两个2-芳基-2,3-二氢-1,5-苯并噻庚因-4(5H)-酮化合物的合成并用XRD和热分析对其表征

用改进的方法合成和确证了2-苯基-2,3-二氢-1,5-苯并噻庚因-4(5H)-酮(PDBT)和2-(2-呋喃基)-2,3-二氢-1,5-苯并噻庚因-4(5H)-酮(FDBT)两个化合物,其纯度分别为99.5%和99.6%.并得到了其X-射线粉末衍射图谱,最强线用Hanawalt法表示.另对这两个化合物的TG和DSC曲线进行测试,并对其特征值进行指征.结果发现,两化合物在熔化时就发生了分解,其熔点测定具有程序性,就此引起不同文献报道的熔点值存在明显差异.根据GB/T617-1988对其熔点测定,给出了两化合物的熔点值:PDBT T始175.86°C,T终177.09°C;FDBT T始158.54°C,T终159.31°C.     

4,4′-联噻唑衍生物配合物的合成、表征及抗菌性研究

用自行制备的2,2＇-二（苯甲酰肼基）-4，4＇-联噻唑（L1）和2，2＇-二（水扬酰肼基）．4，4’-联噻唑（L2）做配体，合成了它们的Co（Ⅱ）配合物．配合物的组成和结构已由元素分析、红外光谱和核磁共振谱所表征，并时它们进行了抗茴活性研究．     

SiO2-CS-Pd对间-硝基苯甲醛的催化氢化

研究了二氧化硅负载的甲壳胺-钯配合物(S iO2-CS-Pd)在间硝基苯甲醛加氢还原中的催化性能,发现此催化剂在温和条件下(0.100 M Pa,40℃)能高活性地催化间硝基苯甲醛还原,得到相应的间胺基苯甲醇.40℃下,反应12 h,间硝基苯甲醛被100%转化,反应产物间胺基苯甲醇收率达到98.6%.通过XPS的表征也确证了S iO2-CS-Pd中N原子与Pd原子之间配位键的形成.反应温度、Pd金属负载量、反应时间、反应溶剂、氢气压力等条件对该催化剂的活性及选择性有明显影响.该催化剂重复使用十次后,催化活性和选择性未见明显下降,具有良好的稳定性.     

分布式虚拟实验室体系结构与仿真算法研究

结合实际项目开发，对分布式虚拟实验宣的体系结构及仿真算法进行了相关研究。基于实时性考虑，采用Client／Server模式，以TCP／IP协议进行通信；通过在客户端放置局部数据库，服务器端放置全局数据库，来缩短系统的响应时间；服务器端采用多线程技术。来提高执行效率；使用真值表对芯片功能进行仿真，使用事件调度法对实验过程进行仿真。为了快速、逼真地模拟真实实验，系统采用Visual C＋＋6．0、OpenGL和SQL Server 2000进行开发。以计算机组成原理实验为例，对提出的体系结构与仿真算法进行了验证；本设计同样也适合于通用的分布式虚拟实验室环境。     

硬质合金-45钢双金属复合耐磨材料冲击韧性研究

采用镶铸工艺制备了硬质合金-45钢双金属复合耐磨材料。用光学金相显微镜和冲击试验研究了双金属材料的显微组织和冲击韧性。结果表明：硬质合金-45钢双金属复合耐磨材料结合层硬度过渡均匀，冲击韧性是普通硬质合金的5-6倍。     

半素环上Jordan(α,α)-导子的性质

研究了半素环上Jordan(α,α)-导子的性质,利用其半素性和已有的结论,证明了2-非挠半素环上的Jordan(α,α)-导子是(α,α)-导子.作为应用,证明了这一结论在2-非挠的交换环和半单环上也是成立的.     

直接模拟蒙特卡罗方法下的逆温度抽样算法

从分子动力学出发，讨论了直接模拟蒙特卡罗方法中分子平均总能量、平均平动能以及边界热流密度的抽样方法．通过对与边界发生碰撞的分子进行统计平均，得到了分子反射能量与入射能量以及边界热流密度的关系式．在此基础上，通过结合壁面漫反射模型下分子反射速度的抽样方法，发展了一种从边界热流求得与壁面碰撞分子的平均反射特征温度的逆温度抽样算法．数值结果表明：该算法能够由分子反射能量准确求得分子反射特征温度，进而求得分子反射速度，从而将边界热流信息带入流场．该方法为实现壁面处给定热流边界条件下的直接模拟蒙特卡罗方法提供了途径．     

Ad Hoc网络中基于模拟退火-蚁群算法的QoS路由发现方法

针对Ad Hoc网络的动态网络环境和链路、节点性能限制等不利因素，提出了一种新的QoS路由发现方法——SAANT．该方法利用蚁群算法增加了发现可用QoS路由的概率，利用基于概率的路由转发策略来减少洪泛造成的网络开销，从而强化所提算法的全局搜索能力和自适应性，减小了洪泛对Ad Hoc网络性能的影响．所提方法还利用模拟退火算法调整路由发现算法的搜索方向，以弥补蚂蚁算法收敛速度上的弱点，减少了搜索过程中的停滞现象．在包投递成功率、平均包延迟和吞吐量等方面，通过仿真实验对SAANT、仅基于蚁群算法的QoS路由算法和传统的按需路由算法的方法进行了性能比较，结果表明，在Ad Hoc网络环境下，SAANT的收敛速度、移动性能和网络负载性能均表现出更好的适应性．     

基于期望最大化加速算法的正交频分复用信道估计

针对基于期望最大化（EM）迭代算法的正更频分多路复用（OFDM）信道估计方法复杂度高、收敛慢，严重制约OFDM的传输速率的缺陷，提出了一种基于EM加速算法的OFDM信道估计方法．该方法基于拟牛顿加速算法，并结合一种带调整参数的Broyden对称秩1校正公式来实现，具有二次收敛性，提高了EM的计算速度，降低了计算复杂度．仿真结果表明，相比于空间选择期望最大算法，在性能损失只有0．1dB的情况下，EM算法的复杂度得到很大的降低，且其计算速度可提高十几倍．     

基于改进多粒子群算法的电力系统无功优化

将改进的多粒子群算法应用于电力系统无功优化问题的求解，克服了传统粒子群算法收敛精度不高、易陷入局部最优的缺点．该优化方法对原粒子群算法进行了如下改进：通过增强粒子群间的协同作用、引入惯性因子以及扰动的策略，来平衡集中强化搜索和分散多样化搜索过程．对IEEE6节点和IEEE30节点系统分别进行无功优化计算，并与传统粒子群算法进行了比较，结果表明，该算法求得的有功损耗较原状态降低了近1／5，且电压合格率为100％，具有较强的全局搜索能力和较高的收敛精度，是求解无功优化的有效方法．