MCM-41介孔分子筛共价键联钴酞菁的制备，表征及性质

采用两种方法将钴酞菁配合物共价联接到介孔分子筛MCM-41的表面：(1) 在MCM-41表面联接含伯胺的有机侧链；(2) 是在MCM-41表面联接含仲胺的有机侧链。含氯磺酸基的钴酞菁与胺反应形成磺酰胺。对得到的主客体化合物用多种物化手段和催化反应进行了表征。结果表明，钴酞菁以单体形式固定在介孔分子筛MCM-41的孔道壁上，在反应条件下固载后的钴酞菁具有高催化活性，同时表现出良好的稳定性，多次重复使用活性没有明显的改变。     

低硅Beta分子筛的合成研究

分两步法合成了低硅Beta分子筛,并以丙烯酸与异戊醇酯化反应作探针反应考察了低硅Beta分子筛的酸性能。结果表明:所合成的Beta分子筛具有独特的结构和酸性特征,反应温度140℃,反应时间2.5 h的条件下,丙烯酸的转化率可达76%。     

Y型分子筛中对称与不对称Co(II)Salen型席夫碱配合物的结构和催化性能

用自由配体法将对称、不对称Co(II)Salen型席夫碱配合物封装于Y型沸石分子筛的超笼中, 并采用FTIR、UV- Vis、热分析和催化技术研究了其空间结构和催化性能. 结果表明, 被封装于分子筛超笼中的Salen型席夫碱配合物, 同样具有未封装配合物的物理化学性能, 也没有影响分子筛的框架结构；在以O2作氧化剂, 催化苯乙烯环氧化反应中表现了非常高的反应活性和稳定性；金属配合物的量子化学密度泛函计算结果揭示了配合物的催化性能与轨道能量密切相关.     

MCM-41固载不对称席夫碱Cu(Ⅱ)配合物的制备及催化性能

用多步接枝法将不对称席夫碱Cu(Ⅱ)配合物Cu(CBP-PHEN-Sal)共价联接到介孔分子筛MCM-41的表面。对得到的材料用XRD、FTIR、DR UV-Vis、氮气吸附、元素分析和ICP进行了表征。结果表明,不对称席夫碱Cu(Ⅱ)配合物被成功地固载于MCM-41的孔道中,而且固载后MCM-41的结构特征保持不变。考察了固载催化剂在烯烃液相氧化中的催化活性。以叔丁基过氧化氢为氧化剂,在苯乙烯氧化中,固载催化剂比配合物表现出更高的催化活性。同时,研究了反应条件,例如溶剂、催化剂用量、温度和反应时间对固载催化剂催化性能的影响。     

《数字信号处理》课程网络环境下研究性学习探讨

"数字信号处理"是电子信息类专业本科生的重要专业基础课,理论性强、难学。本文介绍了通过对该课程开展网络环境下研究性学习,激发学生学习主动性和积极性,提高课程教学效果,并讨论了研究性学习的常见问题及对策。     

碱性介质中CO对甲醇在PtAu(111)和Pt(111)表面氧化生成甲酸的影响的第一性原理研究

采用密度泛函理论计算研究了碱性介质中甲醇在清洁的PtAu(111)和Pt(111)表面、及有CO存在的PtAu(111)和Pt(111)表面的氧化。计算结果表明,在碱性介质中,预吸附的CO促进了甲醇在PtAu(111)和Pt(111)表面氧化的每一步反应,这与其在Au(111)表面的作用相似。究其原因,是由于CO的吸附增强了OH的稳定性和碱性,从而增强了OH夺取氢原子的能力。     

Y型分子筛中对称与不对称Co(II)Salen型席夫碱配合物的结构和催化性能

用自由配体法将对称、不对称Co(II)Salen型席夫碱配合物封装于Y型沸石分子筛的超笼中,并采用FTIR、UV-Vis、热分析和催化技术研究了其空间结构和催化性能.结果表明,被封装于分子筛超笼中的Salen型席夫碱配合物,同样具有未封装配合物的物理化学性能,也没有影响分子筛的框架结构;在以O2作氧化剂,催化苯乙烯环氧化反应中表现了非常高的反应活性和稳定性;金属配合物的量子化学密度泛函计算结果揭示了配合物的催化性能与轨道能量密切相关.     

Y型分子筛固载Co(Salprn)配合物的制备及催化烯烃环氧化性能

采用自由配体法将双水杨醛缩丙二胺席夫碱钴配合物Co(Salprn)封装于Y型分子筛超笼中,并通过X射线衍射、漫反射UV-Vis光谱、FT-IR光谱和差热分析技术对所制备的催化剂进行了表征。该催化剂样品( [Co(Salprn)]-Y)在苯乙烯环氧化反应中较纯配合物Co(Salprn)表现出很高的催化活性。反应条件（包括溶剂、催化剂用量、异丁醛浓度和反应时间）对催化性能有较大影响。研究结果还表明,[Co(Salprn)]-Y对其他烯烃的环氧化也具有较高催化活性。其活性顺序为苯乙烯﹥环己烯﹥环辛烯﹥正辛烯。     

基于改进遗传算法的温室环境动态优化控制

针对一种经济效益最优目标的温室环境混合整数变量优化控制问题,提出一种带有工程经验规则的改进遗传算法(IGA)进行有效、实用求解.首先采用分段常数法离散化控制变量,形成一种有限维参数的非线性数学规划(NLP)问题;在标准遗传算法(SGA)直接求解该NLP问题的基础上,采用精确罚函数处理状态变量路径约束;引入工程经验规则,并采用精英保留、多种群并行进化、整数变量取值等改进措施,以提高算法性能.仿真结果显示,相较于SGA,该方法获得更优的性能指标和控制品质,表明了所提方法的有效性、实用性.