二次阳极氧化方法制备有序多孔氧化铝膜

通过二次阳极氧化方法制备多孔氧化铝膜与一次阳极氧化方法制备多孔氧化铝膜孔排布规律性的对比 ,结果发现 ,二次阳极氧化方法制取的多孔氧化铝膜孔排布规律性明显好于一次阳极氧化法制取的多孔膜 .在几个微米范围内 ,孔呈理想的六角排布 .去除一次阳极氧化膜后 ,二次阳极氧化得以在更良好的表面进行 ,制取的氧化铝膜孔规律性和有序度更高 .有序区域的尺寸与晶粒内的亚晶大小有一定关系     

对硅酸聚合机制反应级数的验证

用胶凝法研究酸化了的不同摩尔比 (Si O2 /Na2 O)的硅酸钠溶液的胶凝速度 ,发现在恒盐条件下 ,硅酸胶凝速度常数是 2 ,这个结果和我们过去所提出的硅酸聚合机制符合一致。     

丙酮中除虫脲溶液标准物质研制

采用重量-容量法制备丙酮中除虫脲溶液标准物质。准确称量国家二级标准物质除虫脲溶解到色谱纯丙酮中,通过A级容量瓶定容至500 mL,摇匀后分装到2 mL安瓿瓶内共460瓶,每瓶为1 mL,保持低温迅速封口,配制过程中室温保持在(20±2)℃。采用液相色谱法进行均匀性、稳定性检验和定值结果验证。从样品中随机抽取16瓶进行均匀性检验,经F检验表明,在95%的置信区间范围内该标准物质均匀性良好;采用t检验对标准物质稳定性进行检验,标准物质在12月内稳定性良好。对该标准物质的不确定度进行了评定,研制的丙酮中除虫脲溶液标准物质定值结果为100μg/mL,相对扩展不确定度为2%(k=2)。结果表明,该标准物质均匀性与稳定性良好,量值准确,可用于日常分析检测中的方法评价和仪器校准。     

29Si NMR谱对[SiW11(CH3SiOSiCH3)O39]4-结构的验证

Keggin结构杂多酸的有机衍生物[SiW_(11)(RSiOSiR)O_(39)]~(4-)(R=C_2H_5、C_6H_5、NC(CH_2)_3、C_3H_7)已有报道,根据其红外光谱中出现1040cm~(-1)(Si-O-Si的振动峰),Knoth提出了图1的结构。从中可以看出RSiOSiR基占据了Keggin结构杂多酸[SiW_(11)O_(39)]~(8-)的空缺齿顶位置。当然处于齿顶位置的硅原子和中心位置的硅原子的化学环境显然是不同的,所以可用~(29)Si NMR来鉴定这两种硅原子,并推测其结构。     

传输线方程的高精度龙格−库塔数值求解方法

提出了一种求解传输线方程的高精度龙格-库塔(RK)方法。此方法在空间上采取高阶泰勒展开,提高了对空间微分的近似精度,减少了数值色散所带来的误差。与传统的时域有限差分法(FDTD)方法相比,在每波长采样数相同时,RK方法的计算精度更高。同时,根据Taylor模型,对外界平面波激励源进行离散,成功利用RK方法对外部场激励传输线进行求解,扩大了龙格-库塔方法在求解传输线方程时的应用范围。通过编程对平面波辐照下无限大地平面上的单导体与双导体的算例分别应用FDTD方法与RK方法进行了计算,验证了RK方法的正确性。结果表明同等计算条件下RK方法的计算精度更高。     

大型公共建筑工程质量保险纯费率厘定研究——基于GLM及GAM的实证比较分析

为准确地厘定大型公共建筑工程质量的保险纯费率,通过文献分析及调研,对影响大型公共建筑工程质量的因素进行了研究,提炼出11项保险费率因子。以46栋竣工于1993—2016年的大型公共建筑为工程数据集,在频率-强度法基础上,基于Poisson、Negative Binomial、Gamma、Inverse Gauss等分布的假设,利用广义线性模型及广义可加模型建立了8个工程质量保险纯费率厘定模型,通过比较选择最优模型,并对模型进行了验证。结果表明,所建模型可用于大型公共建筑工程质量保险纯费率厘定。     

希土化合物对离体巨噬细胞的影响

本文应用细胞培养法和单细胞阳离子测定系统研究了希土化合物以地巨噬细胞的影响，结果表明，在培养介质中ＳｍＣｌ３和Ｙｃｌ３的浓度大于１ｍｍｏｌ．ｄｍ＾－３时，有明显的细胞毒性，Ｙｃｌ３的细胞毒性大于ＳｍＣｌ３，ＳｍＣｌ３和ＹＣｌ３的细胞毒性明显大于Ｓｍ（Ａｌａ）３Ｃｌ３和Ｙ（Ａｌａ）２Ｃｌ３。希土化合物的作用使细胞（Ｃａ＾２＋ｉ）升高；毒性越大，Ｃａ＾２＋ｉ升高越甚。低浓度Ｓｍ＾３＋和Ｙ６３＋对细胞膜     

杂多酸盐(TBA)_n[XW_9Mo_2(CH_3SiOSiCH_3)O_(39)]的合成和表征

具有Keggin衍生结构,以α-[SiW_(11)(RSiOSiR)O_(39)]~(4-)(R=C_2H_5、C_6H_5、NC(CH_2)_3、C_3H_5)为阴离子的杂多酸盐已有报道,但以[XW_9Mo_2(RSiOSiR)O_(39)]~(n-)为阴离子的杂多酸盐尚未见报道。本文首次合成六种以[XW_9Mo_2(CH_3SiOSiCH_3)O_(39)]~(n-)以及[XW_(11)(CH_3SiOSiCH_3)O_(39)]~(n-),(X=Si,P,Ge)为阴离子的杂多酸四丁基铵(TBA)盐,并对它们进行了表征。     

Energy-Efficient Optimization for Energy-Harvesting-Enabled mmWave-UAV Heterogeneous Networks

Energy Harvesting (EH) is a promising paradigm for 5G heterogeneous communication. EH-enabled Device-to-Device (D2D) communication can assist devices in overcoming the disadvantage of limited battery capacity and improving the Energy Efficiency (EE) by performing EH from ambient wireless signals. Although numerous research works have been conducted on EH-based D2D communication scenarios, the feature of EH-based D2D communication underlying Air-to-Ground (A2G) millimeter-Wave (mmWave) networks has not been fully studied. In this paper, we considered a scenario where multiple Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) are deployed to provide energy for D2D Users (DUs) and data transmission for Cellular Users (CUs). We aimed to improve the network EE of EH-enabled D2D communications while reducing the time complexity of beam alignment for mmWave-enabled D2D Users (DUs). We considered a scenario where multiple EH-enabled DUs and CUs coexist, sharing the full mmWave frequency band and adopting high-directive beams for transmitting. To improve the network EE, we propose a joint beamwidth selection, power control, and EH time ratio optimization algorithm for DUs based on alternating optimization. We iteratively optimized one of the three variables, fixing the other two. During each iteration, we first used a game-theoretic approach to adjust the beamwidths of DUs to achieve the sub-optimal EE. Then, the problem with regard to power optimization was solved by the Dinkelbach method and Successive Convex Approximation (SCA). Finally, we performed the optimization of the EH time ratio using linear fractional programming to further increase the EE. By performing extensive simulation experiments, we validated the convergence and effectiveness of our algorithm. The results showed that our proposed algorithm outperformed the fixed beamwidth and fixed power strategy and could closely approach the performance of exhaustive search, particle swarm optimization, and the genetic algorithm, but with a much reduced time complexity.