石粉与粉煤灰复合作水泥混凝土掺合料的性能研究

石粉为石材加工过程中产生的废料，但其可与燃煤电厂排放的粉煤灰复合作水泥混凝土的掺合料。研究结果表明：石粉按一定掺量与粉煤灰复合后掺入水泥混凝土中，其强度、抗渗透性和抗钢筋锈蚀性均比单掺粉煤灰混凝土的有所提高，其中以6％和9％的石粉掺量与粉煤灰复合掺入混凝土中的性能为最好。     

细胞分裂素6-苄胺基嘌呤合成新工艺

在碱金属氢氧化物催化下,用腺嘌呤和苯甲醇制得6-苄胺基嘌呤。总收率98％,纯度97.2％。     

羟基磷酸铁铵的制备与表征

采用硫酸亚铁和磷酸为原料,在尿素存在的条件下,水热合成得到高纯度的羟基磷酸铁铵。研究发现,反应温度不同得到的羟基磷酸铁铵的结晶度会有所不同,形貌差异较大。利用XRD、SEM、TG-DTA和红外分析等手段对制备的样品组成、结构、晶型和形貌做分析表征,分析了羟基磷酸铁铵在加热过程中的相变过程。结果表明,在静态羟基磷酸铁铵中,磷酸和铁具有固定的化学计量比,经高温煅烧后得到高纯度磷酸铁,可应用其制备锂离子电池正极材料磷酸铁锂的前驱体,且此法合成工艺简单,具有良好的工业应用潜质。     

MAH接枝EPDM增韧PA66的研究

研究了MAH(马来酸酐)接枝三元乙丙橡胶(EPDM—g-MAH)对尼龙66(PA66)的增韧作用。利用SEM(扫描电镜)观察了共混体系的微观形貌(形态结构)，并运用小角激光散射(SALS)方法研究了EPDM的加入对PA66结晶性能的影响。结果表明，未接枝的EPDM与PA66的相容性很差，而EPDM—g—MAH与PA66相容性明显增加，EPDM-g—MAH粒子均匀分散在PA66中，共混体系力学性能有很大提高。随着EPDM—g—MAH用量的增加，PA66球晶尺寸变小，共混体系界面结合更加紧密。     

SDARP：基于软件定义网络的地址解析协议代理机制

针对以太网中,主机之间存在大量的地址解析协议（ARP）的广播流量,导致以太网规模受限问题的研究,提出基于软件定义网络的地址解析协议代理机制（SDARP）,利用软件定义网络范式,集中处理地址解析协议报文,应答地址解析请求,从而抑制广播流量。SDARP基于RYU控制器实现。基于Mininet仿真器的虚拟试验床实验证明：SDARP对主机透明,能够有效减少92.9%的ARP广播报文,消除广播风暴,并减少35.9%的ICMP传输时间。     

高掺量工业废渣陶瓷仿古砖坯料成形性能优化

研究了两个粉煤灰掺入量为70％的瓷质仿古砖坯的配方，配方中瘠性料分别达到了78％和83％，其中YL配方：粉煤灰70％，粘土22％，钾长石8％，烧成温度为1230℃，吸水率0．23％；ZXJ配方：粉煤灰70％，粘土17％，钾长石13％，T烧=1200℃，吸水率0．12％。但存在坯料球磨后的泥浆悬浮性不好，坯料成形性能较差的现象，选用了羧甲基纤维紊钠（CMC）、氯化聚乙烯（CPE）、硅酸钠三种添加剂，分析了各种添加剂对高掺量粉煤灰坯泥性状，成形性能，干坯强度的影响，以寻求提高坯料成形性能的最佳途径。     

PET/纳米TiO2复合材料松弛行为的研究

以PET/纳米TiO2复合材料为对象,采用TMA、DMTA等手段,从分子运动的角度对该复合体系的松弛行为进行了研究.结果表明,纳米粒子在聚合物基体中与分子链通过物理或化学作用限制分子链的运动与松弛.体现在复合体系的温度-形变谱图中,随纳米TiO2含量的增加,玻璃化转变提前,橡胶平台降低,黏流温度升高.在温度黏弹谱中,与纯PET相比PET/纳米TiO2复合体系的嶙a变提前,储能模量增加,低温下损耗模量也有所增加.     

基于多元混合时序分析及灰色理论的水华藻类生长阶段多因素预测方法

在水华防治工作中,水华预测一直都是1个难点,由于藻类水华整个生成过程各阶段的变化机理不尽相同,现有预测方法采用某1个模型对水华生成的全过程进行建模预测并不合理。因此本文针对水华生成过程中持续时间最长且变化规律明显的藻类生长阶段,采用多元时序分析技术,通过对藻类生长阶段中的多特征因素时序建模分析,以影响和表征藻类生长的特征因素作为模型输入和输出,考虑藻类生长阶段的趋势性、周期性、随机性变化规律,建立多元混合时序模型,并结合灰色理论思想,改进模型预测算法,从而提出基于多元混合时序分析及灰色理论的水华藻类生长阶段多因素预测方法,以实现对包含影响因素在内的特征因素变化特性的全面描述和预测以及对模型预测精度的进一步提高。采用本文方法及传统方法分别对江苏太湖水华特征因素监测数据进行建模预测,结果表明,基于本文方法的水华特征因素预测结果与实测结果更相符、预测平均误差绝对值更小。     

基于不确定决策树分类算法在滑坡危险性预测的应用

滑坡灾害预测受多种因素影响,其中降雨等不确定因素存在难以获取数据及有效处理等难题,为提高滑坡危险性预测的准确率,根据滑坡灾害发生相关理论及决策树分类原理,提出了基于不确定决策树算法在滑坡危险性预测的方法.该方法引入不确定因子降雨,并将不确定因子和其余评价因子一起,根据不确定决策树算法理论构建出不确定决策树,建立滑坡危险性等级预测模型,并用延安市宝塔区的实例进行验证.实验结果表明,该预测方法取得了较高的总体精度和有效精度,达到了滑坡预测的精度标准,且两项预测精度均高于传统C4.5决策树方法.