中药菟丝子花粉形态的扫描电镜研究

利用扫描电子显微镜对山东菟丝子属(Cuscuta L.)3种植物的花粉形态进行了观察研究。结果显示该属花粉粒为长球形，具3～4沟。表明该属花粉粒大小、孔沟数量和外壁雕纹可以作为种间分类的依据。     

蜘蛛丝拉伸变形行为的力学模型

根据大腹园蛛牵引丝力学性能的结构机理及其聚集态结构和形态结构特征，初步建立了以皮芯层结构为基础的蜘蛛丝拉伸力学模型，分析了皮芯层比例及结构对蜘蛛丝纤维力学性能的影响。以层状复合材料的拉伸变形为依据，分析了蜘蛛丝纤维的拉伸断裂过程与皮芯层性能间的关系。     

改性氨基聚硅氧烷膜与膜形貌及应用

用原子力显微镜(AFM)和接触角测量仪对乙酸酐改性氨基聚硅氧烷的成膜性及膜形态进行了研究。结果发现,氨基聚硅氧烷在单晶硅基底上均能成膜,但不同氨基聚硅氧烷所形成的膜形貌是不同的,膜的表面形貌实际上与基团的排列方式有关,氨乙基氨丙基聚二甲基硅氧烷在单晶硅基底上形成均匀、平整、光滑的疏水膜;而乙酸酐改性的氨乙基氨丙基聚二甲基硅氧烷则形成凹凸不平、粗糙的具有弱亲水性的非均匀膜。     

用EIB对变形纱的外观形态和膨松性的测试与探讨

为了对变形纱的外观形态和膨松性进行更好的评价，利用EIB对几种线密度较接近的棉纱、毛纱、低弹丝和空变纱分别进行测试，可以获得纱线的毛羽、丝圈或丝弧的数据、分布情况、形态图及纱线的直径；根据测试得到的数据，利用新建立的表征变形纱膨松性的指标进行比较和评价，得出用这种方法来评价是可行的，且低弹丝的膨松性较高。     

Au-Pt合金枝状纳米线无酶过氧化氢传感器

通过交流电沉积的方法,在Au微电极表面制备Au-Pt合金枝状纳米线,采用扫描电子显微镜和X射线能谱表征了合金纳米线的形貌和成分.用枝状纳米线构筑成H2O2传感器,研究结果表明,该传感器具有很好的电化学催化性能,对H2O2响应线性范围为20×10-6～8.38×10-3mol.dm-3,检出限可达1.5×10-6mol.dm-3,灵敏度达到129.2μA.dm3.mmol-1.cm-2.对比文献报道同类传感器的性能,该传感器对H2O2传感性能卓越,有良好的应用前景.     

以聚氨酯预聚物为交联剂的两性水凝胶

为了改善水凝胶的强度,通过端丙烯酸酯基阴离子型聚氨酯(PU)与甲基丙烯酰氧乙基苄基二甲基氯化铵(MAEBDAC)的共聚交联,合成了系列两性水凝胶(简称L1—L5)。采用差式扫描量热法(DSC)分析了阴阳离子摩尔比为0.3/1(样品L1)、1/1(样品L3)和1.3/1(样品L5)的干凝胶,结果表明,两组分间相容性良好。处于等电点的样品L3中没有微孔结构,且其可冻结水含量仅为总溶胀水量的11.7％,而在样品L1和L5中均具有微孔结构且可冻结水含量增至50％。研究pH响应性表明,水凝胶的响应行为取决于凝胶中过量电荷的性质,外加电介质对样品L3的吸水能力影响较小。凝胶强度随聚氨酯链段的引入而提高。     

凯氏聚缩虫(Zoothamnium kentii Grenfell,1884) 形态学及表膜下纤维系统的研究

利用活体观察和蛋白银染色技术对凯氏聚缩虫的形态学和表膜下纤维系统进行了研究．该种的主要鉴别特征为：群体呈不规则的双叉型分支；个员完全伸展时宽钟形，体长60-80μm，体宽40-50μm，口围盘宽40-50μm；伸缩泡单一，顶位；大核“C”形，横位；P2和P3终止后P1继续向胞口的深处延伸，但末端较为平直并不发生明显的弯曲，三列毛基索在终止处向外分散；口围盘纤维碟状；纵长纤维较粗，整体呈现网状．     

退火条件对LDPE空间电荷特性的影响研究

使用冷却速率不同的3种退火方法制备了不同微观形态的LDPE薄膜,对薄膜试品进行了显微观测,并运用傅立叶红外分析对3种试品的结晶度进行了比较,同时使用PEA空间电荷测量技术对不同电场下这3种试品的空间电荷分布进行了观测,并基于结晶度和微观形态对LDPE空间电荷特性做了讨论.研究结果表明施加电场撤压后,高速冷却试品比低速冷却试品和正常冷却试品积聚更多的空间电荷,而随着撤压时间的增加,低速冷却试品中积聚的空间电荷衰减得最快.     

车削加工中进给方向毛刺形态研究

毛刺的产生与存在是金属切削加工中长期存在的问题按照以切削运动和刀具切削刃为基准的毛刺分类体系,在车削实验的基础上对进给方向毛刺的形成机理和形态进行了研究进给方向毛刺是刀具接近进给方向终端时,部分被切金属产生变形,离开切削路径而未被切削,留在工件终端面上的被切削层金属进给方向毛刺是各种形式毛刺中最大的一种其形成时的变形方式有弯曲和滑移进给方向毛刺有一次毛刺和二次毛刺两种基本形态一次毛刺有Ｉ型无毛刺;Ｉ型叠加毛刺;ＩＩ型正常毛刺;ＩＶ型不完全毛刺四种改变工件材料的力学性能和切削参数可以改变进给方向毛刺的形态,减小毛刺尺寸,便于毛刺的去除     

基于红外图像的绝缘子串自动提取和状态识别

为解决目前绝缘子低零值检测方法漏判率高、操作繁琐的问题,提出了一种新的绝缘子串红外图像中绝缘子盘面和铁帽区域自动提取方法和状态识别模型.首先将现场拍摄的绝缘子红外图像进行灰度化处理、去噪、二值化;然后从二值图像中提取反映绝缘子的特征点集合;通过特征点对二值图进行角度校正;最后通过区域提取中的特定算法提取出绝缘子的盘面和铁帽区域.通过提取该区域内的绝对温度、纹理和相对温差率作为绝缘子状态识别的特征集.将用电压分布法测得的绝缘子状态信息作为输出向量,通过训练得到优化的识别模型,用于绝缘子状态识别.该方法经过了220kV试验验证,证实了模型的有效性和实用性.