基于香豆素的银离子化学传感器的合成与性能研究

设计、合成了一种以香豆素为发色基团、以含氮、硫原子的冠醚为识别基团的化学传感器S1.通过UV-vis吸收光谱研究了S1的选择性识别能力,结果表明:在S1的Et OH-H2O(体积分数,1∶1)溶液中加入银离子,不仅最大吸收波长有较明显的蓝移而且其吸光强度也有所降低,而加入其他离子如:Mn2+、Co2+、Ni2+、Cu2+、Al3+、Ca2+、Cd2+、Ba2+、Hg2+、Sr2+、K+、Mg2+、Li+、Fe3+、Pb2+和Zn2+均没有明显变化,传感器S1对银离子具有很好的选择性识别能力.     

磷酸二氢钾对“银拖”墨兰生长发育的影响

通过盆栽试验,研究了不同浓度(0%,0.1%,0.3%,0.6%)的磷酸二氢钾(KH2PO4)对"银拖"墨兰生长发育的影响,结果表明:喷施0.1%~0.6%磷酸二氢钾对其生长发育有显著影响,能增加"银拖"墨兰的花箭长度和使其开花期提前,其中喷施0.1%可增加叶片的长度及促进叶绿素含量的增加,喷施0.3%可增加叶片的宽度和促进叶片可溶性糖含量增加。     

活性氧化铝固定床吸附除氟的模型化研究

建立了活性氧化铝固定床吸附除氟过程的数学模型,通过连续实验获得了Langmuir吸附容量qm以及Langmuir常数KL,运用最小二乘法拟合了吸附过程的总传质系数ks,并使用龙格-库塔法求得模型的数值解。为了验证模型的可靠性,将所建立模型的计算结果与实验结果进行比较,使用相对误差法进行分析。结果表明当空速小于6.0 h-1时,6组模拟与实验数据的相对误差均小于10%,模拟与实验所得穿透曲线吻合良好。所建立模型的准确性能够满足工程应用和设备设计的需要。     

基于贝叶斯理论与Vine Copula的化工过程异常事件数的预测

针对化工过程风险,提出了一种化工过程异常事件数的预测方法。化工生产过程中由于受到干扰,时常发生异常事件。异常事件如果得不到有效控制将引发生产事故,其发生次数越高表明发生生产事故的概率越大,因此,准确预测化工过程异常事件数有助于提高化工过程的风险管理水平。基于操作班组,采用贝叶斯理论与Vine Copula建立了动态预测模型,实现对化工过程一个轮班内异常事件数的预测。     

四环素和土霉素在Cu污染土壤中的吸附和解吸特征

采用间歇平衡震荡法,研究四环素和土霉素在清洁及Cu污染黑土和潮土中的吸附和解吸特征.结果表明,供试土壤对四环素和土霉素均具有很强的吸附能力.四环素在黑土和潮土中的吸附容量(K_d)值分别为4 198.83和3 741.99L·kg~(-1),高于土霉素相应K_d值1 399.50和224.9 L·kg~(-1).此外,2种四环素类抗生素在土壤中均存在一定的滞后性,滞后性强弱顺序为潮土中土霉素黑土中土霉素潮土中四环素黑土中四环素.重金属Cu的存在会促进抗生素在土壤中的吸附,并且在黑土中对抗生素吸附促进作用强于潮土.在Cu污染土壤中四环素和土霉素的解吸同样存在一定的滞后现象.四环素在两种土壤中的滞后系数随着土壤Cu浓度的增大而逐渐减小,土霉素在潮土中的滞后系数逐渐增大,而在黑土中先增大后减小.     

基于Unity 3D的多机协同化纤长丝生产线工艺仿真

将化纤长丝生产线按功能特点分成生产、检测、包装和仓储4个子系统,基于Unity 3D分别在4台电脑上进行协同仿真和显示。生产子系统使用数据化驱动可以仿真任意生产规模的场景,检测子系统与智能检测模块联合可以仿真基于视觉处理的真实生产线产品质量检测,包装子系统可以对质量合格的丝饼按规格打包,仓储子系统根据订单需求对已打包的丝饼进行存储并完成进出库操作。对各子系统需要通信的数据制定了协议,使用基于TCP/IP(transmission control protocol/internet protocol)的Socket通信完成多台电脑协同仿真。试验表明,多机协同仿真可以更高效地设计和优化化纤长丝生产线。     

基于自抗扰控制的不同市场环境库存优化

生产库存问题中，由于市场需求的时变性以及不确定性，很难通过精确的理论模型选择调控策略。自抗扰控制（ADRC）技术是工程实践中基于误差反馈的控制方法，它对非线性、大时滞、强不确定性控制对象具有很强的鲁棒性和适应性。基于ADRC研究库存模型在不同市场环境下的生产控制策略。结果表明：当销售函数是时间的确定性函数时，ADRC能够给出与最优解近似一致的企业生产控制策略；当市场销售存在不确定性扰动时，ADRC能够根据实际库存状态和目标状态的误差给出令人满意的生产策略，化解不确定市场环境对企业的冲击。研究表明，在解决实际库存控制过程中，ADRC更具操作性和可控性，同时可为经济管理领域不确定最优控制问题提供一种新的分析思路。     

对多功能雷达的DQN认知干扰决策方法

基于Q-Learning的认知干扰决策方法随着多功能雷达(multifunctional radar, MFR)可执行的任务越来越多,决策效率明显下降。对此,提出了一种对MFR的深度Q神经网络(deep Q network, DQN)干扰决策方法。首先,分析MFR信号特点并构建干扰库,以此为基础研究干扰决策方法。其次,通过对DQN原理的简要阐述,提出了干扰决策方法及其决策流程。最后,对该决策方法进行了仿真试验并通过对比DQN和Q-Learning的决策性能,验证了所提方法的必要性。为提高决策的实时性和准确率,对DQN算法进行了改进,在此基础上,结合先验知识进一步提高了决策效率。仿真试验表明:该决策方法能够较好地自主学习实际战场中的干扰效果,对可执行多种雷达任务的MFR完成干扰决策。     

B2型量子群的PBW形变及其对称性

量子群的负部分是量子群理论中出现的一类重要的连通分次代数,其PBW形变简称为量子群的PBW形变。 除了A2情形,它们的定义关系式均是具有混合次数的齐次量子Serre关系式。 特别地, B2型量子群的负部分的定义关系式分别是次数为3和4的2个量子Serre关系式。 在连通分次代数的PBW形变理论的框架下, 本文明确刻画了B2型量子群的所有PBW形变并研究了它们的对称性, 即给出了B2型量子群的4类对合反自同构下的对称PBW形变。