Ag@硅氧倍半聚合物的合成及其对对硝基苯酚的催化还原性能

以氨丙基三乙氧基硅烷和草酰氯为原料,合成得到链上含亚氨基和羰基官能团的硅氧倍半聚合物。以此聚合物为载体,通过配位吸附和还原得到银纳米粒子（平均粒径约为15 nm）高度分散于硅氧烷聚合物表面的复合物。研究结果表明,复合物中银负载量（质量分数）约为13.66%,在水溶液中25℃、6 min内可将对硝基苯酚（4-NP）完全催化还原为对氨基苯酚（4-AP）,且7次循环使用后依然保持95%以上的催化活性。在常温常压条件下,催化剂的最高活性达到33.0 g_4-AP·g_Ag^-1,表现出优异的催化还原性能。     

Au@ZIF-8核壳结构中金纳米粒子分布的调控及其在荧光分子光致发光传感中的应用

控制金属@MOF核壳纳米结构中金属纳米粒子的分布不容易实现。我们应用了合成MOF胶体粒子所用到的配位调制方法来合成Au@ZIF-8核壳纳米结构。通过使用过量的2-甲基咪唑和不同用量的1-甲基咪唑可获得不同的Au@ZIF-8。该合成方法可在ZIF-8纳米晶体中灵活调整Au纳米粒子（Au NPs）的分布。此外,我们分别研究了2种不同尺寸的荧光分子与Au@ZIF-8结合后的光致发光光谱和寿命。ZIF-8的孔径可以决定这2种分子是否可通过多孔壳结构接近Au NPs。分子光学特性对Au NPs近场的发光增强和荧光猝灭的竞争非常敏感。     

基于改进DPSO算法的并行测试任务优化调度研究

并行测试以减少测试时间和降低测试成本的强大优势,已成为当前自动测试系统发展的方向。针对并行自动测试过程中,测试任务调度复杂,难以优化的问题,以PSO算法为基础,通过对问题空间编码的重新定义,并运用交叉、变异算子给出了新的粒子位置的更新公式,提出了一种改进后的DPSO算法。依据并行测试完成时间极限定理,给出了并行测试任务调度的目标函数与约束条件。以某雷达电子装备并行测试系统中三块电路板并行测试为例,对改进的DPSO算法进行了仿真验证,得到了最优调度测试序列。结果表明：与遗传算法相比,改进后的DPSO算法迭代次数更少,寻优性能更好,适用于工程应用。     

纯电动汽车磷酸铁锂电池组的建模及优化

鉴于传统神经网络和支持向量机机理复杂、计算量大的缺陷,很难实时跟踪磷酸铁锂电池组复杂快速的内部反应,影响电池荷电状态的估算精度,提出应用一种简单、有效的极限学习机对一额定容量为100Ah、额定电压为72V的纯电动汽车磷酸铁锂电池组建模,并分别与BP神经网络、RBF神经网络、支持向量机进行对比。随后,以学习时间和泛化性能为优化目标,应用粒子群方法寻找最佳隐层节点个数。结果表明,基于极限学习机的磷酸铁锂电池组模型的学习时间、泛化性能优于BP神经网络、RBF神经网络、支持向量机;隐层节点优化后,模型的学习时间和泛化性能达到最优。     

基于PSO-SVR算法的氧乐果合成过程建模研究

针对氧乐果合成过程中温度控制具有参数时变、时滞后、非线性的特点,提出了一种基于改进粒子群算法的支持向量回归的建模方法。对于支持向量回归模型,3个参数(ε,C,γ)的选取很大程度上决定了其拟合的精度和泛化能力的好坏,采用改进的粒子群算法对参数(ε,C,γ)进行同时寻优,建立了改进的氧乐果合成过程PSO-SVR回归模型,该模型具有很好的学习能力和推广能力。实验结果表明,模型较好地体现了系统的动态特性,可用于氧乐果合成过程的模型预估控制,提高系统的控制品质。     

