纳米固体超强酸S2O8^2-/ZrO2-Fe2O3-SiO2 催化合成乙酸环己酯

采用纳米化学制备技术合成了新型的纳米固体超强酸催化剂S2O82-/ZrO2-Fe2O3-SiO2,将该催化剂用于合成乙酸环己酯.确定了实验最佳反应条件:n(酸)/n(醇)=1.0/1.2,催化剂用量为1.4 g,反应时间为90 min,酯化率达96.5%.并与其他催化剂进行了比较,结果表明,以S2O82-/ZrO2-Fe2O3-SiO2为催化剂,催化剂用量少、可重复使用、不腐蚀设备、不污染环境、酯化率高.     

蓝牙技术及其存在问题的研究

蓝牙技术是一种真正可行的低价格、低功率的电缆取代方案。它通过生成个人区域网,在ad hoc环境下使便携式设备广泛连接。本文讨论了蓝牙无线通信系统的组成、特性及其主要问题点。     

下一代分组交换网的SDL协议

SDL协议是一种新型的数据链路装帧协议 ,主要针对点对点信道中不定长或定长的分组。它对ATM中的 HEC装帧机制予以扩展 ,将之用于不定长数据报。SDL实现容易 ,特别适合于在基于波分复用的高速光纤传送链路中应用。 SDL中也易于实现下一代多业务光纤分组网络所需的很多 OAM& P功能。在高数据速率的环境下 ,与 ATM和 POS相比 ,SDL是一种颇具吸引力的方案。主要阐述了 SDL的成帧、数据链路的同步过程及性能评估     

一类非线性系统的鲁棒自适应输出反馈控制

论文研究了一类输入输出模型表示的非线性系统的鲁棒自适应跟踪问题 .文中考虑的系统除了如文献 [1 ]所具有的参数不确定性以外 ,还引入了非参数不确定性 ,进而设计出一个鲁棒自适应控制方案 ,实现了对一般给定的参考信号的半全局渐近跟踪 .     

基于图像法的点云数据边界自动提取

提出了一种反求工程中基于图像法的点云数据边界特性的自动提取方法，采用图像处理中梯度求解方法，对点云中每一点处的法矢和曲率进行估计，通过阈值得到候选边界点，再利用曲率极值法得到最终边界点。通过这些边界点可以进一步拟合边界曲线，达到对点云数据进行自动分片的目的。该方法具有较强的可操作性实用性，对于反求工程的自动化和智能化研究具有实际意义。     

信号盲分离及在过程控制系统中的应用

实际过程控制系统中常混有随机噪声（白噪声），影响控制质量，利用HJ神经网络具有的信号盲目分离的功能消除随机噪声对过程控制系统的影响，以提高系统的控制质量。通过对含噪的一阶延迟系统的仿真表明，该方法是有效的。     

复合金刚石薄膜的介电特性

利用热丝大面积金刚石薄膜气相合成（CVD）装备制备了复合金刚石薄膜，并对其表面和断面分别进行了扫描电镜（SEM），原子力显微镜（AFM）和Raman光谱表征，研究了该复合结构的介电性能，利用共振电路测量了高频下薄膜的介质损耗与频率的关系，结果表明，复合结构由普通多晶金刚石薄膜和纳米金刚石薄膜组成，薄膜的表层结构体现了纳 米金刚石的特征，复合金刚石薄膜不仅具有表面光滑的优点，介电性能也接近于常规的多晶金刚石薄膜，是一种较好的电子材料，可应用于金刚石薄膜半导体器件的制备。     

Coupled Pervaporation-Reaction Distillation Process for the Production of n-Bromopropane

IntroductionThere are several industrializable membraneseparation techniques,such as reverse osmosis(RO) ,nanofiltration(NF) ,ultrafiltration(UF) ,dialysis(D) ,electric dialysis(ED) ,gas separation(GS) and pervaporation (PV) [13] . In recentyears,another application of membrane technology tocoupled reaction- separation processes has receivedspecial attention from academic circles andindustrial enterprises[4 7] . When separationmembranes are incorporated into a reversiblereaction system co…     

光、渗透胁迫和激素对离体小麦叶片衰老的影响

以不同苗龄的离体小麦叶片为材料，本文研究了光、渗透胁迫和激素对小麦叶片叶绿素含量的影响。结果表明：光低浓度的吲哚乙酸和激动素均可延缓小麦叶片的衰老；而脱落酸、氯化钠和聚乙二醇均可加速小麦叶片的衰老。     

近红外光谱法定量分析亚麻油中的主要组分

用厚度为 1cm的玻璃比色皿作为吸收池 ,测定了亚麻油的近红外光谱 ,利用 70 0 0～ 6 0 0 0cm-1范围内的透波率 ,建立了主成分回归分析模型和BP人工神经网络模型 ,用二模型预测了亚麻油中油酸、亚油酸和亚麻酸的含量 ,预测结果的平均相对误差均在 2 %以内 ,并BP人工神经网络模型预测的效果较好。该法可用于亚麻油中主要组分的实时成分分析。