间响应函数优化

本文提出了一种新的带有时间幂次项的灰色GM(1,1,k,k²)模型,给出了其灰微分方程和白化微分方程基本形式。基于最小二乘法获得了该模型参数估计值,并推导了该模型时间响应函数。鉴于GM(1,1,k,k²)模型灰微分方程与白化微分方程之间存在跳跃关系,首先对灰微分方程的背景值进行了优化,并推导了优化后的背景值计算公式。为了克服初始值的影响,根据误差平方和最小,进一步优化了GM(1,1,k,k²)模型时间响应函数。最后,该优化后的GM(1,1,k,k²)模型被应用于软土地基沉降预测,获得了较好的模拟预测效果,说明模型是可行的。     

砂土中螺旋桩在斜拉荷载作用下的承载性能

为研究斜拉荷载倾斜角度和叶片埋深对螺旋桩极限承载力的影响,基于ABAQUS软件构建了砂土中螺旋桩的有限元模型,通过螺旋桩水平承载机理砂箱试验与竖向拉拔试验数据,对模型的准确性和可行性进行验证。设置4组不同叶片埋深的螺旋桩模型,分别施加不同角度的斜拉荷载,探讨了砂土地基中螺旋桩的承载性能与斜拉角度、叶片埋深的相关性。结果表明:砂土中螺旋桩的极限承载力随着斜拉角度的增大不断减小;当斜拉角度小于30°时,螺旋桩极限承载力与斜拉角度的关系曲线近似呈线性;螺旋桩极限承载力存在一个临界埋深比,当埋深比大于等于4时,承载力不随埋深比的增大而变化。推导了深埋状态下螺旋桩受斜拉荷载作用的极限承载力公式,经验证该公式能较好反映螺旋桩极限承载力随斜拉角度增大而逐渐下降的规律。     

节点自删除神经网络及其在磨粒识别中的应用

在前向多层神经网络的基础上,提出了一种新的节点自删除神经网络模型。该神经网络根据隐层节点输出的相似性能够自动地进行网络节点的删除。对网络中冗余节点的删除,使网络尺寸得到优化,这一定程度上也解决了前向多层神经网络的推广性和学习问题。在Ｐａｒｔｙ－４问题的实例中,通过对惯性ＢＰ算法网络和该节点自删除网络的比较,充分说明了该节点自删除神经网络在各方面的优越性。铁谱磨粒识别一直是一个困难的课题,应用自删除神经网络模型在该实例中,也取得了较好的识别效果。     

Carbon Nanotubes Grown on Sepiolite as Catalyst Carrier

Multi-walled carbon nanotubes were synthesized by the catalytic decomposition of acetylene at 750℃ over sepiolite powder,which was treated with aqueous cobalt nitrate. It is expected that the composite with high specific area will have high capacity of hydrogen storage.     

Reactions of Laser Ablation-magnesium Plasma with Methanol Clusters

IntroductionReactions of metal ions with neutral molecules orclusters produce a variety of metal complex ions andother new series of cluster ions including cations andanions.The laser ablation-molecular beam(LA-MB)method has marked its relevance in the st…