丙烯酸系单体-苯乙烯共聚物的制备

为制备聚丙烯纤雄改性用的添加剂，考虑在聚苯乙烯上接枝极性官能团。采用了苯乙烯与丙烯酸系单体水相悬浮共聚的方法在其分子链上引入羧酸根。通过控制引发刑的添加量以控制聚合产物相时分子质量及分布，以满足纤维改性的使用。并通过采用傅立叶红外（FTIR）谱图中羰基在波数1740～1720cm^-1处的特征峰和苯环在1600cm^-1处的峰高比对丙烯酸类单体在共聚物中的含量进行测算。结果证实中和度对共聚比的影响较大，丙烯酸和丙烯酸酯类单体的共聚比与投料比接近。     

线性规划解的存在性判别

对于标准形式的线性规划问题,给出了最优解存在的2种判别条件。证明了这2种条件是最优解存在的等价条件,并对无解情形给出了例子说明。     

聚间苯二甲酰间苯二胺干-湿法及干法纤维静电成形研究

通过聚间苯二甲酰间苯二胺（PMIA）／甲基咪唑四氟硼酸盐（[bmim]BF4）和聚间苯二甲酰间苯二胺（PMIA）／N，N-二甲基乙酰胺（DMAc）两个体系，采用干-湿法以及干法静电纺丝的方法，制备出了直径在300nm～3μm之间的亚微米尺度的纤维，并比较了PMIA干-湿法及干法静电纺丝的成纤工艺．利用光学显微镜、扫描电镜比较了两种方法所得电纺纤维的形态，并通过纤维结晶度测试比较了两种纤维的结晶结构，从而研究了新型溶剂离子液的使用对高聚物纤维静电成形的影响．     

超声分散原位聚合法制备纳米TiO_2/聚酯复合材料

为制得具有抗紫外性的聚酯涂料,通过超声分散制备了TiO2预分散波,研究纳米TiO2在体系中的分散性,并用比分散液原位聚合法合成了纳米TiO2/聚酯复合材料,且制得涂膜,对所制涂膜进行傅里叶变换红外光谱(FT-IR)、扫描电子显微镜(SEM)、扫描探针显微镜(SPM)、紫外可见光谱(UV-VIS)等测试.实验表明,制得的涂膜中纳米粒子分散性好,紫外线屏蔽率达到50%～90%,效果明显.     

前躯体原位聚合溶胶-凝胶过程制备聚酯/纳米TiO_2杂化材料的可行性研究

设计并验证了一种特殊的原位溶胶凝胶过程,即前躯体原位聚合溶胶-凝胶过程的可行性.研究表明,由钛酸正丁酯(TBOT)带入的丁醇(BA)在酯化时被馏出反应体系外,TBOT的引入也不影响酯化反应程度.颗粒状的纳米TiO2在酯化反应阶段即已生成,其平均粒径约70nm,基本呈单分散态,在聚对苯二甲酸乙二醇酯(PET)基体中分散较均匀,这与纳米TiO2在PET基体合成过程中原位部分有机化密切相关.原位引入的纳米TiO2不影响PET树脂基体的热降解性能和相对分子质量分布.结果表明,通过前躯体原位聚合溶胶凝胶过程,在PET的合成体系中引入前驱体TBOT,通过这一方法制备可成型加工的PET/纳米TiO2复合树脂是可行的.     

电喷湿法制备二醋酸纤维素/硫化锌复合纳米粒子

二醋酸纤维素(CDA)/硫化铵((NH4)2S)复合溶液以丙酮为溶剂,在高压静电场力的作用下,喷射到对应的接收溶液ZnSO4中,通过水洗得到粒径分布比较均匀的CDA/ZnS复合纳米粒子.借助光学显微镜及扫描电镜(SEM)观察CDA/ZnS复合纳米粒子的微观形态,CDA质量分数大小较(NH4)2S质量分数对复合粒子粒径影响更大.利用透射电镜(TEM)观察发现ZnS被包覆在有机载体CDA小球中,尺寸大约为5～30nm.对试验产物进行X射线衍射(XRD)表征,证明产物同时含有CDA及ZnS.     

聚乙二醇单甲醚/二醋酸纤维素相变纤维的制备及其热性能的研究

利用具有相变特性的聚乙二醇单甲醚（MPEG）作为工作物质，二醋酸纤维素（CDA）作为基体骨架，2，4-甲苯二异氰酸酯（TDI）作为连接剂，利用接枝共聚的方法将MPEG接枝到CDA骨架上，得到均匀的接枝共聚物溶液，未接枝上的MPEG与接枝共聚物上的MPEG支链存在分子间的互相作用，所以所得溶液是共聚共混体系的溶液。采用干法纺丝成功制得了纤维。对纤维进行的DSC测试表明，该纤维在常温范围具有较高相变焓和较适宜的相变温度。     

高相对分子质量聚碳硅烷(H-PCS)/二甲苯溶液的流变行为

采用美国TA公司ARES-RFS旋转流变仪,对高相对分子质量聚碳硅烷(H-PCS)/二甲苯溶液的流变特性展开研究.结果表明:H-PCS/二甲苯溶液为切力变稀流体;非牛顿指数,n约为0.9;体系质量分数从38%增大到68%时,相应地,黏流活化能Eη从15.38 kJ/mol增至80.16 kJ/mol;综合考虑质量分数、非牛顿指数n和结构黏度指数△η 3个影响原液可纺性的因素,得出纺丝温度为30℃、质量分数为68%的H-PCS/二甲苯原液的可纺性最好.     

POWERLINE-ALS:一种用于输电线路场景深度学习语义分割的机载LiDAR点云数据集

为实现基于深度学习的输电线路点云精确语义分割,必须建立能够准确反映目标类别特征的点云数据集。但现有数据集无法满足输电线路场景点云语义分割的需要。因此,基于机载LiDAR获取的某地区500 kV超高压输电线路巡检点云数据构建了一套深度学习数据集——POWERLINE-ALS。该数据集包含地线、导线、杆塔、植被、建筑、低矮电力线等6个类别,输电线路长21 km。同时,利用PointNet++、PointCNN、KPConv、SPG、RandLA-Net等5种常用深度学习模型对数据集进行了训练和测试。模型实验结果表明,POWERLINE-ALS能够在目前主流的深度学习模型上应用,具有普适性,其最高测试精度和平均交并比分别达95.31%和82.25%,可以满足实际点云数据语义分割工作的精度要求。     

光滑互补函数与互补问题的2-正则解

研究了用光滑互补函数将互补问题转化为非线性方程组时产生的正则性问题。光滑互补函数通常会导致再生方程组产生奇异解,而2-正则性条件是解决奇异性问题的一种工具。在分析了光滑互补函数与二次正齐次函数性质的基础上,给出了2-正则性的成立条件。证明了在很弱的条件下,利用二次正齐次的光滑互补函数可使再生方程组的2-正则性严格地弱于原问题的b-正则性,并说明了已有文献采用的互补函数是此类函数的一个特例,还给出了一类新的符合条件的互补函数。