对甲苯磺酰氨基酸甲醇或2,2-联吡啶混配Cu(Ⅱ)配合物的电化学合成及表征

采用金属Cu为"牺牲阳极", 在含配体对甲苯磺酰L-异亮氨基酸(H2L)的甲醇溶液中电解合成了[Cu(L) (2CH3OH)]配合物.当向含配体的甲醇溶液中加入2,2′-联吡啶时,电解合成了[Cu(L) (2,2'-bipy)]配合物.利用元素分析、红外光谱、紫外光谱、热分析对配合物进行了表征.测试了铜电极在溶液中的电化学行为和配合物的电化学性质.     

电磁阻尼器性能参数试验研究

电磁阻尼器性能与多种因素有关,在电磁阻尼器基本性能试验研究基础上,制作了一个电磁阻尼器模型,进行了涡流板厚度参数影响的试验研究:做了3种厚度涡流板在不同频率、不同位移情况下的试验,得到了涡流板厚度对阻尼器性能影响的定性结论。     

电迁移加速氯盐传输作用下混凝土中钢筋锈蚀

采用电迁移氯离子法加速了混凝土中钢筋的锈蚀过程.应用腐蚀电位、线性极化法、电化学阻抗谱法和循环极化法对比了C50与C80混凝土试件中钢筋的锈蚀行为.比较了混凝土保护层的开裂情况和钢筋的腐蚀形貌.分析结果表明:掺硅灰的C80试件具有优化的孔结构和较大的电阻率,显著延缓了氯离子到达钢筋表面的时间,因而表现出较好的耐蚀性;而...     

插电式并联混合动力汽车模型预测控制

将动态规划应用于模型预测控制构架中,建立了基于空间域的插电式并联混合动力汽车燃油经济性预测控制数学模型。基于动态规划的插电式混合动力汽车全局优化控制的仿真表明,蓄电池荷电状态(SOC)基本上都是从行驶起点时的最大值逐渐减少到终点时的最小允许值,提出理论SOC参考斜率作为模型预测控制SOC的参考斜率,并以未来行驶工况中出现的特殊工况为依据对理论SOC参考轨迹进行修正。结果表明采用此方法能使模型预测控制策略的控制效果接近全局优化控制策略的计算结果,汽车油耗显著降低。     

PuO3分子激发态的外场效应

 采用密度泛函(DFT)方法B3LYP/Gen,在Pu为相对论有效原子实势(RECP)基组、O为6-311+G*基组水平上优化得到了分子轴方向不同电偶极场（0.005～0.005a.u）作用下,PuO3的基态电子状态为C 2v(7B-2)。在优化构型下用同样的基组采用含时密度泛函(TDDFT)方法(TD-B3LYP)研究了同样外电场条件下对PuO3的激发能和振子强度的影响。计算结果表明,激发能随电场强度增加而减小,表明在外电场作用下电子容易激发,且对电场方向的依赖呈现近似对称性,满足Grozema关系。PuO3的前5个激发态电子跃迁光谱波长为900.2～2063.3 nm,属于红外、远红外光谱,这是钚原子的奇异特征。电场对振子强度的影响仍满足跃迁选择定则。     

杯［8］酮衍生物与镨及铕配合物的合成与表征

以氯丙酮作为亲电试剂与对叔丁基杯[8]芳烃发生亲电取代反应制得杯[8]酮衍生物,并进一步合成了杯[8]酮衍生物与稀土镨、铕的固体配合物.通过元素分析、红外光谱、13C核磁共振、X-射线衍射、热谱分析对产物进行了表征.结果表明,两种固体配合物均为单核型分子,每种固体配合物都以2个杯[8]酮衍生物配体中的氧原子和中心离子配位,其中每个酮衍生物配体各以3个氧原子参与配位.另外,在两种固体配合物中,3个N,N-二甲基甲酰胺分子均以1个氮原子和中心离子配位.此时配位数为9,固体配合物呈对称的三冠三角棱柱结构.     

分子印迹电化学法测定微囊藻毒素

以微囊藻毒素（MCLR）为研究对象,采用电聚合方式,用等摩尔（0.01 mol/L）间苯二酚和邻苯二胺的混合溶液作为单体,铁氰化钾为印迹电极和底液间的探针,构建了具有选择性检测微囊藻毒素(MCLR)方法．该传感器对微囊藻毒素(MCLR)具有良好的敏感度．通过示差脉冲法进行检测,线性范围为0.01～1.5 μg/mL．该方法的相对误差为9.1%;加标回收率为77.5%~110.0%;检出限0.008 4 μg/mL．     

神经电活动稳态调控抑制性突触传递的分子机制

发育中的神经网络需要兼顾生长与稳定这两种相辅相成的需求.稳态可塑性可通过调节兴奋性或抑制性突触传递从而维持神经网络的稳定.已报道的关于稳态可塑性机制方面的研究主要集中在其对兴奋性突触传递的影响,很少关注其对抑制性突触的调控.运用体外培养的原代海马神经元,本项研究发现了持续增强神经元电活动4小时能够诱导抑制性突触传递的稳...     

辉钼矿电氧化浸出液中Mo(Ⅵ)和Re(Ⅶ)的萃取

电氧化浸出辉钼矿技术具有浸出过程条件温和、金属回收率高、环境友好等特点,是一种很有应用前景的辉钼矿湿法分解新工艺,其中Mo(Ⅵ)和Re(Ⅶ)的萃取分离是该工艺的关键.文中以30%N235+20%仲辛醇+50%煤油为萃取剂,在萃取温度为室温、酸度为59g/L HCl、相比(W/O)为1:2时,Mo(Ⅵ)、Re(Ⅶ)单级萃...     

基于优化肌电特征的无声语音信号识别

提出了一种基于遗传算法(GA)和fisher投影的最佳可鉴别基的求解方法.将原始特征向量向着最佳可鉴别基投影可得到具有最佳可分性的新的特征向量.从颧肌和二腹肌前腹的皮肤表面检测无声发出6个汉语元音的表面肌电信号(SEMG),以该肌电信号的AR模型系数、倒谱系数和美尔倒谱系数作为原始特征向量.使用遗传算法找出了原始特征的次优组合,并组成新的特征向量.将GA找出的次优特征向量向着fisher最佳可鉴别基投影可得到最佳鉴别特征向量.最后用改进的BP神经网络作为分类器得到了较好的识别效果.