四乙烯五胺型螯合纤维的制备与性能研究

 以聚丙烯接枝苯乙烯纤维（PP-g-ST）为原料,经过酰基化和胺基化反应制备了四乙烯五胺型螯合纤维（TEPACF）,并对酰基化和胺基化反应的条件进行了优化,确定了TEPACF 适合工业化生产的合成工艺。通过扫描电子显微镜、光电子能谱、红外光谱、热重分析、X 射线衍射和机械强度测试进行了表征和性能测试。吸附性能测试结果显示,TEPACF 对In(Ⅲ)的吸附容量达到0.53 mmol·g^-1,一定pH 值条件下,TEPACF 对In(Ⅲ)具有很好的吸附选择性。     

传输线中高速信号反射建模分析与优化

单向点对点传输线是目前应用最广泛也是最基本的传输线类型. 传统单一建模分析方法已不能完全满足对高速信号的分析. 对传输线中高速信号反射现象结合集总模型与分布式模型进行建模, 分析了线长、过孔对信号反射的影响; 对解决信号反射的阻抗匹配方案进行建模仿真, 分析匹配电阻、分支线长、过孔以及端接电压对信号反射的影响, 通过理论分析与仿真验证证明设计方案的可行性与实用性. 所提出的分析设计方案已应用到多个产品的设计中.     

基于Nfr2/HO-1信号通路探讨清肺止咳方对急性支气管炎模型小鼠的影响

目的:基于抗氧化应激角度探讨Nfr2/HO-1信号通路对急性支气管炎的作用机制,验证清肺止咳方对急性支气管炎的疗效.方法:将80只SPF级小鼠随机分为模型组(64只)、正常组(16只),采用烟熏法制备急性支气管炎模型小鼠,烟熏1周后,随机从两组中各选4只小鼠,取其肺组织进行病理形态学检测,进行模型鉴定.造模成功后,将模...     

基于机器学习的页岩油藏合理焖井时间预测

针对页岩油藏焖井开发过程中,合理焖井时间难以确定、影响因素多、计算难度大等问题,开展了基于机器学习的页岩油藏合理焖井时间优化研究。基于Y区块268口压裂水平井物性与施工参数,进行了数值模拟合理焖井时间的循环优选计算,并生成机器学习数据集。利用支持向量回归、多变量线性回归以及多层神经网络方法,分别建立了合理焖井时间预测模型,输入参数包括11个主要物性与施工参数。测试结果表明,新模型计算的合理焖井时间具有较高精度,预测准确率最高可达到94%。通过对比可以得知,在该模型条件下,支持向量回归法的准确率明显高于其他两种方法,具有较高适用性。毛管力大小、入地液量以及原油黏度对合理焖井时间影响较大,相关系数分别为0.202,0.170和0.159,在焖井方案设计中应重点考虑。经过机器学习优化后,Y区块X-1生产井累产油增长了约8.5%。     

支撑板对蒸汽发生器流动与传热特性的影响

根据相似模化理论,建立了耦合四叶梅花形支撑板的蒸汽发生器单元管三维物理模型,采用流-固传热方法和热力学相变模型,并基于二回路流体进口质量流量按4∶1分配给热、冷端的边界条件进行了支撑板对蒸汽发生器流动与传热特性的影响的数值研究.模拟结果表明:二回路热、冷端侧沸腾规律分布均匀,计算得到的出口含汽率与大亚湾核电站蒸汽发生器实际运行参数相符;支撑板流通截面的缩减,促使二回路侧流体流速、表面传热系数及含汽率在支撑板区域急剧升高又快速降低,同时二回路流体在支撑板上部出现回流现象,增加了支撑板区域杂质沉积及应力腐蚀的可能.该数值模拟方法可为蒸汽发生器支撑板结构优化设计提供技术支持.     

凝胶注模成型用锆钛酸铅陶瓷浆料流变特性研究

分别采用聚丙烯酸铵和海因环氧树脂为分散剂和凝胶剂,制备锆钛酸铅(PZT)压电陶瓷浆料,研究了分散剂含量、球磨时间、固相含量以及树脂含量等因素对浆料流变性能的影响,结果表明,当分散剂加入量为0.6%、球磨时间为24 h及固相体积含量为55.0%时,浆料流变特性最佳.浆料粘度随着树脂含量增加而增大,但即使树脂含量高达25.0%,浆料流动性依然能较好满足浇注成型的需求.     

探月三期月地高速再入返回飞行器技术设计与实现

探月三期月地高速再入返回任务是我国首个深空探测再入返回任务,研制目的是突破和掌握月地高速再入返回关键技术,为嫦娥五号任务研制奠定基础.本文给出了月地高速再入返回飞行器的任务特点,进行了任务概貌和研制过程介绍,阐述了双平台和多目标飞行器方案设计及飞行过程设计情况,并给出了在轨飞行结果.结果表明,月地高速再入返回飞行器所有功能性能均满足任务要求,在轨飞行状态正常,技术设计正确可行.     

多光谱卫星云图的SOFM-PNN网络耦合的云分类模型

针对单一类型的神经网络分类器难以正确区分和有效识别复杂云类特征的缺陷,本文基于静止气象卫星云图多光谱云类样本,通过计算、分析云图灰度、梯度与纹理特征,提取了云分类最佳判别因子,建立了自组织网络（SOFM）与概率神经网络（PNN）的综合云分类器优化模型．该分类器首先利用自组织网络对云类样本进行无监督初始分类,确定出相似样本子集;随后用概率神经网络对初始分类误差进行有监督修正和分类结果的二次优化判别．试验结果表明,该分类器可有效提高云类判别效果,分类结果的总正确率达到92．4％,Kappa系数为90．82,明显优于单一的统计分类器判别效果．     

基于三态内容寻址存储器的路由表压缩和存储技术研究

针对高性能路由器中的路由存储和快速查找问题，提出了将冗余裁减算法和掩码扩展技术相结合的方法来压缩路由表。冗余裁减算法寻找路由表中的等价路由并删除冗余表项；掩码扩展技术则利用三态内容寻址存储器(TCAM)的非连续掩码的特点，对具有相同下一跳和相同前缀长度的路由项进行归并，并利用基于前缀扩展和逻辑最小化思想的增量更新算法，实现路由表动态更新过程中路由的重新归并。实验结果表明，本方法可以将路由表条目至少减少40％。     

兔动脉粥样硬化动物模型的建立和评价

目的探索短时间内快速建立动脉粥样硬化家兔模型的方法和评价指标。方法用高胆固醇饲料喂养法与免疫反应损伤法结合建立兔动脉粥样硬化动物模型。分别于高脂饲养前、第4周和第8周测定血甘油三脂(TG)、总胆固醇(TC)、高密度脂蛋白(HDL)和低密度脂蛋白胆固醇(LDL)的含量、丙二醛的含量(MDA)、超氧化物歧化酶(SOD)、一氧化氮(NO)、C反应蛋白(CRP),并于第8周后作形态学观察。结果饲养4周后,模型组血清中甘油三脂(TG)、总胆固醇(TC)、高密度脂蛋白(HDL)和低密度脂蛋白(LDL)的含量、丙二醛(MDA)的含量、超氧化物歧化酶(SOD)、一氧化氮(NO)、C反应蛋白(CRP)(P<0.01)等显著性升高。饲养8周后模型肉眼及光镜下均可见典型动脉粥样斑块。结论此法能短时间内建立兔动脉粥样硬化模型。