高速冲击下2519A-T87铝合金微观组织研究

用金相显微镜(OM)和透射电子显微镜(TEM)对2519A-T87铝合金靶材弹坑周围的高速冲击特征组织进行了观察分析。在OM下观察分析发现弹坑周围形成了变形带和绝热剪切带,裂纹在绝热剪切带内萌发和扩展。TEM下观察分析发现变形带内为微带组织,绝热剪切带内是动态再结晶组织。位错在微观组织演化过程中起到了重要作用。显微硬度测试结果表明,绝热剪切带的硬度值远远低于基体。     

手性石墨烯薄膜拉伸力学性能分子动力学研究

基于分子动力学方法,用Tersoff势函数描述碳原子性质,研究了手性取向对石墨烯薄膜拉伸力学性能的影响。通过构建不同手性的石墨烯薄膜模型,在周期性边界条件下采用NVT系综,以变形方式分别对不同手性的石墨烯薄膜施加均匀应变,模拟了拉伸变形条件下手性石墨烯薄膜的破坏过程,得到了相应的应力-应变关系以及拉伸破坏形态。结果表明,不同的手性取向对石墨烯薄膜的杨氏模量影响不明显,拉伸强度随着手性角度的增大先迅速减小再逐渐增大,其拉伸极限应变随着手性角度的增大整体呈减小趋势。     

新型甲基丙烯酸酯类手性液晶单体及其聚合物的表征

制备了含薄荷基的三种甲基丙烯酯类单体(M1~M3)及聚合物(P1~P3),其化学结构通过了FT-IR和1H-NMR的表征;采用DSC,POM,XRD等研究了这些单体及聚合物的液晶性能,并利用紫外/可见/近红外光谱仪测试了手性单体的选择反射性质.研究表明:M1与P1均无液晶性,而M2与M3在升降温过程中都出现了液晶性和选择反射现象,其中M2呈现手性近晶相C相及胆甾相,M3仅呈现胆甾相;此外,随着液晶核刚性的增加或柔性间隔基长度的缩短,对应单体的熔点和清亮点均升高.除了P1,P2与P3均为互变热致液晶聚合物,呈现胆甾相的彩色织构,且其液晶相温度范围远大于对应单体的液晶相范围.     

手性二噁唑啉和二噁唑啉吡啶的合成

以手性氮基醇为起始原料．经过酰化．氯代和环合反应．合成了两类手性二噁唑啉配体：三齿型的二噁唑啉吡啶(1)和二齿型的二噁唑啉(2)．比较了不同的合成方法，分析鉴定了相关合成中间体．观察到二噁唑啉在硅胶中的分解开环．     

高效液相色谱手性固定相法拆分喹禾灵对映体

采用高效液相色谱法,在直链淀粉-三(3,5-二甲基苯基氨基甲酸酯)(Sino-Chiral AD)手性柱上,对喹禾灵外消旋体进行拆分,考察流动相正己烷中,不同的醇类添加剂、醇类添加剂浓度及温度对手性分离的影响,当流动相为V正己烷∶V乙醇(95∶5)、流速为0.5mL·min-1、25℃时喹禾灵在Sino-Chiral AD柱上获得完全分离,分离度Rs达2.17.     

1,1''-联萘-2,2''-二酚及其孟基碳酸酯衍生物的手性高效液相色谱

用高效液相色谱法研究考察了1，1'－联萘－2，2'－二酚及其单和双氯代孟基碳酸衍生物等三对手性化合物在（S）－特－亮氨酸基－（S）－1－（α－萘基）乙胺脲型手性色谱柱上的拆分行为。讨论了三元流动相中1，2－二氯乙烷和乙醇含量的变化以及不同极性调节剂对分离的影响，探讨了这些手性化合物在脲型手性固定相上的可能拆分机理。该法已用于（－）－孟基氯代碳酸酯化学分外消旋1，1'－联萘－2，2'－二酚过程相关产物的光学纯度测定。     

手性色谱固定相拆分手性药物坦索罗辛

采用天然手性中心多糖类手性反相色谱固定相填料,高氯酸钠水溶液和乙腈为流动相,在不同的流动相比例下拆分了手性药物坦索罗辛.研究了该化合物在不同条件下色谱参数变化的规律,包括保留时间、分离度、塔板数、半峰宽度、对称度等.得到了较好的拆分该手性化合物的色谱条件.     

生命起源前手性对映体富集与放大的数学规律与实验

生命起源前的原始海洋(池)中，由于没有手性源，手性化合物在合成过程中可能受到其他不对称因素(如手性对称性破缺)等影响，它们几乎都是以极小%ee值的非外消旋体(non-racemic enantiomers)存在。从数学理论出发，结合化学反应原理，推导出这些非外消旋体在通过某种反应后，其较小的%ee值(%ee₁)可以富集到较大的%ee值(%ee₂),尤其在很低%ee值的情况下，理论上其放大倍数(%ee₂/%ee₁)可以是指数级别的增加，而这是生命起源前得到高含量对映体(如L-氨基酸)所需要的。进一步使用约1%ee值的L-色氨酸甲酯(L-TME),通过与双功能基团物质(如乙二醛)发生反应，在0℃～室温条件下，将其放大富集到3.4%(%ee₂)。系列实验表明：最大放大倍数(%ee₂/%ee₁)可达1.9(从6.1%的%ee₁提高到11.7%的%ee₂);单次最大增量(Δ%ee=%ee_2<...     

基于黏菌优化极限学习机的煤矸石多光谱识别

煤和矸石的精准辨识是煤矸分选和煤炭清洁高效利用的重要前提,针对传统方法存在效率低、需加装辐射 隔离以及受环境干扰等诸多不足,提出了基于多光谱图像特性和光谱特性来识别煤和矸石,构建黏菌优化极限学 习机(Slime Mold Algorithm Extreme Learning Machine,SMA-ELM)的分类模型。 搭建多光谱数据采集系统完成煤与 矸石的光谱图像采集,通过 LBP 对光谱图像进行特征提取并使用 PCA 主成分分析对提取后的特征向量降维,输入 SMA-ELM 分类模型、蚁狮优化极限学习机(Antlion Algorithm Optimized Extreme Learning Machine,ALO-ELM)分类 模型、鲸鱼优化极限学习机(Whale Algorithm Optimized Extreme Learning Machine,WOA-ELM)分类模型进行对比, 重点研究不同波长响应下煤和矸石的辨识精度来筛选最佳波长,通过多评价指标对优化后的最优波段进行比较。 实验结果表明, SMA -ELM 分类效果最佳,第 6 波段为最优波段, SMA - ELM 在该波段的平均识别准确率为 95. 08%,煤和矸石的识别 F1-Score 分别为 96. 47%和 92. 68%,用时 10. 6 s。 所提出的方法可以实现煤和矸石的精 准识别,这对煤和矸石的智能分选具有重要的研究意义。     

异丙嗪旋光异构体的毛细管区带电泳分离

研究用不同的手性选择剂拆分异丙嗪旋光异构体。用手细管区带电泳法拆分异丙嗪旋光异构体。研究表明,用低浓度β－环糊精（β－ＣＤ）可基线分离异丙嗪旋光异构体,用谷氨酸－β－ＣＤ不能基线分离,而用由两者组成的混合手性剂体系所造成的分离介于用各单个手性选择剂所造成的分离选择性之间,在一些混合比例下也可其线分离异丙嗪旋光异构体。手性选择剂的种类和浓度对分离结果有较大影响。