纳米光纤与光孤子通信探讨

在普通光纤光孤子传输的行为基础上,提出纳米光纤概念,讨论利用纳米光纤的强三阶光学非线性建立的全新光孤子光通信系统 分析纳米光纤量子点的制备和纳米光纤的形成机制     

铁酸镧超细粉末的制备

以La(NO3)3·6H2O、(NH4)2Fe(SO4)2和Fe2O3为原料,运用正交实验法确定最优实验条件,利用固-液界面法制备稀土铁酸盐超细粉末———铁酸镧.对产物进行部分物理测试,分别测定其全铁、亚铁离子含量,用扫描电子显微镜测定其形貌和粒径.结果表明,产物为均匀的圆球状纳米微粒,平均粒径76.0nm,反应中没有经过中间化合物,而是在固液界面上进行的.     

《电磁场数值计算法与MATLAB实现》出版

由广西右江民族师专何红雨教授著的《电磁场数值计算法与MATLAB实现》于2004年1月由华中科技大学出版社出版，13．3万字，定价15元。该书十分详细地介绍了电磁场边值问题计算的数值积分法、有限差分法和有限单元法，通过实例着重介绍用MATLAB去实现边值问题计算的具体方法和步骤，既有理论深度又有可实现的具体操作性，是对本科生、研究生和教师都有用的一本好的参考书。     

纳米二氧化锆制备工艺的研究

实验用氨水作沉淀剂,与氯氧化锆在常温条件下进行液相沉淀反应,制备纳米二氧化锆.实验优化出制备纳米二氧化锆的最佳工艺条件:反应物氨水和氯氧化锆的摩尔比为2:1;分散剂浓度为2g/L;焙烧温度为750℃;氨水浓度0.2mol/L;氯氧化锆浓度0.1mol/L,在此条件下可获得较为分散均匀的纳米二氧化锆.     

纳米电子技术

纳米电子(nanoelectronics)在现今科技不断追求体积缩小且运算快的设备之际，被许多专家视为突破下一代科技的主要关键技术，纳米电子是一项在现有完整架构的微电子(microelectronics)产业下的全新技术领域。     

预应力混凝土框架的反复荷载试验及有限元全过程滞回分析

本文进行了有粘结和无粘结预应力混凝土框架的反复荷载试验。结果表明,试件能够形成塑性铰;有粘结框架的耗能量大于无粘结框架,但无粘结框架的残余变形比有粘结框架小:试验后无粘结框架的预应力损失可略去不计,而有粘结框架在塑性铰处的预应力损失则达70%。本文提出的算法实现了预应力框架包括下降段在内的有限元全过程滞回分析,同时也可适用于非预应力框架。     

新型聚合物纳米造影剂的合成及体内磁共振成像研究

文章采用可逆加成-断裂链转移聚合(reversible addition-fragmentation chain transfer polymerization, RAFT)方法,聚合得到以疏水性共聚物链段作为内核,亲水性共聚物链段作为支链的两亲性聚合物纳米颗粒,与氯化钆(Ⅲ)六水合物进行螯合反应后合成了一种新型的支化结构聚合物磁共振成像(magnetic resonance imaging, MRI)纳米造影剂P(DO3A-Gd³⁺)。安全性试验结果表明,P(DO3A-Gd³⁺)具有良好的生物安全性。体外MRI测试结果表明：P(DO3A-Gd³⁺)的弛豫率为5.30 (mmol/L)^-1·s^-1,高于临床造影剂Magnevist(2.94 (mmol/L)^-1·s^-1); P(DO3A-Gd³⁺)具有显著的MRI造影增强效果。研究结果表明P(DO3A-Gd³⁺)是一种优异的MRI造影剂,具...     

高岭土负载绿色合成纳米铁的制备及其对孔雀石绿和铅离子的去除性能研究

红背桂树叶提取物绿色合成铁纳米颗粒（Fe NPs）在水环境修复领域具有很高的应用潜力。但由于Fe NPs存在团聚、易氧化等不稳定因素,在去除污染物时抑制了反应活性。为了解决这一问题,使用一步法制备了高岭土负载Fe NPs （K-Fe NPs）,并系统地检测了其对孔雀石绿和Pb²⁺混合污染物的去除反应活性。采用X射线衍射（XRD）和傅里叶红外光谱（FTIR）对Fe NPs、高岭土和K-Fe NPs进行表征和分析。3种材料对比实验结果表明,K-Fe NPs对单独的孔雀石绿和Pb²⁺的去除效率（99.10%和93.41%）优于Fe NPs（93.67%和85.33%）和高岭土（32.54%和12.50%）。此外,K-Fe NPs经过4次重复循环对孔雀石绿和Pb²⁺的去除率仍分别为74.02%和55.48%。结果表明,K-Fe NPs在染料和重金属离子复合污染修复领域具有一定应用前景。     

基于新型相似日选取和VMD-NGO-BiGRU的短期光伏功率预测

光伏功率预测在现代电力系统调度和运行中起着重要作用.针对光伏发电功率的多变性和复杂性,提出了一种基于新型相似日选取和北方苍鹰算法（Northern Goshawk Optimization, NGO）优化双向门控循环单元（Bidirectional Gated Recurrent Unit, BiGRU）的短期光伏功率预测方法.首先,利用斯皮尔曼相关系数选取主要气象因子,通过变分模态分解（Variational Mode Decomposition, VMD）将原始光伏功率和最大气象因子分解重构为一系列子信号.其次,通过构建新的评价指标筛选出相似日数据集,利用一组BiGRU建立以相似日子信号为网络输入的深度学习模型,并利用NGO对每个BiGRU网络的超参数进行有效优化.最后,对各子信号的预测结果进行综合,得到最终的光伏功率预测值.仿真结果表明,所提混合深度学习方法在预测精度和计算效率方面均优于其他方法.     

SAG法合成钛酸铅纳米晶粒的工艺和结构研究

ＳＡＧ法合成钛酸铅纳米晶粒的工艺和结构研究李永祥刘泽吴冲若（东南大学电子工程系,南京２１００９６）ＰｂＴｉＯ３是应用广泛的铁电和光电材料之－,研究ＰｂＴｉＯ３纳米晶粒的合成技术和电学性能对基础研究和新型复合功能材料研究都有重要意义．作者曾采用Ｓｏｌ...