一水合草酸铵脱水的热分析动力学

利用2步法研究了一水合草酸铵脱水的热分析动力学三因子: (1) 通过迭代的方法或KAS法求出较为准确的反应的活化能Ea;(2) 结合Coats-Redfern 法与 Achar 法与所得活化能值比较进一步得出反应的最概然机理函数和指前因子A. 研究发现该反应的最概然机理函数为:f(α)=1或g(α)=α,此法所得的计算结果合理且具有很好的重现性.     

不同制备方法的CuC2O4-ZnC2O4·2H2O的热行为和热分解动力学

应用DSC、热重分析技术对共沉淀和机械混合CuC2O4-ZnC2O4·2H2O(摩尔比1∶1)在N2气氛中的热行为、热分解过程和热分解动力学进行了研究,DSC和TG曲线表明,机械混合样品的热分解过程与单独的草酸盐基本一致,共沉淀样品的热分解过程则不同于单独的草酸盐.用KAS的等转化率法求出较为可靠的活化能Ea,用热分析动力学三因子求算的比较法确定了2种样品热分解反应遵循的机理函数f(α),在Ea和f(α)的基础上计算出指前因子A.共沉淀样品中第2步、第3步热分解反应遵循的机理函数分别为R2和A2.机械混合样品中第2步、第3步热分解反应遵循的机理函数分别为2D和A2.     

以多巴胺为配体示差脉冲伏安法间接测定生物体液中的铝

建立了用神经递质多巴胺作电活性配体示差脉冲伏安法间接测定生物体液中的铝的方法 .多巴胺在玻碳电极上的氧化峰电流随铝浓度的增加而线性下降 .在最佳测定条件 (pH 7.0 ,2 .4× 1 0 -4 mol/L多巴胺 ,0 .0 8mol/LNH4Ac缓冲溶液 )下 ,铝的检测下限、相对标准偏差 (4× 1 0 -6mol/LAl(III) ,n =8)、线性范围分别为 1 .7× 1 0 -7mol/L、3 .4%、4 .0× 1 0 -7～ 42×1 0 -7mol/LAl(III) .对许多生物体液中可能存在的物质进行了干扰试验 .采用标准加入法将所建立的方法应用于实际样品如人全血、脑病患者的脑脊液、糖尿病患者的尿、肺癌患者的腹水、合成肾透析液及合成脑脊液等样品中铝测定 ,结果表明回收率在 95 %～1 0 8%之间 ,所测得的样品中铝含量与文献值和ICP法值吻合 .通过紫外光谱、拉曼光谱及 1 3 C核磁共振谱探讨了测定方法的原理 .加入铝后多巴胺氧化峰电流的下降原因是铝与多巴胺的邻羟基配位 ,从而使电活性的多巴胺浓度下降     

一种稳健的自适应波束形成方法

基于线性约束最小方差(linearlyconstrainedminimumvariance,LCMV)波束形成原理,根据贝叶斯估计理论,提出了一种基于加权的波束形成方法。该波束形成方法能够很好地克服LCMV波束形成对期望信号DOA误差特别敏感的弱点。仿真试验表明,该方法性能稳定,对期望信号DOA误差具有很好的稳健性。     

河北师大学人

郑世钧教授，1945年出生，1968年毕业于北京大学化学系．现为河北师范大学党委常委、副校长，中国科学院研究生院和北京化工大学博士生导师。     

三态叠加多模Schrdinger-cat态纠缠光场的不等幂次高次差压缩

引入了由多模复共轭相干态、多模复共轭虚相干态和多模真空态的线性叠加所组成的三态叠加多模Schr dinger-cat态纠缠光场,利用多模压缩态理论研究了这种光场的广义非线性不等幂次高次差压缩特性。结果发现:①真空场对此猫态光场的不等幂次高次差压缩效应没有影响;②在一定条件下,此猫态光场的两个正交相位分量可分别呈现出不等幂次高次差压缩效应;而在另外的条件下,此猫态光场的两个正交相位分量则可同时出现上述的不等幂次高次差压缩效应。     

流动水域浮体结构倾覆力矩影响因素分析

运用CFD数值仿真模拟方法,采用合适的网格尺度研究不同长高比、距底高度以及上下游水位差下的浮体结构在流动水域中所受到的倾覆力矩及其变化规律。结果表明:随着浮体结构距底高度的增大,其倾覆力矩总体上呈现先增大、后减小的趋势;随着长高比或上下游水位差的增大,浮体结构的倾覆力矩总体上呈现增大的趋势。     

“和差化积”在抽象矩阵运算中的应用

抽象矩阵的运算是线性代数考研题中常见的一种题型,但由于抽象矩阵的具体元素未知,所以只能综合运用矩阵的性质来计算。在矩阵乘积的运算中,|AB|=|A||B|,(AB)-1=B-1A-1等性质可以大大简化运算。但在矩阵的和差运算中,由于|A B||A||B|,(A B)-1 A-1 B-1,因此必须把和差转化为乘积,即"和差化积",从两个方面说明"和差化积"的应用。     

基于人工鱼群算法优化神经网络的WSN数据融合

无线传感网(wireless sensor network, WSN)通常节点众多、数据冗余度高,传统的基于随机权值和阈值的前馈反向传播神经网络(back propagation neural network, BPNN)数据融合方法易陷入局部极值,导致融合结果准确性差。提出一种优化神经网络的权值和阈值进而改善WSN数据融合质量的方法-人工鱼群算法前馈反向传播(artificial fish swarm algorithm back propagation, AFSABP)神经网络数据融合。仿真和对比实验结果表明,改进的鱼群算法在收敛速度和寻优精度上都有明显提升,改进后的人工鱼群BP算法数据融合方法相较于传统BP数据融合方法,可减少3.06%的相对误差和3.74%的均方根误差。     

基于轮径差函数的曲线钢轨打磨廓形设计

为改善打磨质量,提高打磨后车辆运行品质,提出了一种基于直接反推方法的铁路钢轨打磨廓形的设计方法,该方法以优化打磨后的轮径差函数为核心目标,以预期的轮轨接触分布为设计边界条件,实现了通过设计轮径差函数直接反推钢轨打磨廓形的算法设计,并经编制的算法程序校验了该方法的可行性.该方法既可针对两股钢轨同时设计,也可针对单股钢轨进行设计,同时能够通过调整设计轮径差和预期接触分布满足不同的打磨需求.