乙酸对聚硅酸絮凝剂形态分布及转化规律的影响

针对聚硅酸金属盐絮凝剂因硅酸聚合胶凝而失活的问题,依照Si-Mo比色法的原理,对乙酸存在时的聚硅酸形态及其转化规律进行研究.实验表明:在酸性氛围下,当有乙酸化合物存在时,聚硅酸溶液中的硅酸组分与钼酸反应的速率总是要比不含乙酸时的大得多;溶液中存在的Sia和Sib形态均表现出不同程度的增加.乙酸化合物的存在,能够有效减缓硅酸溶液中聚硅酸颗粒物的生长速度,但聚硅酸的总体形态分布与转化规律的模式并没有因为乙酸的存在而发生根本的改变.     

聚球藻对镍的富集作用及影响因素

研究了环境因素与自身因素对聚球藻富集镍的影响.聚球藻对镍的富集时间在80min可以达到平衡;镍藻质量比最优值为16%～18%,此时富集量达到最大值即饱和吸附范围;pH值是影响富集的一个重要因素,同样条件下随pH值的增加富集量会不断增加,但由于过高pH会导致氢氧化镍生成,因此最佳pH值在9～10;温度和光强是调节富集量的两个因素,温度在35℃、照度在30001x左右是最佳的富集条件;同样条件下,死藻比活藻的富集量略高.     

粉末高温合金平衡相析出行为的热力学对比

利用热力学平衡相计算方法及相应的高温合金数据库对René95,Rene88DT和эп741нп三种合金在平衡相析出温度范围和析出量以及之间的关联性进行了系统的热力学计算对比分析.结果表明:三种粉末高温合金的平衡相种类基本相同,主要平衡相为γ,γ'和碳化物M23C6,MC,M6C.René95合金中的碳化物含量要高于其他两种合金.3п741нп有着较高的γ'相析出温度和较大的析出量.随温度降低,Co和Nb从γ'相中析出,在其周围富集,其中3п741нп合金中尤为明显.合金元素的偏聚度也和合金的初熔点与终熔点之差的大小有关,其熔解区间越大即初熔点和终熔点之差越大,合金元素的偏聚度越大.     

铅烟除尘特性研究

简述静电除尘的电晕放电、尘粒荷电、尘粒运动与捕集的基本原理;重点讨论了铅烟高压静电发生器的绝缘结构、电场特性、低压回路、高压回路、本体设计等.通过研究得出结论:铅烟除尘器本体可采用直径800 mm圆柱形宽极间距结构,其高压绝缘可采用3 240与3 260环氧玻璃布作为主绝缘体,高压采样系统宜采用高压电阻直接取样方式,响应快,控制灵活.     

LF-拓扑空间的强拟紧性

本文将文[1]给出的拟紧概念推广到α-拓扑空间，证明了它是L-好的推广并且它对于正则闭子集是可遗传的．在LF-半正则空间中讨论了强拟紧集与强F紧集的等价性。     

G蛋白偶联受体研究进展

G蛋白偶联受体（GPCRs）是体内最大的蛋白质超家族，根据结构的同源性，主要分为A、B、C3族．GPCRs配体的多样性决定配体结合域的多样性．受体分子内相互作用力的破坏、质子化、构象改变、与G蛋白的偶联及受体二聚化参与了GPCRs的活化过程，近年发现GPCRs的失敏和内吞对受体功能调节亦非常重要，本文拟综述以上内容的研究进展．     

聚硅酸类混凝剂的改性研究进展

综述了聚硅酸类混凝剂的制备工艺、改性方法及机理探索方面的研究概况，并对未来的研究方向进行了分析和预测．     

环氧复合胶粘层的浆体冲蚀磨损性能

为了研制稀浆封层机搅拌叶片类的浆体冲蚀磨损件的高耐磨胶粘层，采用模拟工况的试验方法，对各种填料填充改性的环氧复合胶粘涂层进行了浆体冲蚀磨损性能试验，选用ZJM-20搅拌机，改装制作了试验用砂浆冲蚀磨损机。试验结果表明，环氧树脂交联固化度适中时，其耐磨性较好；填料填充量与其填充改性环氧复合胶粘层的耐磨性存在最佳加入量关系；以最佳加入量填充纳米晶铁铬合金粉和石墨环氧复合胶粘层的耐磨性最好，比无胶粘层的钢板耐磨性提高5～10倍。     

聚3-丁酰基吡咯偶氮苯甲烯的非线性光学性能

通过3 丁酰基吡咯单体与4 醛基4’ 二甲氨基偶氮苯的缩聚反应合成了一种侧链含偶氮基团的新型聚吡咯甲烯衍生物———聚[(3 丁酰基吡咯 2,5 二)对二甲氨基偶氮苯甲烯](PBPDMAABE).与无取代基的聚[(吡咯 2,5 二)对二甲氨基偶氮苯甲烯]相比,该聚合物的溶解及成膜性能得到了很大的改善.PBPD MAABE的分子结构通过氢核磁共振谱和红外光谱得到了确认.由聚合物紫外 可见吸收光谱测得其光学禁带宽度为1 82 eV.采用后向简并四波混频(DFWM)技术测试了聚合物溶液与薄膜的三阶非线性光学性能,其浓度为3 65×10-5 mol/L的氯仿溶液和薄膜的三阶非线性极化率分别为 2 12×10-8 esu和 3 91×10-8esu.通过理论计算可得 PBPDMAABE 的二阶超分子极化率和非线性折射率分别为 2 68×10-25 esu 和5 47×10-7 esu.实验结果表明,PBPDMAABE具有优良的非线性光学性能.     

人工免疫C-均值聚类算法

通过借鉴生物免疫系统中的克隆选择原理和记忆机制，提出了一种人工免疫C-均值混合聚类算法．该算法采用了新的克隆选择方法，通过亲和度排序和个体浓度定义了个体的选择概率，从而可确定个体的适应值评价函数，以评价和选择个体．算法还集成了一种C-均值搜索算子，用于加快收敛速度．在聚类数目已知的情况下，所提算法能够得到给定数据集下的全局最优划分，与基于遗传算法的聚类方法比较，它具有更快的收敛速度和更高的收敛精度，并可扩展到性能指标能够表示为优化聚类中心函数的聚类模型之中．仿真结果表明，所提算法是有效性的．