2-蒽醌磺酸三重态与高聚鸟嘌呤核苷酸相互作用的激光光解

利用248 nm(KrF)激光光解技术研究了乙腈-水(97︰3)溶液中2-蒽醌磺酸激发三重态电子转移光氧化高聚鸟嘌呤核苷酸的原初过程.直接检测了上述电子转移氧化反应生成的阴阳离子自由基对的瞬态吸收光谱,分别获取了各自的表观反应速率常数,协同反应的自由能变化,阐明了电子转移反应的三重态机理.     

二苯硫腙-CCl4-萃取-分光光度法连续测定水样中铜和铅

应用二苯硫腙萃取分光光度法连续测定水样中铜(Ⅱ)和铅(Ⅱ).在pH 3.8的乙酸盐缓冲介质中,用四氯化碳作溶剂萃取铜(Ⅱ)和二苯硫腙的络盐并在551 nm波长处测定溶液的吸光度.在萃取铜(Ⅱ)后的水相中加入pH 10的氨性缓冲溶液,并用1 mol.L-1 NaOH溶液调节溶液的酸度为pH 9.2,仍用四氯化碳作溶剂萃取铅(Ⅱ)与二苯硫腙的络盐,在525 nm波长处测定其吸光度.测得铜(Ⅱ)及铅(Ⅱ)的二苯硫腙络盐在CCl4溶液中的摩尔吸光率依次为6.8×104及1.3×105L·mol-1·cm-1.应用此方法测定了一种水样中的铜(Ⅱ)和铅(Ⅱ),分析结果的RSD(咒=6)值依次为3.0 9/6及8.4 9/6.     

桥链七甲川菁的合成及光性能

菁是一种具有多功能用途的染料,除用作卤化银感光材料及有机光导材料的光谱增感剂、光记录材料中记录介质外,还可作为染料激光器中用的激光染料.我们曾合成了四甲川苯乙烯菁、五甲川(艹粦)及五甲川吡喃鎓等红外染料作为激光染料,测定了它们的光性能.本文合成了具有桥链的七甲川菁,研究了这些桥链七甲川菁的吸收光谱及荧光光谱,并以YAG激光倍频(532nm)作泵浦源,测定了它们的激光调谐范围、中心波长及激光转换效率.     

过硫酸钾引发丙烯酰胺微乳液聚合

以山梨醇酐单月桂酸醋（Ｓｐａｎ２０）和聚氧乙烯山梨醇酐单硬醋酸酯（Ｔｗｅｅｎ６０）的混合物为乳化剂制备丙烯酰胺微乳液，研究了体系中Ｔｗｅｅｎ６０浓度、水相丙烯酰胺浓度对微乳液电导行为的影响．用过硫酸钾引发微乳液聚合，发现聚合开始后，体系电导率迅速下降，在聚合进入恒速期后电导不再降低．聚合的动力学表达式为：Ｒｐ∝［ＡＭ］１．１７［Ｅ］－１．２６［Ｉ］０．５；Ｍｖ∝［ＡＭ］１．０５［Ｅ］－０．９４［Ｉ］－０．６２．它与常规乳液聚合的动力学相差较大，却类似于悬浮聚合．     

Fast electron transfer repair of oxidizing OH adduct of dGMP by chlorogenic acid

ＥｘｔｅｎｓｉｖｅｓｔｕｄｉｅｓｏｆｒａｄｉａｔｉｏｎｏｒｃｈｅｍｉｃａｌｉｎｊｕｒｙｏｆｂｉｏｌｏｇｉｃａｌｔａｒｇｅｔｍｏｌｅｃｕｌｅｓｄｅｍｏｎｓｔｒａｔｅｔｈａｔＯＨｒａｄｉｃａｌ,ｔｈｅｍｏｓｔｒｅａｃｔｉｖｅｏｘｙｇｅｎｓｐｅｃｉｅｓ,ｒｅａｃｔｓｗｉｔｈｂｉｏｌｏｇｉｃａｌｍａｃｒｏｍｏｌｅｃｕｌｅｓ,ｓｕｃｈａｓＤＮＡ,ｉｎｄｕｃｉｎｇｂａｓｅａｌｔｅｒａｔｉｏｎｓ,ｂａｓｉｃｓｉｔｅｓ,ａｎｄｓｔｒａｎｄｂｒｅａｋｓ,ｒｅｓｕｌｔｅｄｉｎｖａｒｉｏｕｓｐａｔｈｏｇｅｎｅｓｉｓ,ｓｕｃｈ…     

直流放电制备CN自由基及其LIF探测

CN自由基是研究化学反应动力学的典型自由基，CN的动力学行为，如CN＋O2的反应已成为研究自由基－自由基反应的模型体系[1]，同时也在许多实际过程如燃烧过程，星际气体的形成过程中起着重要的作用[2，3]．利用含有CN的化合物进行光解、放电、与亚稳态原子分子进行传能反应是目     

钇对激光熔覆钴基合金组织和高温腐蚀性能的影响

系统研究了在2Cr13和1Cr18Ni9Ti钢表面激光熔覆并含钇的钴基合金层的组织和表面涂盐的高温腐蚀行为,同时着重探讨了钇的作用。结果表明,添加钇的钴基合金覆层组织更细密,且与基体结合牢固;在表面涂有75％Na_2SO_4+25％NaCl盐膜条件下,其耐高温腐蚀性能获得极大提高;添加0.874％Y后,其表面能形成连续致密的保护性氧化膜,可阻碍氧、硫的扩散浸入,使其性能更佳。同时,添加钇后,内氧化层浅而细密,对内层合金元素向外表面扩散迁移起屏障作用。     

胶束增溶光度法同时测定铂、铑、钯和金的研究

本文研究了贵金属Pt、Rh、Pd和Au在SnCl_2-BRB-AG-乳化剂OP离子缔合物体系中显色反应的条件,采用偏最小二乘回归法对上述体系重迭光谱进行解析及数据处理。结果表明,该体系灵敏度高,表观摩尔吸光系数可达1.74×10～6～2.47×10～6L·mol～-1·cm～-1;体系稳定性较好。应用本文方法对混合试样中Pt、Rh、Pd、Au进行同时测定,取得较满意的结果。     

Stiefel流形上的黎曼共轭梯度法CSCD

1引言Stiefel流形上的优化问题一般形式可以表示为:min x∈S_(n,p) f(X)(1.1)其中目标函数f:R^(n×p)→R为连续可微函数,S_(n,p)表示Stiefel流形,即S_(n,p)={X∈R^(n×p):X^(T)X=Ip,p相似文献   

Lamination Design Optimization for Continuous Fiber Reinforced Composites of Variable Thicknesses北大核心CSCD

由于具备高的比强度、比刚度,利用连续纤维增强复合材料代替传统金属材料以实现结构轻量化正受到设计者们的广泛关注。然而,结构的复杂性给复合材料的铺层设计与优化带来了很大的挑战。针对航空用复合材料铺层设计约束多的问题,通过逐步构建设计变量准确表达结构的铺层信息。基于经典遗传算法框架,结合各设计变量特点,定义了铺层优化算法中的遗传算子,通过引入“修复”策略保证了每一代解都能满足设计约束,分布在可行域区间内。最后利用精英保留策略提高了算法的局部寻优能力,可以降低复杂复合材料结构铺层设计的计算成本。通过解决经典benchmark问题并与已有优化结果的比较,验证了前述铺层优化算法的全局、局部寻优能力,为工程实际中的复合材料铺层设计优化提供了理论支撑。