不同形状的氧化石墨烯-金纳米粒子对对硝基苯酚的表面增强拉曼活性特性分析

通过种子生长法合成了不同形态的金纳米粒子,之后加入至氧化石墨烯水分散液中超声震荡得到不同形状的氧化石墨烯-金纳米粒子复合物。运用扫描电子显微镜、X射线光电子能谱、拉曼光谱等表征手段,探究复合物的表面结构、结合能与电荷状态,通过对对硝基苯酚的检测以表征其拉曼活性,并分析造成不同增强效果的原因。结果表明,氧化石墨烯-金纳米粒子复合物表现出良好的表面增强拉曼活性,可以成功地检测到10^-5 mol/L的对硝基苯酚,且复合物的表面增强拉曼活性因金粒子的形状不同而有所差异。     

高原机场中断起飞决断速度计算与分析

针对现有的飞行理论对中断起飞决断速度计算研究不足并且计算方法单一的问题,利用Matlab/Simulink仿真平台构建了中断起飞距离计算模型,通过计算不同飞行条件下不同故障速度的中断起飞距离,得到大量的训练样本。建立三层神经网络模型,以飞行条件和中断起飞需用长度为输入量,故障速度为目标量,对神经网络模型进行训练,直到均方差达到要求。将神经网络运算结果、仿真平台运算结果、手册数据进行对比,证明了提出的利用神经网络计算起飞决断速度的方法是有效的。利用神经网络,对海拔高度、飞行质量、温度、风速、跑道可用长度变化对中断起飞决断速度的影响进行了分析,给出了相关曲线。本文使用的神经网络方法精度较高,计算也比较便捷,可以应用到其它机型在不同条件下的中断起飞决断速度计算中,具有一定的实用价值。     

注意力缺陷多动障碍儿童神经反馈治疗前后 脑电信号相位同步分析

本研究比较theta/beta神经反馈治疗前后ADHD儿童脑电相位同步的改变,分析不同脑区脑电相位耦合情况。研究数据为神经反馈前后16例ADHD儿童和16例健康儿童闭眼静息态脑电,计算theta和beta频段左右半球中心区与各脑区相位同步。研究结果表明,神经反馈治疗后左右半球中心区与前额叶、左颞中叶的theta频段相位同步显著降低,与右半球颞叶的相位同步显著增加;beta频段额叶、中心区、顶叶和枕叶的相位同步性显著增加,左颞中叶相位同步性降低,右颞叶相位同步性增加,并趋向健康儿童水平。神经反馈训练对脑电相位同步有积极的影响,相位同步分析法结合ADHD临床量表将更加充分、准确地评估ADHD神经反馈治疗效果。     

微波辐射β分子筛负载SO_4~(2-)/Fe_2O_3固体超强酸催化制备2-(2-1H-苯并咪唑基)-苯酚

以邻苯二胺和水杨酸为原料,β分子筛负载SO2-4/Fe2O3固体超强酸催化剂,微波辐射促进合成了2-(2-1H-苯并咪唑基)-苯酚。实验结果表明:n(水杨酸)∶n(邻苯二胺)=1.0∶1.1(水杨酸6.90 g,邻苯二胺5.70 g),固体超强酸相对用量0.10 g,微波辐射功率500 W,微波辐射时间5 min。产率达87.8%,与常规加热方法相比,具有反应速度快、转化率高等优点。     

基于灵敏度阻抗矩阵修正法的分层前推回代潮流算法

分布式电源(DG)接入配电网对潮流产生重要影响.本文分析了潮流计算中各种分布式电源模型及处理方法,引入灵敏度阻抗矩阵修正法更新PV节点的注入无功功率,结合辐射型配电网的特点,提出一种基于灵敏度阻抗矩阵修正法的分层前推回代潮流算法.该算法解决了前推回代潮流算法处理PV节点失效的问题,同时适用于含各类分布式电源的潮流计算.最后对含各种类型分布式电源的IEEE 33节点配电网进行潮流计算仿真,仿真结果验证了提出算法的有效性和快速性,并通过不同算例验证了算法的稳定性.     

多功能蓝光荧光材料研究进展

有机电致发光器件(OLED)被认为是最具竞争力的下一代平板显示器和固态照明光源,而高效蓝光材料的开发是实现OLED商业化的最重要前提之一。蓝光材料固有的高能隙使电荷很难注入到发光材料中,导致蓝光电致发光器件性能较差。为了提高器件效率,可以从器件结构和材料结构两方面进行优化。就材料本身而言,通过改变分子结构,在蓝光材料的结构中引入电荷传输单元,构建多功能蓝光材料,能有效改善电荷的注入和传输。根据分子中引入的功能基团的不同,多功能蓝光荧光材料可分为空穴传输型、电子传输型及双极传输型3种,分别对这3类蓝光材料进行综述,介绍了该领域的最新研究进展。     

一类非线性系统控制方法在硅钢生产上的应用

硅钢工业退火炉温度控制具有强耦合、纯滞后、多扰动等特点,它的控制方法代表着一类非线性系统控制的解决方法。以硅钢工业退火炉温度为控制对象,在双交叉限幅控制的基础上引入了智能学习系统,形成了基于智能学习系统的双交叉限幅控制方法来解决此类非线性系统的控制问题,并通过模块化的编程来实现其功能。结果表明:与传统的PID控制相比,该控制方法的控制精度、抗扰性等控制指标有明显提高,是解决此类非线性控制的一种有效方法。     

基于MapRedue的大规模矢量空间数据选择查询处理

为高效地处理大规模矢量空间数据,基于Hadoop的并行计算框架MapRedue,实现了一种分布式的矢量空间数据选择查询处理方法.首先,分析OGC简单要素标准与Hadoop的Key/Value数据模型,设计了可存储于Hadoop HDFS的矢量文件格式;其次,根据两阶段的过滤-精炼策略,对Map输入数据分片、选择查询处理过程及Reduce结果合并等关键步骤进行了详细阐述;最后,基于上述技术,利用Hadoop集群环境对所提出的方法进行验证,该方法具有较好的可行性和较高的效率.     

基于人工智能的人民币/美元汇率组合预测模型

针对在人民币/美元汇率收益率的尖峰厚尾、波动性聚集性与杠杆效应等特征,单个预测模型往往难以完全将这些数据特点完全反应,为更有效地利用各个模型的优点,利用协整关系和神经网络的非线性特点将不同的单一模型进行组合。实证表明:组合模型能产生更好的预测精度。     

基于数据库技术的麻花钻参数化设计

采用UG的二次开发工具集UG/Open实现了麻花钻的参数化设计计算,并结合UG/Open API与GRIP技术建立了麻花钻参数化设计界面,实现麻花钻的自动建模,最后采用API与MFC建立麻花钻参数化数据库,解决了API应用程序不能直接支持MFC的问题。系统将参数化设计与数据库技术相结合,提高了麻花钻的设计效率与准确性,缩短了设计周期。