糖厂澄清工段生产指标建模及操作参数优化

针对亚法糖厂澄清工段清汁色值和清汁残硫量难以在线测量的问题,提出了一种基于人工蜂群优化的在线极限学习机软测量方法。先用核主元分析法确定影响清汁质量的关键参数,建立基于在线极限学习机的软测量模型。同时利用人工蜂群算法对在线极限学习机的隐层参数进行寻优,优化所建模型。最后,使用带约束的粒子群对软测量模型进行优化求解,得到典型工况下的最优操作设定值,为后续工况操作提供参考依据。仿真结果表明,基于人工蜂群优化的在线极限学习机模型能够准确地预测清汁色值和残硫量,同时基于此模型优化的操作参数设定值能够达到期望的指标。     

二冷配水优化建模与混合自适应PSO算法求解

针对连铸二冷区生产环境复杂且存在着大量水雾干扰的情况,建立了连铸水量优化模型并提出了一种混合的自适应粒子群算法来求解连铸二冷水优化问题。依据冶金过程中的工艺要求建立了二冷水量优化模型,并在经典的PSO算法基础上提出了适合该问题求解了混合自适应PSO算法。由于连铸过程存在着偏微分方程约束,传统的优化方法容易陷入局部最优解,不能达到很好的动态优化效果。研究了粒子群算法,基于种群的多样性,不断的自适应的更新粒子群算法中参数,将禁忌搜索的方法和传统的粒子群算法结合,增强了算法的局部搜索能力和全局寻找全局最优的能力。将该算法应用到连铸二冷水动态优化中,实验结果表面该算法能够快速有效的求解该优化问题。该方法用于连铸二冷水优化是可行的、有效的。     

高超声速平板边界层流动显示的试验研究

本文在高超声速脉冲式风洞内对基于纳米示踪的平面激光散射技术(nano-based planar laser scattering, NPLS)的应用进行了探索, 并在此基础上对平板边界层流动结构的精细测量进行了研究. 试验来流Ma=7.3, 总压4.8 MPa, 总温680 K. 通过时序的分析和调试, 对各分系统实现了高精度的同步控制; 定量的粒子注入及混合, 实现了粒子的均匀撒播, 对主流获得了均匀的显示效果; 对于边界层流动, 获得了精细的瞬态流动结构图像, 显示了层流到湍流的转捩过程, 并分析了其时空演化特性.     

取向比对椭球气溶胶粒子散射特性的影响

利用T矩阵和离散坐标法研究了取向比对椭球粒子散射特性的影响, 计算了小尺度范围内椭球粒子的散射特征参量, 包括消光效率因子、不对称因子、单次散射反照率、散射相矩阵及双向反射函数(BRDF). 结果表明, 椭球粒子的散射特性与取向比密切相关, 粒子取向比会影响散射参量的振荡频率和振幅, 与球形粒子散射参量的相对差异也呈周期振荡趋势. 研究还发现, 某些特殊粒子尺寸的散射参量与粒子取向比基本无关. 在多次散射条件下, 分析不同取向比粒子群的BRDF随反射角和光学厚度的变化特性. 结果显示: 不同取向比粒子群的BRDF随反射角的变化趋势基本一致, 球形粒子群比非球形粒子群的BRDF曲线波动振幅更大; 球形-非球形粒子的BRDF相对差异随光学厚度和取向比的增大而减小, 随入射角的增大而增大.     

三种不同银纳米粒子SERS基底比较研究

表面增强拉曼光谱(SERSp)技术是一种新兴的分析检测技术,由于其对样品分析灵敏度高、检测时间短以及样品所需量小等优点,近年来该技术已在生物医学,化学等领域得到广泛的应用,同时表面增强拉曼散射(SERS)基底的制备已成为该领域的研究热点。本文主要对三种以银纳米粒子(AgNPs)的SERS效应为基质的拉曼活性基底:毛细管-AgNPs,二氧化钛-AgNPs和滤纸-AgNPs进行比较研究。首先分别用三种基底对罗丹明6G(R6G)分子进行拉曼光谱采集及分析,找出三种SERS基底相应的最佳制备条件。最后用这三种最佳条件下制备的SERS基底对同一个健康人血清进行拉曼光谱检测,并对结果进行分析比较。初步结果:三种SERS基底都是可靠的和实用的;二氧化钛-AgNPs基底灵敏度相对较高,但制备过程较复杂;滤纸-AgNPs基底灵敏度其次;毛细管-AgNPs基底及滤纸-AgNPs基底的制备均较为简单。因此,从实用角度考虑,滤纸-AgNPs基底比较适合血清的表面增强拉曼光谱检测与分析。