甲醇-四氢呋喃-水体系分离新方法的研究

研究了萃取精馏技术和加盐分相技术在甲醇-四氢呋喃-水体系分离中的应用,选择了萃取精馏所用溶剂,采用氟化钾分离四氢呋喃,水体系,设计了工艺流程,确定了操作条件,实验结果表明,采用以上技术可成功地将甲醇与四氢呋喃分离,甲醇与四氢呋喃的纯度(按质量分数计)都可达到99．0％以上。     

乙醇-水溶液的渗透蒸发膜分离(英文)

报导一种用于渗透蒸发分离乙醇-水溶液的长寿命复合膜,它是通过在不对称多孔镍基片沉积等离子体聚合物薄层而制成的.根据等离子体聚合条件的不同分离膜可以是乙醇优先透过性的或水优先透过性的,其中等离子体聚吡咯烷膜的水分离系数可达3.7,等离子体聚(N-乙烯基比咯烷酮+甲烷)的乙醇分离系数可达2.7基于多孔镍基片在溶剂中的结构稳定性和等离子体聚合物的交联网络,这种复合分离膜有希望发展成为一种抗溶剂,长寿命的渗透蒸发膜。     

计算通信网络可靠性的分解技术

本文应用分离节点的概念将图分解成两个子图，使通信网络端对可靠性的成功函数简化为两个子网络的可靠性成功子函数，并且进一步导出由子网络不交化表示的原网络的不交化表达式，最后得到通信网络更简便更紧凑的端对可靠性表达式，此简化方法适用于任意系统可靠性的计算．     

磁分离酶联免疫测试分析仪的研制

给出了磁分离酶联免疫测试分析仪测试中成色物的吸光度与人体被测抗原的浓度之间的函数关系，通过试剂测试反应产物酚酞的吸光度与光的波长之间的函数关系，给出了磁分离酶联免疫测试分析仪的测试原理，讨论了根据非线性拟合所得到的参数，由测量得到的实际标本吸光度反算实际标本浓度的方法，给出了磁分离酶联免疫测试分析仪硬件电路的工作原理，提出硬件电路和软件系统的设计方案并且研制了样机。     

非线性Schroedinger方程的暗孤子微扰理论

基于分离变量法和构件平方约斯特（Jost）解完备集发展了研究非线性schroedinger（NLS^＋）方程的暗孤子微扰理论，给出了求微扰NLS^＋方程绝热解的一般方法，暗孤子参数演化方程和一级修正计算公式一以阻尼NLS^＋方程为例说明这种方法的应用.     

二醇扩链剂对热塑性聚氨酯性能的影响

讨论了不同结构的小二醇以及TPU中刚性链段分子对聚氨酯TPU性能的影响。结果表明，改变小二醇的结构和数量可以有效调节聚合物的硬度、模量、撕裂强度以及其他性能。二醇扩链剂是影响TPU物理性能的一个重要因素。     

重力分离地球动力理论

本文介绍了作者提出的重力分离地球动力理论。其具体内容有：理论提出的依据；重力分离产生的几种重要效应；该效应对板块运动、岛弧现象等主要地球动力学现象的阐述；理论能解释的一些更为具体的地球动力学现象；理论引出的对地球及其它行星演化的推测。作者认为该理论表现出在很多方面比目前的其它理论更为合理。     

VoIP体系的不足及基于软交换的解决方案

VoIP技术发展至今,功能过于集中的网关已经成为其发展的瓶颈,将软交换技术应用到VoIP中可以很好地解决这个问题.本文介绍了当前IP电话的体系结构,分析了存在的诸多不足,提出了基于软交换的下一代VoIP基本结构并阐述了它所具有的优势.     

膜分离在镀镍废水处理中的应用

采用膜分离技术中的纳滤,反渗透以及络合-超滤耦合过程处理电镀废水中常见的含镍废水。以回收重金属镍和回用废水为目的,讨论了操作压强对膜通量、截留率的影响。实验结果表明,三种膜分离方法处理含镍废水均远低于国家排放标准,镍的截留率均大于99%,实现了分离的目的,且透过的水可以回用。     

Blind separation of sources in nonlinear convolved mixture based on a novel network

Blind separation of independent sources from their nonlinear convoluted mixtures is a more realistic problem than from linear ones. A solution to this problem based on the Entropy Maximization principle is presented. First we propose a novel two-layer network as the de-mixing system to separate sources in nonlinear convolved mixture. In output layer of our network we use feedback network architecture to cope with convoluted mixtures. Then we derive learning algorithms for the two-layer network by maximizing the information entropy. Based on the comparison of the computer simulation results, it can be concluded that the proposed algorithm has a better nonlinear convolved blind signal separation effect than the H.H. Y' s algorithm.