疏水分配常数用于反相液相色谱保留值的预测

在反相液相色谱保留值基本方程log k_′=a+_cC_B的基础上,描述了采用疏水分配常数及氢键作用能来预测a、c参数的方法,并系统讨论了疏水分配常数对参数a、c的影响,借此对反相液相色谱宽浓度范围内的保留值进行了预测。     

《毛细管电色谱理论基础》

毛细管电色谱作为一种新型微分离分析技术,其分离过程具有多种机理协同作用的特征。对于毛细管电色谱的理论研究不仅要考虑系统的电属性,还要兼顾溶质的两相分配特征。该书系统地阐述了毛细管电色谱的基本理论,讨论了分离过程中影响峰展宽的因素及其规律。基于作者发展的弛豫理论和唯象的输运过程处理方法,阐述了毛细管电色谱中的动力学和热力学问题,分别就不同的分离模式的选择性规律和柱内富集理论与技术、梯度洗脱的溶质输运特征加以说明。该书可作为从事色谱及毛细管电泳、毛细管电色谱理论及应用研究的科技人员和分析化学专业研究生的…     

AN/St悬浮共聚体系中AN在水/油两相间分配及其对共聚物组成的影响

研究了丙烯腈/苯乙烯(AN/St)悬浮共聚体系中AN在水/油两相间的分配及其对AN/St共聚物组成的影响.结果表明,AN分配于水/油两相间,使油相AN的含量低于相同单体配料比的本体聚合,导致生成的AN/St共聚物组成偏离本体共聚.为了准确预测进而控制AN/St悬浮共聚物的组成,提出了在考虑AN相分配的基础上计算AN/St悬浮共聚物组成的模型.计算结果与实验值一致,计算中用到的油相实际竞聚率与本体聚合相同,但该悬浮聚合的表观竞聚率随水/油比的变化而发生较大改变.     

应用反向传播神经网络预测化合物脑血分配系数

选用27种三维结构性质描述符对脑血分配系数预测建立神经网络模型.网络模型选用典型的适合函数逼近的两层结构神经网络对脑血分配系数(lgBB,BB为脑血浓度比)进行预测,计算中采用的模型具有一个双曲正切型激活函数的隐含层和一个线性激活函数的输出层.计算表明,使用小心选择的反向传播神经网络模型对化合物脑血分配系数具有较好的预测能力.     

Determination of Size Distribution of Nano-particles by Capillary Zone Electrophoresis

A new method was developed for the determination of the size distribution of nano-particles by capillary zone electrophoresis (CZE). Scattering effect of nanoparticles was studied. This method for the determination of size distribution was statistical.     

煤炭码头船货匹配下泊位动态分配多目标优化模型及算法

本文针对输出型煤炭码头船货匹配下泊位动态分配问题,构建了堆场-取装线-泊位-船舶联合分配优化数学模型,并设计了采用仿真推演策略解码的遗传算法求解。首先,综合考虑船舶、泊位、堆场、取装线、煤种、航道开放时间和装船作业规则等要素,以船舶在港时间最短和作业效率最大为目标建立了相应的多约束多目标优化模型。然后,综合多目标优化、遗传算法以及仿真推演技术,设计了相应的遗传算法求解,包括:组合式编码、采用仿真推演策略的解码方法,追加了具有合法性检查的染色体生成算法,设计了采用多种策略的遗传操作等。最后实例表明,本算法的执行效率高而且优化效果好。     

基于图着色模型的弹性光网络频谱分配算法

为了有效降低弹性光网络的频谱碎片程序和阻塞率,提出一种基于图着色模型的弹性光网络频谱分配算法。首先,对弹性光网络建立图着色模型,将频谱分配问题转化为带权值的图上色问题,然后提出了2种改进的上色算法(链式搜索法和改进的贪心算法)。仿真结果表明:与度最大着色算法相比,改进的2种上色算法能更好地优化频谱资源并降低平均链路阻塞率。     

铜铟镓硒薄膜太阳电池研究进展和挑战

铜铟镓硒(Cu（In,Ga）Se₂,CIGS)太阳电池产业化受到全世界广泛关注。作为高转换效率薄膜电池,其效率可与晶硅电池相比,目前最高效率达到23.35%。对于小面积实验室电池而言,研究重点是精确控制吸收层的化学计量比和效率;对于工业化生产而言,除化学计量比和效率外,成本、重现性、产出和工艺兼容性在商业化生产中至关重要。重点介绍了不同制备工艺、吸收层组分梯度调控、碱金属后沉积处理、宽带隙无镉缓冲层、透明导电层和柔性衬底等研究进展。从CIGS电池的效率来看,将实验室创纪录的高效电池技术转移到平均工业生产水平带来显而易见的挑战。     

无人机辅助通信中基于用户轨迹的无线资源和航迹优化

近年来,将无人机应用在无线通信网络中来提高系统性能的研究越来越普遍。针对无人机辅助移动用户通信的下行无线传输系统,提出了一种基于用户轨迹的无人机辅助通信系统无线资源分配和航迹优化方法。根据已知的用户运动轨迹提前获取估计的大尺度信道状态信息,以最大化用户的最小平均速率为目标,建立了一个联合优化无人机通信带宽分配和飞行航迹优化的问题。该问题是一个非凸优化问题,要优化的变量之间存在非线性耦合,通过引入辅助变量和分离变量交替优化的方法,将原问题分解为2个可以求解的近似凸优化子问题,并利用连续凸逼近方法对2个子问题交替迭代优化,得到原非凸问题一个近似次优解。仿真结果表明,所提方法能够有效提高用户的平均数据吞吐量,在保证所有用户的通信质量的前提下提高无人机辅助通信的效率。     

恶意干扰下基于斯坦伯格博弈的无人机动态频谱分配

针对恶意干扰场景下无人机群动态频谱分配问题,构建了基于斯坦伯格博弈的动态频谱分配模型,干扰机为斯坦伯格博弈的领导者,无人机群为斯坦伯格博弈的跟随者,设计了不同博弈参与者的效益函数,并证明了该博弈存在稳定的斯坦伯格均衡解。在此基础上设计了一种分层动态频谱分配算法,针对领导者采用Q学习选择干扰信道的场景下,跟随者采用随机学习自动机来确定信道分配策略。仿真结果表明,所提算法能够得到无人机用户的最优信道分配策略,有效提升无人机用户的总吞吐量性能,实现效益最大化。