Ni~(2+)对Cu~+-13X分子筛动态吸附脱硫性能的影响

采用液相离子交换法制备Cu+-13X和Ni2+/Cu+-13X分子筛吸附剂,运用X线衍射仪(XRD)、扫描电子显微镜(SEM)和傅里叶红外光谱仪(FT-IR)等对样品进行表征。在常温和常压下,通过固定床吸附实验研究Cu+-13X和Ni2+/Cu+-13X对含有噻吩(TP)、2-乙基噻吩(2-ETP)的双组分模拟汽油的动态吸附脱硫性能。结果表明:Ni2+/Cu+-13X分子筛中Ni2+质量分数为1.54%时,Ni2+/Cu+-13X分子筛吸附脱硫效果最佳。动态吸附实验过程中,噻吩类硫化物与2种吸附剂之间均存在π配位作用,且噻吩与2-乙基噻吩之间存在竞争吸附,而Ni2+可以增大Cu+-13X吸附剂对2-乙基噻吩的吸附选择性;负载的Ni可以作为一种助剂,增加Cu+-13X吸附剂对噻吩类硫化物的吸附量,在相同的实验条件下,经Ni2+改性后的Cu+-13X对噻吩和2-乙基噻吩的穿透吸附量和饱和吸附量分别增加了66.9%、35.5%和24.4%、18.2%。     

裂褶多糖的乙酰化及光谱分析

采用吡啶-乙酸酐反应体系,以二甲基亚砜为溶剂,合成不同取代度的毫克级乙酰化裂褶多糖,并对改性前后样品的光谱特征进行分析.其红外光谱在1735~1729 cm-1出现酯基的C O伸缩振动,在1251 cm-1处出现一个较弱的酯基的CO伸缩振动,且CO伸缩振动随着乙酸酐用量的增加略向高波数移动;其紫外-可见光谱在252~272 nm处存在一个弱的羰基吸收峰.其1HNMR峰在2.6和5.1的化学位移证实发生了乙酰化取代.采用凝胶渗透色谱测定改性前后裂褶多糖的相对分子质量,发现改性后样品的相对分子质量显著降低,且分散程度减小.由于取代度和相应的特征吸收值不呈线性关系,试验条件下未能建立紫外和红外光谱法测定乙酰化裂褶多糖取代度的计算公式.     

基于CCA-BP-BPNN释用模型的太平洋SST预报

为了有效提高预报精度,将一种基于神经网络并能综合有效利用全场信息的非线性释用技术应用到海洋SST预测上.通过CCA-BP法建立的典型因子,可以代表气象因子场与SST之间的大部分协方差关系,使气象因子与站点要素相关性大为提高,进而通过神经网络技术(BPNN)建立非线性预报模型.利用该模型尝试对热带太平洋表层海温形势(ENSO)进行预报,并建立了该区域逐点海温的预报方案.试报结果表明,该方法对预测春季海温形势有较好的效果,有效预报时效可达1 a以上;对6 a的3月份热带太平洋表层海温预报,平均绝对误差为0.22 ℃.该方法为海洋SST统计预报提供了一个值得参考的途径.     

在相四线制并联有源电力滤波器

大量关于有源电力滤波器的研究仅限于三相三线制系统,而没有考虑三相四线制系统。针对不对称三相四线制系统中零序电流的补偿,提出采用三相四线制并联有原电力滤器来滤除其中的零序电流。详细阐述了这种三相四线制并联有源电力滤波器的主电路结构、工作原理、数学模型和检测方法,并提出了一种不经过坐标变换的滞环控制。仿真结果表明这种有源电力滤波器能有效滤除三相四线制系统中的基波零序、基波负序和谐波等有害电流。     

基于遗传算法的目标优化分配模型

结合我国防空武器的现状,根据现代防空混合配置的特点,提出了基于遗传算法的目标优化分配模型,有效地解决了目标优化分配这一复杂而困难的问题,从而提高了地空导弹武器系统的防空作战效能。     

计算机控制光学表面成形中的频域分析

计算机控制光学表面成形（CCOS）工艺容易在光学零件表面产生中高频误差,从而影响光学系统的性能.为了对中高频误差进行有效控制,以卷积积分模型为基础,主要考虑加工过程的材料去除有效性,提出了修形能力值、材料去除有效率等概念,定量分析了CCOS工艺过程对不同频率成份误差的修正能力.分析得出CCOS工艺过程的材料去除有效率取决于工艺过程的去除函数,正好等于去除函数傅里叶变换的归一化幅值谱.最后,利用离子束成形工艺进行了3个正弦函数面形的刻蚀试验,对理论进行了验证.本文所采用的方法和得出的结论为分析和优化CCOS工艺提供了强有力的数学支持.     

基于目标优先级加权的一种传感器管理算法

基于目标的运动优先级，提出了一种利用加权值对目环进行检测与跟踪的传感器管理算法，当信息增量的大小不足以检测跟踪到目标时，可以利用目标在某时刻的速度大小去定向地检测与跟踪优先级高的某个目标。该算法在检测与跟踪目标时，不仅考虑到目标的信息增量，还考虑到目标任务的优先级，仿真结果表明：与仅利用信息增量的方法相比，该算法能更好地检测和跟踪目标。     

CISCO路由器系统及其应用

介绍了ＣＩＳＣＯ路由器的功能、命令模式、系统配置及协议配置，并从应用出发探讨了网络安全、故障处理等网络管理方面的问题     

中国股市投资组合收益分布的实证研究

采用随机等权重有放回抽样方法 ,以周收益率为指标 ,以沪深A股为样本股 ,对组合收益率时间序列的分布特征进行实证研究 ,发现组合收益率序列并不呈现出正态分布的情形 ,并且随着组合数的增加 ,组合收益率序列的尖峰厚尾特征并没有显著改善 ,说明用方差来刻画组合收益率风险特征并不合适 .为此用GeneralizedAutoregressiveConditionalHeteroskedasticity(GARCH)模型对组合收益率时间序列进行了模拟 .