新型咪唑啉酮氧苯氧羧酸酯类化合物的合成及杀菌活性

新型咪唑啉酮氧苯氧羧酸酯类化合物的合成及杀菌活性     

直接甲醇燃料电池的稳定性

综述了近年来在直接甲醇燃料电池性能衰减方面的研究进展, 探讨了影响电池运行稳定性的主要因素.     

毒剂及相关化合物的气体发生与采集分析

在自制气体采样管内,同时进行被测化合物的气体发生和采集.采样后用溶剂淋洗、气相色谱分析.实验证明,所设计的气体发生和采集方法可行,采样效率为100%,且装置简单、体积小、操作简便.在此基础上,优化了采样条件和淋洗条件,对大部分化合物的回收率都在90%以上.     

固溶体Ce0.8Pr0.2O2-δ的合成及性质研究

利用溶胶-凝胶方法合成了Ce0.8Pr0.2O2-δ固溶体, XRD结果表明,经200 ℃焙烧就已经形成立方萤石结构固溶体,晶粒尺寸为8.1 nm, 随焙烧温度的升高,晶粒尺寸增大. X射线光电子能谱(XPS)结果表明,样品中存在氧离子缺位,铈离子主要为Ce4 离子,镨离子以混合价态Pr3 和Pr4 存在. 固溶体Ce0.8Pr0.2O2-δ的拉曼谱(Raman)观察到4个峰,458和1140 cm-1峰为特征F2g振动谱带,较宽的570和187 cm-1峰对应氧离子缺位及引起的不对称振动. 交流阻抗谱表明固溶体Ce0.8Pr0.2O2-δ在600 ℃时的电导率为1.44×10-3 S·cm-1, 活化能为Ea=0.67 eV (650～800 ℃), Ea=0.91 eV (400～600 ℃).     

基底温度控制方式对直流弧光放电PCVD金刚石膜的影响

如何精确、高效地实现对基底温度的测控,并获得优化的温度参数,对于CVD金刚石制备技术至关重要.本文采用自主研制的具有新型基底温度自动控制系统的直流弧光放电PCVD设备,分别进行了基底温度开环、闭环及开闭环复合控制下的金刚石薄膜制备研究,并采用SEM,激光Raman光谱仪对所制备薄膜的形貌品质进行了分析.研究结果表明:基底温控方式的不同会明显影响CVD金刚石膜的晶体、生长特征及品质,尤其造成了薄膜生长中二次形核密度以及非金刚石成分的显著变化;在保证系统稳定运行的前提下,当其它沉积参数恒定时,受控下的基底温度控制精度及控制品质的实时变化是影响CVD金刚石膜生长性能的主要因素,其中控制精度介于±5℃～±15℃间变化,而控制品质受控制方式的影响较大;相对于控制精度而言,控制品质的变化对常规金刚石薄膜生长性能的影响更为明显.对于此系统,只有采用开-闭环复合控制,且开环流量维持在其单独工作流量的20;时,才能保证基底温度控制精度、控制品质及所制备的CVD金刚石薄膜的质量最佳.     

复杂载荷三维裂纹分析双重边界元法

提出可用于高温、高转速状态下的热动力机械三维含裂构件热弹性分析方法——双重边界元法.首先建立了考虑温度及离心载荷的双重边界积分方程组,并对边界积分方程组的选取及适用范围进行了讨论。然后提出角非快调元模型离散技术。接着提出超奇异积分方程分析去除奇异性方法及数值积分技术.数值算例表明计算结果与有关权函数解十分吻合,说明了用双重边界元法计算复杂载荷条件下三维应力强度因子的有效性.还讨论了有关热应力强度因子权函数解的适用范围.     

膜载体酶标记dip-stick快速检测西维因的痕量残留

利用直接竞争酶联免疫吸附分析技术研发了一种快速、灵敏的膜载体酶标记dip-stick农残西维因检测方法。该方法以带正电尼龙膜(Millipore)为固相载体,将西维因抗体包被于膜上,包被有抗体的膜插入含有西维因和西维因酶标抗原的混合液中竞争反应10 min后直接目视判断分析结果。该方法的整个检测过程只需15 min,对西维因的检出限可达到10μg.L-1,且稳定性较好。通过与高效液相色谱法(HPLC)比较,验证了该检测方法的有效性,可作为品质控制和快速定性检测的一种有效工具。     

EAST超导托卡马克装置中的大型超导磁体技术

随着大型超导核聚变装置、超导储能装置、超导强磁场装置及高能超导加速器技术参数的不断提高,大型超导磁体的应用也在加速发展中.大型超导磁体的场强较高、储能较大,对导体的结构、磁体结构、绝缘结构、制造工艺等要求与通常小型超导磁体有很大的不同.本文旨在对国家重大科学工程项目"EAST(HT-7U)超导托卡马克核聚变实验装置"的大型超导磁体关键技术作一介绍.     

基于卷积神经网络特征提取的拉曼光谱分类研究

拉曼光谱物质定性识别已被广泛的应用于化工、安防、缉毒等行业和研究领域,但是传统的拉曼光谱分析技术依赖于光谱数据库,通过光谱特征提取进行识别。特征提取是拉曼识别的关键处理步骤,通常利用主成分分析,因子分析等方法进行特征提取,而后通过KNN,SVM和随机森林等方法进行光谱特征定性识别,当拉曼数据库不存在待定性物质时,易造成待检测物质的错误分类。针对此问题,提出一种基于卷积神经网络的对数据库缺少物质光谱识别方法。在实验过程中,采用九类,200余种精神类药品拉曼光谱作为测试对象,通过搭建卷积神经网络自动特征提取并利用Softmax分类器将200余种物质,按照Amphetamine, cathinone, cannabinoids等九种类别进行定性分析。通过与传统机器学习方法如K近邻,支持向量机等方法进行比较,基于卷积神经网络的模型识别准确性有显著提高,该方法可为拉曼光谱数据库的光谱识别检索提供一种新的识别方法。     

中心力场中散射角的简洁推导

本文从牛顿方程及角动量守恒定律出发 ,利用矢量函数的微积分运算技巧简捷地推导出中心力场中散射角 φ,避免了经典教科书中从轨道方程出发推导出 φ的繁琐性 ,不仅计算简洁 ,而且物理过程明确 .