纳米二氧化锆制备工艺的研究

实验用氨水作沉淀剂,与氯氧化锆在常温条件下进行液相沉淀反应,制备纳米二氧化锆.实验优化出制备纳米二氧化锆的最佳工艺条件:反应物氨水和氯氧化锆的摩尔比为2:1;分散剂浓度为2g/L;焙烧温度为750℃;氨水浓度0.2mol/L;氯氧化锆浓度0.1mol/L,在此条件下可获得较为分散均匀的纳米二氧化锆.     

纳米电子技术

纳米电子(nanoelectronics)在现今科技不断追求体积缩小且运算快的设备之际，被许多专家视为突破下一代科技的主要关键技术，纳米电子是一项在现有完整架构的微电子(microelectronics)产业下的全新技术领域。     

N—亚（2—羟基萘甲基）氨基乙酸Schiff碱铜（Ⅱ）配合物的合成

通过２－羟基－１－萘醛和氨基乙酸形成的Ｓｃｈｉｆｆ碱与二价铜了合成新的配合物，并经元素分析、摩尔电导和红外光谱与电子光谱研究面是表征。其Ｃｕ原子形成四配位配合物，分子内中心原子分别形成亚胺的Ｎ→Ｃｕ，羟基的Ｏ－Ｃｕ，酚氧原子的Ｏ－Ｃｕ以及水的配位Ｏ→Ｃｕ。     

铜发光中心的分布和位错显微结构的关系

本文作者根据显著观测和发光光谱的测试结果表证实了在ＺｎＳ：Ｃｕ单晶中，蓝色铜发光中心及绿色铜发光中心的分布和位错线区域的横向与纵向的显著与纵向的显著结构有着固定的对应关系。     

应用禁忌粒子群算法的车间调度及其并行化实现

为了解决批量生产、制造、装配等车间调度问题,基于Hadoop集群,提出应用禁忌粒子群算法的车间调度及其并行化实现.以某装载机制造车间最小化完成时间为目标,通过使用禁忌粒子群算法对车间调度问题进行求解.结果表明：在车间批量大的情况下,禁忌粒子群算法可得出有效的调度方案,避免算法陷入局部最优解.与现有的智能算法相比,禁忌粒子群算法更有利于实现全局最优解.     

多vCPU环境中基于容器的科学工作流调度策略

现有科学工作流调度研究较少考虑计算资源的多道程序设计,难以同时实现有效的容器共享并优化任务并行度与资源利用率。为了解决以上难点,文章提出了一种分布式多vCPU环境中基于容器技术的分段式工作流调度策略。该策略通过分段调度方法,降低启发式算法的解空间大小,使用带遗传算子的自适应离散粒子群优化算法(ADPSOGA),在设备使用成本的约束下优化各个工作流的完成时间,并制定一种容器与设备间的动态伸缩方案,实现容器的复用并解决单个设备中任务并行时的资源争用问题。结果表明：ADPSOGA的性能优于其他同类启发式算法,并且分段调度方法与容器伸缩方案在工作流调度方面表现出良好的性能,能很好地适应因任务并行度增加所带来的影响。     

新型聚合物纳米造影剂的合成及体内磁共振成像研究

文章采用可逆加成-断裂链转移聚合(reversible addition-fragmentation chain transfer polymerization, RAFT)方法,聚合得到以疏水性共聚物链段作为内核,亲水性共聚物链段作为支链的两亲性聚合物纳米颗粒,与氯化钆(Ⅲ)六水合物进行螯合反应后合成了一种新型的支化结构聚合物磁共振成像(magnetic resonance imaging, MRI)纳米造影剂P(DO3A-Gd³⁺)。安全性试验结果表明,P(DO3A-Gd³⁺)具有良好的生物安全性。体外MRI测试结果表明：P(DO3A-Gd³⁺)的弛豫率为5.30 (mmol/L)^-1·s^-1,高于临床造影剂Magnevist(2.94 (mmol/L)^-1·s^-1); P(DO3A-Gd³⁺)具有显著的MRI造影增强效果。研究结果表明P(DO3A-Gd³⁺)是一种优异的MRI造影剂,具...     

量子粒子群优化核极限学习机的遥感影像分类

极限学习机初始参数具有随机性,容易导致其对高分辨率遥感影像的分类结果出现局部最优现象.为了解决上述问题,提出了一种基于量子粒子群优化核极限学习机的遥感影像分类方法.该方法利用量子粒子群算法对核极限学习机的核参数与正则化参数进行优化,根据参数优化后的结果构建量子粒子群优化核极限学习机的遥感影像分类模型（QPSO-KELM）.通过实验对比了SVM、KELM、PSO-KELM、QPSO-KELM这几种分类方法对高分二号遥感影像数据的分类精度与效率.结果表明：QPSO-KELM的分类精度、运行速度均优于其他几种分类方法,该方法能有效提取遥感影像上的地物要素信息.     

基于PSO磁悬浮球系统自适应灰预测控制

目的 针对磁悬浮球系统非线性不稳定和滞后性的问题,提出一种基于粒子群优化的自适应灰色预测 PID (Proportion Integration Differentiation)复合控制策略。 方法 通过在 PID 控制模块的反馈环中引入具有等维新息特征的灰色预测器,对系统误差进行及时反馈修正,以提高控制系统的响应速度和鲁棒性;同时,融合粒子群智能算 法对控制器参数迭代优化,以提高控制系统控制精度和抗干扰能力;最后,在 MATLAB / Simulink 环境下搭建仿真 平台进行对比实验。 结果 验证基于粒子群优化的自适应灰预测控制系统模型的超调量、峰值时间、调节时间显著 改善。 结论 证实该策略可以有效抑制系统滞后性,具有良好的稳定性和鲁棒性。     

高岭土负载绿色合成纳米铁的制备及其对孔雀石绿和铅离子的去除性能研究

红背桂树叶提取物绿色合成铁纳米颗粒（Fe NPs）在水环境修复领域具有很高的应用潜力。但由于Fe NPs存在团聚、易氧化等不稳定因素,在去除污染物时抑制了反应活性。为了解决这一问题,使用一步法制备了高岭土负载Fe NPs （K-Fe NPs）,并系统地检测了其对孔雀石绿和Pb²⁺混合污染物的去除反应活性。采用X射线衍射（XRD）和傅里叶红外光谱（FTIR）对Fe NPs、高岭土和K-Fe NPs进行表征和分析。3种材料对比实验结果表明,K-Fe NPs对单独的孔雀石绿和Pb²⁺的去除效率（99.10%和93.41%）优于Fe NPs（93.67%和85.33%）和高岭土（32.54%和12.50%）。此外,K-Fe NPs经过4次重复循环对孔雀石绿和Pb²⁺的去除率仍分别为74.02%和55.48%。结果表明,K-Fe NPs在染料和重金属离子复合污染修复领域具有一定应用前景。