精细化工教学与实验课程改革探索

根据精细化工课程的特点和该课程在教学过程中存在的实际问题,为了更好的培养企事业单位需要的专业研究人员,让学生更好的把所学知识运用于实际生产中,从教学内容、教学方法、实验内容及学生实习等多个方面提出了改革方案。着重研究了改革教学和考试成绩评定模式、建立学生开放实验室、与企业合作建立合作研发基地、建立学生实习用的产品中试车间的内容。这些方面的改革方案将有助于提高学生的创造能力,为学生未来就业或创业奠定了基础。     

苯基脒/碘化亚铜催化碘代芳烃与二芳胺的反应

N-烷(芳)基苯甲酰胺与氯化亚砜作用后,在三乙胺存在下与芳伯胺或脂肪伯胺反应,方便、高产率地得到了6个N,N′-烷基或芳基苯甲脒;然后将其作为配体应用于铜催化的碘苯与二苯胺的偶联反应中,该类配体显示出了良好的活性,其中N-苯基-N′-叔丁基苯甲脒(L6)的活性最高,产率达到96%;不同取代的碘代芳烃和含有吸电子或供电子基团的二苯胺用这一催化体系进行底物扩展,均能以很高的产率得到偶联产物。将这一催化体系应用于OLED(Organic LightEmitting Diode)的空穴传输材料N,N,N′,N′-四苯基联苯二胺(TPB)及其溴代的衍生物的合成中,分别以77%和70%的产率得到目标产物。     

基于散乱点云的快速体积计算法

三维可视化体积计算基本上都是先由散乱点云构建出表面网格模型,然后基于网格模型计算体积,存在计算量大、速度慢的缺点.针对此问题提出一种快速体积计算法,首先使用改进的增量式Delaunay三角剖分对散乱点云进行四面体剖分;然后利用K近邻计算散乱点的拟合曲面和最小生成树,得到各点的法向量;由各点法向量剔除体外四面体;最后计算各四面体体积之和从而得到总体积.实验表明,该算法不仅保证了计算准确度,而且较传统算法大大提高了效率.     

纽结及其镜面像

给出了一种纽结的构造,它具有如下性质:对于该纽结的某一个图,当改变其中的一个交叉点时即可得其镜面像。使用纽结多项式及一些特殊构造,证明了这样的素纽结有无穷多个。     

基于校园网格的多学科计算及协同可视化

针对浙江大学各高性能计算资源过于分散、无法充分利用的问题,提出一种校园网格的架构.通过使用Globus Toolkit和Sun Grid Engine两种网格中间件,部署层次化结构的校园网格,并在此基础上提供科学计算、生物信息、流体力学等服务.通过在不同节点数的网格中的应用程序运行情况的测试,表明校园网格能够提供高效、稳定的计算能力.提供了在校园网格环境下本地绘制和服务器绘制两种可视化服务,用户可以针对不同的数据和计算环境,选择不同的可视化方法;用户可对可视化结果进行协同操作,便于联合研究和分析.     

铁熔体快速冷却过程的分子动力学模拟

利用LAMMPS建立8×8×8原子箱,采取EAM模拟大量铁原子体系。先对体系升温,让体系充分均匀,然后对体系进行不同冷却速度下的降温。经过分子动力学模拟得到能量温度曲线、径向分布函数(RDF)和体系结构。结果表明:冷却速度低于1.8×1010K/s时,结晶相变点和熔点基本重合;冷却速度超过1012K/s时,生成物为非晶;铁熔体的过冷度可达到700 K;冷却速度在1011K/s附近时,能够生成体心立方的Fe单晶。     

基于折衷规划法的转向节多目标拓扑优化设计

转向节直接影响汽车的操作稳定性和行驶安全性,为使转向节在实现轻量化的同时满足汽车动力学要求,运用SIMP(solid isotropic material with punishment)密度函数插值模型以及带权重的折衷优化法定义综合目标函数,对某太阳能赛车转向节进行多目标拓扑优化,使其一阶振动频率和静态工况下的刚度达到综合最优值。优化后该转向节的一阶振动频率提高76.87%,静态工况下的刚度提高90.25%,质量减轻44.47%,轻量化效果显著。     

天津近岸海域浮游植物生态特征的研究

详细地研究了天津近岸海域的浮游植物种类组成、生态类群及分布状况,结果表明：各季节硅藻门占绝对优势,种类组成以广温广盐近岸种为主,浮游植物的平均细胞丰度以８月份最高,５月份次之,再次之为１０月份,浮游植物的种类组成和丰度具有明显的季节性和空间分布特征,其变化与温度和氮营养盐含量密切相关。     

基于彩色图像区域生长法的变电站红外图像分割

变电站红外图像的分割是对其进行进一步分析处理的基础。本文介绍了变电站红外图像的特点,并通过对现有分割方法的分析,提出了适合实际图像特点的彩色图像区域生长法。实验结果表明,该方法能较好的实现红外图像的分割,有利于后期的图像识别和特征数据的提取,适合于在变电站自动监控系统中应用。     

基于BP神经网络的海洋声学仪器信号识别方法

分析了几种常用海洋声学仪器信号的基本特征,提出一种基于误差反向传播(back propagation,BP)神经网络,以实现对信号特征参数进行分类、识别的方法.该方法采用短时傅里叶变换提取信号特征参数,运用Levenberg-Marquardt算法训练BP神经网络.以实测海洋声学仪器信号的特征参数进行训练后,采用实测和仿真样本对BP神经网络的识别能力进行测试.实验结果表明,BP神经网络能够有效地区分不同海洋声学仪器的信号,识别准确率达到95%以上,且虚警率低于5%.该研究成果可用于识别海域中不同海洋声学仪器,检测海洋中声学仪器的工作状态.该识别方法对于其他海洋声信号的识别研究也有一定的参考价值.