ZAO透明导电纳米薄膜中Al元素分布对其性能的影响

主要对直流反应磁控溅射法制备ZAO纳米薄膜中Al元素的相对含量进行了分析,对其作了EDS,XRD测试,并研究了Al质量分数与ZAO薄膜的光、电性能的关系·得出ZAO薄膜中成分是均匀的,具有ZnO晶体结构;Al元素的掺杂没有形成新的化合物(Al2O3),Al对Zn的掺杂替换是提高ZAO薄膜导电性能的关键因素,对薄膜在可见光区的透射性影响不大·制备的薄膜最低电阻率为4 5×10-4Ω·cm,可见光透射率达到80%以上·     

钯(Ⅱ)-苯并咪唑邻菲咯啉氨基酸配合物稳定性研究

用pH电位滴定法测定了以Pd2+为中心离子,以苯并咪唑邻菲咯啉(PIP)为第一配体,以甘氨酸根(gly-)、苯丙氨酸根(phe-)和亮氨酸根(leu-)为第二配体的(PIP)(Aa)+型混合配体配合物在37℃,μ(离子强度)=0 1(KNO3)乙醇/水混合介质(乙醇体积分数为10%、20%、30%、40%和50%)条件下的稳定常数lgK及表征常数ΔlgK和lgX·lgK值≥14,表明配合物具有极强的分子内键合作用,ΔlgK和lgX均大于相应的统计期望值,说明配合物获得了附加稳定性,并从分子内配体间的弱相互作用及熔化角度对配合物的稳定性进行了讨论·     

甘氨酸分子的电子结构和生物活性研究

用密度泛函理论法ROB3P86（6－31G*)计算出气相甘氨酸分子的8种构象，利用扩展的休克尔理论（EFT）研究了甘氨酸在生物过程中的最有效活性构象；分析分子中的原子净电荷，得出了甘氨酸分子的活性位。     

胡枝子属与米口袋属花粉亚显微形态特征的比较研究

报道了山东胡枝子属6种植物花粉与米口袋属4种植物花粉的亚显微形态特征，并对两属进行了比较分析．它们韵花粉从赤道面观均呈近长球形，极面观呈三裂圆形；具三条萌发沟；花粉粒的大小，极轴长27．2～19．5μm，赤道轴宽21．3～11．8μm．两属植物花粉的大小、表面纹饰、花粉粒萌发沟的沟裂宽度均有明显差别。研究结果表明，胡枝子属和米口袋属花粉的亚显微形态特征支持传统分类中的属、种级水平的分类。     

粉煤灰的理化性质及其资源化的现状与展望

粉煤灰是火力发电厂的主要废弃物，其产量大、占地多，易形成扬尘，并污染地下水，造成严重的环境问题。本文介绍了粉煤灰的物理化学性质及特点，及其国内外的资源化利用现状，并从工业建筑、农业利用和环境影响与污染治理的三个方面做了分析与探讨，最后对粉煤灰的未来利用发展作了展望。     

利用SPOT5数据制作正射影像图并辅助更新土地利用现状图的方法

对利用SPOT5卫星数据制作正射影像图的方法进行了研究，并以扬中市为例，对使用正射影像图辅助更新土地利用基础图件的可行性进行了探讨。研究发现此方法易于掌握，辅助更新效果显著。     

D类音频功率放大器控制方式综述

D类放大器虽然具有很高的效率，但由于功率晶体管的开关工作方式，D类放大器引入的失真通常大于线性放大器，这也是目前D类放大器在音频放大领域并未得到广泛应用的主要原因。D类放大器的控制方式是影响其性能的关键因素之一，研究适合的控制方法以改善D类放大器的保真度，是近年来电力电子技术和音频功放放大领域研究的热点。文中对几种比较新颖的D类音频功放放大器控制方式进行了分析比较。     

平面锥形光波导模斑转换器的研究

基于三维有限差分束传输法（FD－BPM）对平面光波导器件中的关键元件之一－平面锥形模斑转换器作了深入的研究，对线性和数种非线性侧面边界的模斑转换器进行了数值仿真和对比，分析了平面锥形模斑转换器侧面边界函数对耦合损耗的影响，以及模斑转换器中模场分布随传输距离的变化，确定了不同长度的平面锥形模斑转换器的最佳侧面边界，指出长度在200－1000μm范围内具有余弦边界的平面锥形模斑转换器性能最佳，并且发现，光纤中的出射光进入模斑转换器以后，光波模式会逐渐发生变化，并最终转化为单模。     

应用BP神经网络模型实现内圆磨床主要零件的快速反应设计

用数字化模型代替三维实体模型，将内圆磨床主要大件的BP神经网络模型放入数据库信息管理系统，应用较简单的使用方法实现了零件结构的再修改、灵敏度分析及优化．根据所提出的方法，通过从数据库信息管理系统中调用桥板的数据文件，对其进行结构参数修改、灵敏度分析及以第1阶扭转频率最高为目标的设计变量自动搜索寻优计算，结果表明将BP神经网络模型与数据库信息管理系统结合是实现零件快速反应设计的有效途径．     

考虑误差影响的力学参数反分析神经网络方法研究

通过求偏导技术将反分析的参数误差分别表示为模型误差与测量误差的函数，利用这些函数研究了模型误差与测量误差在力学参数反分析神经网络方法中的传递过程以及影响反分析结果的影响因素．研究结果说明：输入变量的选择严重影响力学参数反分析的精度，选取力学参数灵敏度大的测点位移作为神经网络的输入变量，可以减小模型误差与测量误差对反分析结果的影响．这对提高力学参数反分析的实用性与可信性有重要意义．