多孔氮化硼掺杂聚吡咯-2,3,3-三甲基吲哚固相微萃取涂层的制备及多环芳烃的检测

多环芳烃(PAHs)是持久性有机污染物中的一种，大部分具有较强的致癌、致畸和致突变性，对生态环境和人类健康易造成严重威胁。由于环境样品基质复杂且其中PAHs含量低，因此在仪器分析之前需要对环境样品进行必要的前处理。萃取材料的特性是决定大部分前处理技术萃取效率的关键。基于此，本文以低成本且富含较多官能团的吡咯(py)、2,3,3-三甲基吲哚(2,3,3-TMe@In)为单体，多孔氮化硼为掺杂物，采用电化学循环伏安法制备出多孔氮化硼掺杂聚吡咯-2,3,3-三甲基吲哚(Ppy/P2,3,3-TMe@In/BN)复合涂层，通过扫描电子显微镜、热稳定性分析、傅里叶红外光谱等手段对Ppy/P2,3,3-TMe@In/BN进行表征，结果表明：该涂层呈现出多孔、多褶皱的枝状结构，该结构有利于增加涂层的比表面积，从而实现对PAHs的大量富集；在320℃解吸温度下，涂层材料的色谱基线基本稳定，表明该涂层具有良好的热稳定性。将其修饰在不锈钢丝表面制成固相微萃取涂层，结合气相色谱-氢火焰离子化检测器，对影响萃取和分离萘(NAP)、苊(ANY)、芴(FLU)3种PAHs的条件进行优化，建立了用于以上3种PAHs...     

优化初中数学概念教学“三部曲”

初中数学概念教学的最终目标在于帮助学生理解概念,并且掌握概念应用方法.具体而言,概念教学目标体现在引导学生对概念来源进行把握;帮助学生梳理各种概念之间的关系,把握相应的数学思想方法;引导学应用概念.因此,在组织开展初中概念教学活动的过程中,教师需要引导学生对概念来源展开分析,让学生形成对概念的初步认知,然后,组织学生概括抽象的数学概念,把握数学概念的基本特征,了解各要素之间的关系,掌握数学表达方法,强化对概念的认知;最后,指导学生应用数学概念,帮助学生建立完善的概念结构.     

偏缠绕模的Frobenius性质

主要给出了偏缠绕模的Frobenius性质，推广了缠绕模相应的性质。     

新型等高仪转台运动控制系统设计

新型等高仪是一种具有特殊应用功能的高精度天体测量望远镜。在简要介绍新型等高仪及其转台运动控制系统的要求后,提出了仪器转台运动控制系统的总体设计方案。以可编程多轴运动控制器(PMAC)为核心,构建了仪器转台运动控制系统硬件,并开发了相关的控制软件。介绍了该仪器转台运动控制系统的主要硬件模块、系统配置、控制系统PID参数整定和调节方法、运动控制系统上位机和下位机的软件设计方法以及各功能的具体实现过程、系统测试和运行情况。     

惯性约束聚变实验中空间干涉检测与预警系统设计

针对惯性约束聚变实验中多诊断系统在有限空间同时作业引发碰撞风险的问题，设计了基于碰撞目标检测和空间距离测算方法的空间干涉检测与预警系统，分析了真空靶室特定环境下不同实现方法的适用条件和可行性。实验室条件下模拟验证结果表明，基于结构光深度图像获取方法可获得较好的碰撞距离测量精度，在靶室半径探测距离内空间测距误差不大于3cm，为靶室空间干涉检测与预警提供了一种可行的解决方案。     

基于群论的晶格扰动介质纳米孔阵列多重Fano共振机理及演变

基于全介质超构材料独特的电磁属性,提出了一种晶格扰动介质纳米孔阵列超构表面来激发近红外区域的多重Fano共振.结合群论深入探究了该超构表面在其原胞为方形晶格构型与方形晶格对称性被破坏两情况下多重Fano共振的形成机理及演变规律.研究表明,在方形晶格超构表面中,外部辐射连续体分别与由正入射平面波直接激发的双重简并模式共振干涉形成双重Fano共振,且该共振与原胞中是否含孔及孔的形状无关,在晶格扰动超构表面中,原本不耦合的非简并模式由正入射平面波激发出来并与外部辐射连续体干涉形成Q值更高的三重Fano共振.进一步探讨了正入射平面波的xy极化方向对上述五重Fano共振的影响,结果表明,双重简并模式Fano共振偏振无关,三重非简并模式Fano共振偏振依赖.本文将为利用方形晶格构型的超构表面实现多重Fano共振的激发及演变提供有效的理论参考.     

新型含吡啶基团二羧酸配体的合成及单晶培养

以1，4-二溴-2，5-二甲基苯和4-吡啶硼酸为原料，经两步合成了一种新颖的含吡啶基团的二羧酸配体。通过核磁共振氢谱及傅里叶变换红外光谱对配体结构进行表征，通过热重分析对配体的热稳定性进行了测试；通过溶剂热法对配体的单晶进行培养，并考察反应温度、时间、pH和溶剂等条件对单晶培养的影响。结果表明：在反应温度为80 ℃，反应时间为12 h、溶剂为蒸馏水、溶液pH=5的条件下可获得高质量单晶。该配体为单斜晶系，属于C2/c空间群，结构中含有4个氧原子和2个氮原子，可为金属离子的配位提供足够的位点，有望应用于配合物的设计或催化、吸附和医药载体等行业。     

一个基于非单调技术的超记忆梯度法

本文给出一个修正的非单调线搜索策略,并结合该策略提出一个求解无约束优化问题的超记忆梯度算法.该算法的主要特点是:在每一次迭代中,它所产生的搜索方向总是满足充分下降条件.这一特性不依赖于目标函数的凸性以及方法所采用的线搜索策略.在较弱的条件下,该方法具有全局收敛和局部R-线性收敛性.数值实验表明了该方法的有效性.