几种羟肟酸捕收剂与白云石作用机理研究

为了更好的揭示羟肟酸类捕收剂与白云石作用机理,利用Materials Studio(MS)软件建立羟肟酸捕收剂在白云石矿物表面的吸附模型,通过分子模拟技术模拟计算了真空环境下药剂分子与白云石矿物的相互作用能。从原子尺度揭示了捕收剂在白云石浮选中的捕收机理,研究表明吸附能的差异是导致捕收剂选择性捕收的根本原因。     

国家层面创新能力的评价

 综述了创新、创新监测与评价的研究进展，辨析了国家创新能力、创新型国家和科技强国的内涵特征，分析了中国创新能力在世界上的相对位置，探讨了建设科技强国的经验及启示。     

人工智能背景下的配送网络优化方法研究

伴随着人工智能的快速发展,在配送领域内无人机得到广泛应用;针对卡车和无人机在配送中的特征,提出卡车与无人机联合配送模式下的路线网络规划问题;在假定该模式具体应用情境的基础上,分别以碳排放量以及配送效率为目标建立路径规划模型,根据模型的特征设计了相应的求解方法;最后通过算例论证联合配送模式的可行性与有效性。     

农林高校大学计算机基础课程案例教学模式改革

围绕培养农林高校应用型创新性人才培养目标,针对大学计算机基础课程具有应用性强和注重学生实践能力的教学特点,采用案例教学法,探讨大学计算机基础课程案例教学改革方案,构建切实提高学生计算机应用能力的教学过程.从而提高该课程的整体教学质量,为现代化大农业服务培养高素质人才,更好地适应快速发展的信息社会.     

基于SERVPERF理论的铁路货运服务质量满意度评价

为了检验货改后铁路货运服务质量提升程度,基于科学性、全面系统性、独立性和可操作性4个原则,以SERVPERF评价模型为理论基础,经过修正后构建6维度25个指标的铁路货运服务质量评价指标体系。以西安铁路局某货运中心为例,开展铁路货运指标重要度及服务质量满意度问卷调查,对指标权重进行确定,进行货运服务质量满意度测评,并使用IPA绩效-重要度分析法诊断影响该货运中心服务质量的影响因素,为提升铁路货运服务质量水平提供决策依据。结果表明,该货运中心服务水平得分为82.977,达到令货主满意的程度,但是还需在满足客户个性化需求等方面做出努力。     

探地雷达在植物根系探测中的应用进展

根系在植物生长发育过程中扮演着十分重要的角色,根系研究是理解植物与土壤相互作用的重要基础,对阐释生态系统水力平衡以及营养循环意义重大。探地雷达具有传统和其他物探方法无可比拟的优势。本文主要追溯探地雷达在根系应用方面最新研究成果和前沿科学问题,讨论不同研究方法和相关试验的优缺点,展望该研究领域未来的发展方向。     

双重改性水性聚氨酯固化剂的合成

以六亚甲基二异氰酸酯(HDI)和三羟甲基丙烷(TMP)为主要原料,聚乙二醇400(PEG400)为非离子亲水改性剂,羟乙基磺酸钠为离子亲水改性剂,合成了双重亲水改性聚氨酯固化剂.研究发现:反应温度、反应时间、n-NCO/n-OH,PEG400用量、羟乙基磺酸钠用量及多元醇和固化剂的配比对固化剂及涂膜性能均有影响.当反应温度控制在80℃,反应时间控制在3h,n-NCO/n-OH比值为3.0,PEG400质量分数为15.8%,羟乙基磺酸钠质量分数为3.17%,多元醇与固化剂的配比m-NCO/m-OH在1.4~1.6时涂膜的硬度、耐水性、耐乙醇性最佳.研究中使用傅里叶变换红外光谱和高分辨扫描电镜等仪器对合成过程及涂膜性能进行了表征.     

胜利褐煤水热解聚物中正构烷基环戊烷的富集与分析

胜利褐煤在240oC下的Na OH/水中热溶2 h得到水热解聚物(TW).向TW中加入盐酸使其形成微固相-液相状态,然后在超声波辐射下依次用石油醚、环己烷、二硫化碳和苯对TW进行分级萃取获得萃取物1到4(E1到E4).用气相色谱/质谱联用(GC/MS)在E4中检测到了8种偶碳长链烷基环戊烷(C20-34),它们可能是煤中重要的生物标志物.温和水热解聚结合微固液萃取是分析低阶煤中有机质的有效方法.     

基于离散元法的输送机优化设计软件研制

通过基于离散元法研制了输送机工作过程及其性能分析软件.该软件可在输送机的设计阶段,由输送机的CAD模型(CAD软件设计图)进行输送机工作过程的动态仿真,分析输送机的工作过程及性能.通过改变输送机的CAD模型,分析评价不同结构及尺寸输送机的性能,实现输送机结构及尺寸参数的优化,为输送机的研究和设计提供一种新方法和新手段.     

矩形截面型材三维拉弯成形的回弹预测

设计了用于三维拉弯成形的、可重构的柔性模具,并采用支持向量回归机和有限元模拟对柔性三维拉弯成形的回弹进行预测.使用有限元法分析了对回弹量影响较大的6个因素(包括材料参数、几何参数和工艺参数),以及它们对回弹的影响趋势.选用这6个参数设计有限元三维拉弯模拟实验,并用模拟结果训练和检验支持向量回归机回弹预测模型.通过与广泛应用的神经网络预测方法的预测值和有限元模拟试验结果的比较,检验该回弹预测模型的准确性.研究发现,该模型与神经网络相比具有更高的准确度,在试验中根据该模型预测的回弹量对模具型面进行相应的补偿,可以有效地减小回弹和形状偏差.