264～280 nm波段萘的共振增强多光子电离研究

在我们自己研制的具有恒温加热进样系统的激光质谱仪上实验获得了气相萘分子的共振增强多光子电离/飞行时间质谱(REMPI-TOFMS),以及萘母体离子C10H+8和一些主要碎片离子C8H+6、C6H+6、C5H+3、C4H+3、C3H+3在264～280 nm的分质量光谱.结合在266 nm激发波长下实验得到的这些离子的光强指数及不同激光能量下的分支比,对母体离子及主要碎片离子的生成机理进行了探讨:在该波段范围内,萘母体分子首先吸收一个光子从基态跃迁至激发态,激发态分子再吸收一个光子而电离产生母体离子C10H+8;碎片离子C8H+6、C6H+6、C5H+3、C4H+3、C3H+3则是由母体离子进一步吸收光子解离形成的,并给出了可能的解离通道.     

切削颤振控制技术的研究现状

分析了研究中常用抑制切削颤振手段的抑制颤振机理和切削颤振在线监控技术的技术要点和研究现状.介绍了超高速切削、超声波振动切削等先进加工手段在抑制切削颤振方面的应用.指出切削颤振控制技术的可能发展方向是先进的在线监控技术与先进的加工技术相结合.     

关于S-系的积

设S是左collapsible幺半群或右reversible幺半群时,证明了S-系的直积的一些性质也可以转移到其分量上。所得结论推广了关于这些性质的已有结果,获得了S-系的直积的性质对其分量具有遗传性质的新的幺半群类。     

木麻黄及2种相思海防林活立木应力波传播速度的影响因素分析

采用应力波技术分析海南岛海防林主要树种、胸径、不同气候分布区、活立木不同方位等因素对活立木应力波传播速度的影响。结果表明:(1)木麻黄应力波传播速度与胸径大小呈极显著正相关,其中S型曲线和倒函数曲线的相关性远好于直线的相关性,但二者之间的相关性主要适用于中小径级范围内,胸径大于16 cm后应力传播波速度基本稳定;(2)不同树种应力波传播速度具有一定的差异性,相同胸径条件下(DBH:12～16 cm),木麻黄Casuarina equisetifolia的应力波传播速度最大(4211.90 m·s-1),马占相思Acacia mangium次之(4025.17 m·s-1),大叶相思Acacia auriculiformis最小(3543.75 m·s-1),且DBH≥18 cm时,各径级木麻黄应力波传播速度也均大于马占相思,表明木麻黄的抗风性能良好;(3)不同气候分布区及活立木不同方位对木麻黄应力波传播速度无显著影响。研究结果对评价海防林不同树种的抗风性能具有重要意义。     

硫酸钛为钛源制备二氧化钛的实验条件研究

实验以硫酸钛为钛源、尿素为沉淀剂、聚乙二醇600为分散剂,采用均匀沉淀法制备二氧化钛粉末。主要讨论了影响沉淀形成时间的主要因素:尿素的用量及加入方法、聚乙二醇的用量、以及水浴的温度等。实验结果表明,以硫酸钛为钛源、尿素为沉淀剂、聚乙二醇600为分散剂,采用均匀沉淀法制备二氧化钛粉末最佳反应条件为:在水浴加热343 K条件下,将尿素缓慢滴加到硫酸钛和聚乙二醇600的混合液中,硫酸钛和聚乙二醇600的混合液在磁力搅拌器搅拌时滴加尿素,用硫酸调节pH在1.5~2,保持硫酸钛、尿素和聚乙二醇600的摩尔比1∶12∶0.01。     

大豆油煎炸过程理化指标与LF-NMR弛豫特性的相关性研究

在对大豆油无料/薯条煎炸过程[温度:(180±5)℃,持续36 h]中的酸价(AV)、粘度(V)、吸光值(A)及总极性化合物(TPC)含量等及低场核磁共振(LF-NMR)弛豫特性(峰起始时间T21、T22、T23、相应的峰面积比例S21、S22、S23、单组份弛豫时间T2W)变化规律研究的基础上,利用多元回归分析建立了理化指标与其LF-NMR检测结果的相关性模型,并进行验证。结果表明:大豆油的酸价、TPC含量及S21峰面积均随煎炸时间的延长而线性增大,T21、T22峰起始时间及T2W则随煎炸时间的延长而线性减小(r2>0.90),粘度、吸光值随煎炸时间的延长逐渐增加并符合二项式关系(r2>0.90),而T23峰起始时间及S22、S23与煎炸时间之间无明显规律性变化。煎炸薯条后,油样的酸价、粘度、TPC含量、吸光值及S21均较无料煎炸显著增大(P<0.05),而T21、T22峰起始时间及T2W显著缩短。多元回归分析表明,酸价及TPC含量与T2W、T21,粘度与T2W,吸光值与S21间均可建立良好的相关性模型(R2>0.93)。模型验证合理可靠,可通过油样的LF-NMR检测结果有效预测其理化指标的变化。     

