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991.
以三羟甲基丙烷三丙烯酸酯(TMPTA)-苯乙烯(St)为单体,偶氮二异丁腈(AIBN)为自由基引发剂,通过在乙醇中的沉淀聚合可制得高交联单分散P(TMPTA-St)聚合物微球.对单体转化率,微球以及可溶性低聚物的产率进行了测试.结果表明,使用10 wt%至60 wt%的交联剂TMPTA进行聚合可获得单分散微球,产率在50%左右.增加TMPTA用量可提高微球产率和单体转化率.增加引发剂AIBN用量对提高微球产率也有促进作用,但同时可溶性低聚物产率也增加.向乙醇中加入水作为反应介质结合适当增加AIBN用量可使单体转化率达到98%,微球产率高于90%.对实验结果进行了解释,对聚合机理进行了讨论. 相似文献
992.
采用称量法和GPC,研究了以二甲基乙酰胺为溶剂,偶氮二异丁腈为引发剂,自由基溶液聚合制备含芳酰胺结构的新型甲壳型液晶高分子聚[乙烯基对苯二甲酸二(4-甲氧基苯胺)](PMPACS)的聚合反应动力学.研究发现,(1)MPACS的聚合反应在60℃时主要为双基偶合终止,所以反应后期聚合物分子量明显增大,分子量分布变窄;(2)该反应的聚合反应速率方程为Rp=kp[M][I]1/2,表观活化能Eα=44 kJ/mol,在60℃时的聚合反应常数kp=1.04 L·mol-1·h-1;(3)相同聚合条件下,单体的转化率和数均分子量随单体初始浓度[M]0的增加而增大,当引发剂浓度[I]0增加时,聚合物的分子量随之降低,分子量分布增大;(4)该研究虽采用普通自由基聚合,所得聚合物的分子量分布却较窄,仅为1.1~1.4. 相似文献
993.
讨论了天然植物高分子药用胶囊的最新研究与发展,介绍了目前的主要研究成果并提出展望.不仅从化学结构、流变和相变等基础理论方面探讨了各类植物药用胶囊的特性和研制中所遇到的问题,同时对各种胶囊制备设备与工艺的发展及应用中的技术改进进行了综述分析.传统明胶胶囊生产工艺的应用已有160多年的历史,目前植物胶囊生产设备和工艺多是建立在传统明胶胶囊生产的基础上.研究植物胶囊材料的流变和凝胶性能以尽量满足传统明胶的设备与工艺是当今急需解决的难题之一.近年来,随着人们对淀粉结构和改性方法的深入研究(尤其是将淀粉基可生物降解材料的制备技术与传统食品科学的研究成果有效结合),应用高分子科学理论和方法提高淀粉基材料的加工性能,力学性能与稳定性的研究有了突破性进展,为淀粉胶囊的研制提供了理论和技术上的有力支持.使用传统塑料加工的挤出加工法制备植物胶囊,是植物胶囊研究中的重大突破和创新.从原材料来源的充足性和价格上考虑,淀粉是最有潜力替代传统胶囊的原料之一. 相似文献
994.
以5-氨基四氮唑(HATz),异烟酸(HPyc)和ZnSO4·7H2O或Zn(NO3)2·6H2O为反应物,在DMF溶剂热条件下分别得到了2个锌(Ⅱ)配位聚合物{[(CH3)2NH2]·[Zn(ATz)(SO4)]}n(1)和{[Zn(ATz)(Pyc)]·0.5DMF}n(2),并对它们的组成和结构进行了表征。配合物1是由4-连接(4,4)网络拓扑的[Zn(ATz)(SO4)]nn-二维阴离子层和[(CH3)2NH2]+阳离子间通过氢键作用形成的二维波浪层结构。配合物2则是1个二重穿插的4-连接金刚烷拓扑的三维微孔金属-有机框架结构,客体DMF分子填充在孔道内。室温下的固体荧光实验表明,在350 nm的光激发下,配合物1和2分别在为445 nm和458 nm处出现强烈的荧光发射。 相似文献
995.
996.
997.
998.
以一种尿素的衍生物2-咪唑烷酮为溶剂,采用脲热法合成了一个新的配位聚合物[Cd(NH2bdc)(e-urea)]n(1)(H2NH2bdc为2-氨基对苯二甲酸,e-urea为2-咪唑烷酮),并对其结构和荧光性质进行了研究。单晶结构分析结果表明,标题化合物的中心镉(Ⅱ)离子分别与2-氨基对苯二甲酸根配体的羧基氧原子和溶剂氧原子配位形成七配位的变形五角双锥结构。相邻的中心镉(Ⅱ)离子通过溶剂氧原子和配体羧基基团的连接,形成无限的一维链。这些一维的链进一步通过2-氨基对苯二甲酸根配体的连接最终形成了具有一维孔道的三维框架结构。研究表明,该化合物在室温下能发出较强的蓝色荧光。 相似文献
999.
航空通信环境中存在复杂的干扰信号,对正常的通信信号造成强烈的干扰。利用传统算法进行干扰信号过滤,无法避免由于干扰信号过于复杂导致过滤不充分的缺陷。提出一种基于加权残差优化算法的航空通信网络中复杂干扰过滤方法。对原始信号进行降频处理,能够消除峰值干扰信号,提高了信号的准确性。根据加权残差修正优化算法的相关原理,对通信信号进行残差优化处理,经过处理后的通信信号在受到干扰时会形成零陷,实现了对复杂干扰信号的过滤。实验结果表明,利用该算法进行航空通信网络中复杂干扰信号过滤,能够有效提高过滤的准确性,效果令人满意。 相似文献
1000.
为了对广东省的能源需求进行准确的预测,首先分析了影响广东省能源需求的各种因素,构建了预测指标体系.在此基础上,针对能源系统非线性等复杂系统特征,结合粒子群算法和BP神经网络的优点,构建了改进的PSO-BP神经网络的预测模型,并通过主成分分析法对指标体系进行数据降维,以降低神经网络的规模和复杂程度.以广东省1985-2013年的能源需求数据进行模拟与仿真,并对2014-2018年的能源需求量进行预测,理论分析和实证研究表明,该方法能够很好的反映广东省能源需求的特征,预测结果较为准确合理. 相似文献