含能黏合剂聚2,2-二硝基丁基丙烯酸酯的合成与性能

以1-硝基丙烷为原料,经过氧化硝化和羟甲基化反应合成了2,2-二硝基-1-丁醇.2,2-二硝基丁醇与丙烯酸进行酯化反应得到2,2-二硝基丁基丙烯酸酯.以2,2-二硝基丁基丙烯酸酯为单体,偶氮二异丁腈为引发剂,甲苯为溶剂,按自由基聚合机理,合成了含能黏合剂聚2,2-二硝基丁基丙烯酸酯,确定了2,2-二硝基丁基丙烯酸酯的均聚动力学.用FTIR,1 HNMR,TG,DSC等方法表征了聚2,2-二硝基丁基丙烯酸酯的结构和热性能.结果表明,2,2-二硝基丁基丙烯酸酯均聚速率方程为Rp=k[M1].27[I]0.63,说明链终止为单基终止和双基终止并存.聚2,2-二硝基丁基丙烯酸酯热分解峰温为260℃,质量损失21%.     

可跨膜SOD对肝癌及正常肝细胞增殖的作用

可跨膜融合蛋白PTD-SOD与肝癌细胞和正常肝细胞共培养,使细胞内SOD活力分别增加了52%和23%,提高胞内总抗氧化能力(T-AOC)水平达100%,同时降低ROS水平.实验结果显示,肝癌细胞增殖受到显著抑制,最高抑制率达91.91%,对正常肝细胞抑制率较小,为45.50%.     

圆弧空间曲线梁架钢结构施工技术

天津霍元甲纪念馆工程为圆形钢结构仿古建筑,圆弧钢梁采用热轧H型钢制作,本文论述了圆弧空间复杂曲线钢梁施工的技术难点、施工方法。     

弹性地基上加热圆板的非线性轴对称自由振动

基于von Karman薄板理论和Hamilton原理,运用假设时间模态法,得到了弹性地基上加热圆板非线性轴对称自由振动的常微分控制方程.考虑不可移简支边界条件,采用打靶法得到了一阶屈曲位形下的前3阶振型的数值结果.结果表明:随地基弹性系数增加,热屈曲临界温度增加;在小振幅的情形下,振型对屈曲构型的影响和地基系数对振型...     

Na2SO3/H2O体系引发MMA聚合

实现了亚硫酸钠水溶液可以引发甲基丙烯酸甲酯(MMA)的聚合,并进一步研究了各种因素对聚合速率和聚合物分子量的影响.结果表明:亚硫酸钠水溶液可以有效引发甲基丙烯酸甲酯聚合;聚合动力学方程为Rp=kp[MMA]1.6[Na2SO3]0.44,聚合反应的总的活化能为81.7kJ/mol,所得到的聚合物分子量可达1.36x105,单体转化率高达86.7%.初步讨论了该引发体系可能的机理.     

圆形线电流的磁场分布

直接由毕奥-萨伐尔定律的计算公式,在更为普遍的情况下,计算出了圆形线电流在全空间的磁场分布,并进一步讨论了其在中心轴线上、平面内及远区的磁感应强度。     

烯丙基缩水甘油醚与丙烯酸甲酯的活性聚合

研究了在咪唑基二硫代甲酸苄酯的存在下,热引发烯丙基缩水甘油醚与丙烯酸甲酯的活性自由基聚合反应.实验结果表明,共聚合反应具有良好的活性特征.聚合物分子量随单体转化率线性增长,分子量分布窄,ln([M]0/[M])与聚合反应时间呈线性关系.聚合物结构分析证明生成了含有环氧官能团的聚丙烯酸甲酯.烯丙基缩水甘油醚在聚合物中的含量随着转化率和它在单体中比例的增加而增加.不过当单体中烯丙基缩水甘油醚的比例增大时,反应速率降低.利用聚苯乙烯大分子控制剂,合成了含有环氧官能团的两嵌段共聚物,即聚苯乙烯-聚(烯丙基缩水甘油醚/丙烯酸甲酯)(PS-b-P(MA-co-AGE)).     

GPS软件接收机中C/A码信号捕获的圆周相关算法

采用圆周相关算法实现全球卫星定位系统(GPS)C/A码信号的捕获. 该算法用快速傅立叶变换将输入数据和本地产生的数据变换到频率域, 在频率域进行二者的圆周相关处理, 对相关结果反变换并找到其最大绝对值, 将该值与预先设定的门限值比较, 如果大于门限值, 则信号捕获成功. 圆周相关算法可实现快速获取GPS C/A码信号, 且灵敏度较高.     

基于粒子群优化的圆阵列波束形成方法

围绕均匀圆阵列(uniform circular array, UCA)在波束形成中存在的波束主瓣宽、旁瓣电平高的问题,提出了一种基于粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)算法的圆阵列波束形成方法。通过对UCA的输出信号进行模式空间变换,将UCA数据转换为虚拟均匀线阵数据形式。利用PSO算法充分挖掘均匀线阵各阵元间数据信息,进行阵元拓展,从而实现阵列阵元数及孔径尺度的增加,实现降低阵列波束主瓣宽度及旁瓣电平的目的。实验结果表明,在适当增加计算复杂度的前提下,利用PSO算法对阵列进行阵元拓展可以显著地提高波束形成质量,且适用于自适应波束形成。     

Do Long‐Run Theory Restrictions Help in Forecasting?

Do long‐run equilibrium relations suggested by economic theory help to improve the forecasting performance of a cointegrated vector error correction model (VECM)? In this paper we try to answer this question in the context of a two‐country model developed for the Canadian and US economies. We compare the forecasting performance of the exactly identified cointegrated VECMs to the performance of the over‐identified VECMs with the long‐run theory restrictions imposed. We allow for model uncertainty and conduct this comparison for every possible combination of the cointegration ranks of the Canadian and US models. We show that the over‐identified structural cointegrated models generally outperform the exactly identified models in forecasting Canadian macroeconomic variables. We also show that the pooled forecasts generated from the over‐identified models beat most of the individual exactly identified and over‐identified models as well as the VARs in levels and in differences. Copyright © 2011 John Wiley & Sons, Ltd.