具有模拟SOD功能的大分子

生命活动中用于维持生物体内超氧阴离子自由基动态平衡的超氧化物歧化酶(superoxidedismutase,SOD)是一类金属酶,属于典型的生物大分子金属络合物,因其在生命活动中所起的重要作用而备受关注。目前,有关SOD的模拟已从小分子化合物的模拟,走向大分子环境与活性中心相结合的系统模拟。本文从高分子化合物角度对模拟SOD的研究进展作一综述,以期为设计并开发具有生物相容且高活性的新型高分子抗氧化剂提供新思路。天然大分子有蛋白质与多肽、多糖、分子聚集体,目前所采用的蛋白质(多肽)是性能稳定的天然蛋白质或通过基因重组技术生物合成的蛋白质或多肽,所采用的多糖类物质主要有右旋糖酐、羧甲基纤维素、壳聚糖等。小分子活性化合物(如金属卟啉、新型肟类为配体的同核与异核复合物、salen型金属配合物等)通过与这些天然大分子结合,在提高活性的同时也改善了其稳定性。将活性小分子物质与分子聚集体(如胶束、脂质体)结合制得的SOD模拟物可以模拟天然SOD在体内的环境,提高抗氧化活性和体内循环时间。合成高分子模拟SOD的工作主要集中于高分子接枝金属配合物的研究,其中典型的合成高分子有聚乙二醇(polyethylene glycol,PEG)、聚L-赖氨酸、聚(苯乙烯-马来酸酐)、聚(环己烷-1,4-丙酮二亚甲基缩酮)、氯化聚苯乙烯树脂、聚乳酸和一些嵌段共聚物,其抗氧化活性与金属配体有关,是一类潜在的抗癌药物。     

基于深度学习和细观力学的颗粒材料本构关系研究

颗粒材料的本构关系对岩土工程等众多领域至关重要. 不同于传统的唯象本构理论, 本文基于机器学习模型探索了一种细观力学理论指导下的数据驱动型颗粒材料本构关系预测方法. 根据Vogit均质化假设, 建立了小应变条件下颗粒材料应力?应变解析关系, 此关系唯一地确定了一组与颗粒材料本构行为相关的细观组构变量. 这些变量与反应颗粒材料宏观性质的主应力和主应变信息通过一系列离散元三轴压缩数值试验获得. 考虑到细观组构变量为内变量, 不能直接作为本构模型的输入. 本文基于有向图方法将颗粒材料微观结构信息隐式地包含在应力?应变的预测当中, 并采用门控循环单元(GRU)循环神经网络作为基础深度学习模型描述有向图中结点之间的映射关系. 通过将有向图从目标节点沿源节点展开, 整个应力?应变预测模型可由两个神经网络分别训练并组装而成. 将训练后的深度学习模型在全新的数据集上进行测试, 结果表明该训练策略能有效捕捉到颗粒材料在常规三轴任意加卸载, 等中主应力系数b的真三轴加载, 和等平均有效应力p的真三轴加卸载等复杂多轴加载工况下的应力?应变响应关系, 模型具有良好的内插和外推预测能力. 考虑到深度学习模型捕捉颗粒材料力学响应的能力及其开放式学习的特点, 充分结合数据驱动方法和理论本构模型可能是颗粒材料本构研究的一个重要方向.      

油脂低场核磁(LF-NMR)检测参数的优化试验

适当的低场核磁共振(LF-NMR)检测条件对于保障数据的可靠性具有重要意义.该文研究了大豆油LF-NMR检测过程中仪器参数、样品温度及体积等对检测结果稳定性及重现性的影响.结果表明,将2.5mL油脂样品置于核磁试管中,并在32℃恒温10 min,采样前稳定1min,在TR =2000 ms,τ=200μs,EchoCount=5000个,NS =4次,TD=500050,SW=250 kHz参数条件下采集信号,可保证检测结果稳定可靠.研究结果可为后期应用LF-NMR技术进行油脂品质检测提供适当的检测条件参考.