放电电流对热阴极等离子体化学气相沉积金刚石膜影响

建立了快速沉积高品质金刚石膜的热阴极辉光放电等离子体化学气相沉积新方法. 相对于常规冷阴极辉光放电而言,热阴极辉光放电是一种新型放电形式,具有许多新的特性,其中重要一点是具有较高的放电电流(6.0～10.0 A). 较高的放电电流既是热阴极辉光放电本身的突出特点,同时对于化学气相沉积金刚石膜工艺也产生重要影响. 实验研究了放电电流于金刚石膜沉积速率、表面形貌和热导率的影响,发现由于放电电流影响辉光放电的等离子体区和阳极区,进而对金刚石膜的沉积速率和品质有很大影响. 特别是通过放电电流的提高,可以有效地提高金刚石膜的品质,这对于制备优质金刚石膜产品有重大意义.     

核筒悬挂结构的动力特性及参数优化

基于欧拉伯努利梁理论和层剪切模型,应用拉格朗日方程推导了单段核筒悬挂减振控制结构的运动方程.在此基础上通过时程分析评价了结构的减振性能,应用复模态叠加法对结构的响应进行了频域分析,以主体核筒顶点位移和悬挂楼面层间位移响应为优化目标,对悬挂楼面的侧移刚度、阻尼器的刚度和阻尼系数进行优化.分析结果表明,存在最优的侧移刚度和阻尼器刚度使得核筒位移响应最小,存在较优的阻尼器阻尼系数可同时有效抑制核筒和悬挂楼面的响应,所以通过合理设置结构参数能够显著减小核筒悬挂减振结构的动力响应.     

有机物分子量分布特点对BAF-O3-BAC净水工艺的评价

采用曝气生物滤池(BAF)、气浮和臭氧生物活性炭(BAC)联用技术对太湖原水进行试验.有机物分子量分布测定结果表明:曝气生物滤池单元对分子量小于0.5 kD(道尔顿)的有机物去除率最高,其次是分子量介于1～3 kD的有机物;气浮单元对分子量大于100 kD的有机物去除率最高;臭氧氧化单元对分子量大于3 kD的有机物去除率较高,而对于小于3 kD的有机物不但不能去除,反而有所增加;生物活性炭单元对分子量小于10 kD的有机物均能有效去除,分子量越小,去除率越高.综合评价认为:曝气生物滤池、气浮和臭氧生物活性炭联用技术处理微污染水源水的净水工艺是合理的.     

高产油脂斯达氏酵母菌株的选育及摇瓶发酵条件的初步研究

以斯达氏油脂酵母Lipomyces starkeyi AS 2．1560为出发菌株．经紫外线诱变选育出了一株高产油脂的优良酵母菌株L．starkeyi M36．通过摇瓶培养,对与菌体产油脂相关的因素进行了单因子试验,确定了摇瓶发酵培养的最佳产油脂条件,碳源为葡萄糖110g／L;氯源为硫酸铵0．6g／L;培养温度30℃;接种量15％;初始pH5．0～7．0;培养144h。最后可得生物量24．2g／L;油脂量14．6g／L．菌油脂肪酸组成分析结果如下：豆蔻酸0．5％,软脂酸35．2％,棕榈油酸4．3％,硬脂酸4．4％,油酸53．0％,亚油酸2．6％．与植物油脂相似．     

不同海藻凝集素对鲤免疫活性物的诱导作用

以条斑紫菜（Porphyra yezaensis）和裙带菜（Undaria pinnatifida）的凝集素作为免疫增强剂,来研究它对鲤免疫活性的诱导作用．实验结果表明,投喂和灌喂凝集素后,鲤血清中凝集素、超氧化物歧化酶（SOD）、过氧化氢酶（CAT）、溶菌酶活性与对照组相比都有提高,其中投喂条斑紫菜凝集素组比投喂对照组依次提高3．0倍、0．8倍、3．9倍、1.0倍;投喂裙带菜凝集素组比投喂对照组依次提高1.0倍、0．4倍、3．0倍、0．7倍,灌喂裙带菜凝集素组比灌喂对照组依次提高3．0倍、0．3倍、1．8倍;灌喂条斑紫菜凝集素组比灌喂对照组依次提高3.0倍、0．7倍．由此可看出：两种凝集素都可以作为一种免疫添加剂激活鲤的免疫系统,对鲤的非特异性免疫功能具有明显的增强作用．其中投喂条斑紫菜的效果更好．     

基于匹配效率和计算精度提升的双目三维树干重建算法改进

针对基于双目立体视觉的自然树木枝干的三维重建过程中二维骨架点的匹配效率低,三维坐标点计算精度不高等问题,在骨架点对应方面,将点匹配代之以更大的枝干匹配,大大缩小了对应点的匹配范围,减少了点匹配次数,提高了匹配效率.三维坐标点计算方面,考虑方程组的几何意义,采用异面直线公垂线中点逼近三维空间点的方法,提高了点坐标的计算精度.     

乳状液膜技术在环境保护中的应用

乳状液膜分离技术是一种新兴的节能型分离手段。介绍了乳状液膜分离技术,综述乳状液膜技术在环境保护方面的应用进展情况。     

数学家的特质分析

总结了数学家的3类特质,即天赋异禀与后学精勤,理性至上与批判创新,诗人气质与自由心灵,并对其进行了分析.     

Mixtures of Autoregressions with an Improper Component for Panel Data

An EM algorithm for fitting mixtures of autoregressions of low order is constructed and the properties of the estimators are explored on simulated and real datasets. The mixture model incorporates a component with an improper density, which is intended for outliers. The model is proposed as an alternative to the search for the order of a single-component autoregression. The methods can be adapted to other patterns of dependence in panel data. An application to the monthly records of income of the outlets of a retail company is presented.