DBSA掺杂聚苯胺在导电塑料中的应用

以十二烷基苯磺酸(DBSA)作为掺杂酸合成掺杂态聚苯胺,并以掺杂态聚苯胺和特导炭黑做为导电填料,线性低密度聚乙烯(LLDPE)为基体,乙烯-乙酸乙烯酯(EVA)作为增塑剂,掺杂态聚苯胺和特导炭黑作为导电填料,制备导电塑料。使用四探针法测定了掺杂态聚苯胺和导电塑料的电导率,使用扫描电子显微镜、X射线衍射、红外光谱法、热重法对掺杂态聚苯胺进行分析和表征,并且测试了导电塑料的力学性能和流动性能。研究表明:掺杂态聚苯胺具有良好的导电性能,可以作为导电塑料的导电填料使用;并且使用掺杂态聚苯胺和特导炭黑作为导电填料制备的导电塑料比单独使用掺杂态聚苯胺具有更好的导电性能,力学性能。     

计及供电方收益的分时电价优化

峰谷分时电价是电力需求侧管理的一个重要手段。基于利益驱动,用户对变化的电价作出响应,自动地调整用电时间和用电量,从而实现负荷曲线的削峰填谷,达到延缓投资、提高电网运行稳定和经济性的目的。以峰谷差最小为目标、用户利益和供电方合理利润等为约束,以负荷转移率模拟电价响应行为,建立了分时电价优化模型。模型求解采用遗传算法。最后,通过算例分析分时电价下的用户响应效果,验证了模型及方法的有效性,并分析了不同的时段划分对用户响应的影响。     

南疆灰枣果皮蜡质成分初探

红枣果皮蜡质是影响红枣果品品质的重要因素,为了分析南疆灰枣果皮蜡质成分,本试验采用溶剂萃取和气相色谱-质谱联用法(GC-MS),对南疆灰枣果皮蜡质提取工艺与主要成分进行了研究。结果表明:最佳提取工艺条件为,三氯甲烷与二氯甲烷混合配比为1∶2,总溶剂添加量为20mL,提取时间为60s;GC-MS共鉴定出灰枣果皮蜡质24种化合物:即酯类5种、酸类7种、醇类4种、烯类3种、烷类2种和三氟乙酰胺与9反,12反-9,12十八二碳烯酰氯各一种。     

脂肪酸纯度标准物质电位滴定定值方法的建立及其不确定度评价

本文建立了基于电位滴定的脂肪酸纯度标准物质定值方法,通过国家级一级标准物质邻苯二甲酸氢钾实现了向成份量库伦基准的溯源.利用本方法对十三烷酸(C13∶0)、∶十四烷酸(C14∶0)、十七烷酸( C17∶0)等共七种脂肪酸进行定值分析.实验考察了方法的线性和精密度,探讨评价了测定结果的准确性及不确定度.实验结果证明本方法具...     

使用机械天平应注意的问题

本文主要介绍了机械天平使用前、使用中和使用后一些应注意的事项,以利于同行和使用者借鉴。     

微波辅助提取红枣多糖工艺的研究

以新疆阿拉尔红枣(冬枣)为原料,通过微波处理与热水浸提相结合的方法对红枣中的多糖提取工艺进行了研究,通过正交试验确定红枣多糖最佳提取工艺:3倍加水量,水浴浸提温度90℃,微波处理时间20min,浸提次数2次,多糖提取率最大值达到4.22%。     

多浪羊肉肌原纤维蛋白乳化性的研究

为探寻多浪羊肉肌原纤维蛋白乳化性的影响因素和变化规律。本文以新疆多浪羊为供试材料,以乳化活力指数和乳化稳定指数为指标,结合单因素实验方法,研究了不同温度、p H、Na Cl浓度和肌原纤维蛋白浓度对多浪羊肉肌原纤维蛋白乳化性的影响。结果表明:乳化活力指数和乳化稳定指数随着温度的升高先增加后降低,在60℃时达到最大值,分别为0.02m2/g和63.21%。p H5时,乳化活力指数达到最大值0.04m2/g;p H6时,乳化稳定指数达到最大值42.73%。乳化活力指数和乳化稳定指数随着Na Cl浓度的升高先增加后降低,在Na Cl浓度为0.4mol/L时达到最大值,分别为0.04m2/g和50.40%。乳化活力指数随着肌原纤维蛋白质浓度的增大呈显著降低的趋势(p<0.05),乳化稳定指数在肌原纤维蛋白浓度为2.0mg/m L时达到最大值49.55%。研究为拓宽多浪羊肉肌原纤维蛋白在食品加工中的应用提供了理论依据。     

平缝作业下缝纫线用量的研究

缝纫线是服装辅料中消耗量较大的原料,合理计算缝纫线用量,既便于服装成本的核算,又加强生产管理的计划性与科学性,同时也有利于服装质量管理。针对7种不同厚度的服装面料进行1.01缝型的平缝测试,归纳出不同厚度面料的平缝用线量消耗比,并对影响平缝用线量的因素进行了分析,所得结论为:在面料相同的前提下,针码密度与用线量呈反比;在a(细线)线的情况下,面线缝线消耗比的倍数关系几乎都在1.5倍以下,在c线(粗线)的情况下,面线缝线消耗比的倍数关系大部分在1.5倍以上;同种条件下,c线比a线的消耗量大,并且经向用线消耗略大于纬向,c线经向消耗量是a线的1.47倍,c线纬向消耗量是a线的1.32倍。     

一种半监督联合模型下的异常流量检测算法

网络异常通常表现在多维特征中,而当前检测方法局限于一维特征或者多维特征的简单组合,使系统检测率低、误报率高.同时,有监督学习需要大量训练数据,而无监督学习准确率不足.因此,本文提出半监督联合模型(Semi-Supervised Combination,SMC)对数据的多维特征进行检测,通过解决非线性优化问题使联合过程信息损失最小化,较好地处理了噪声与孤立点.半监督学习方式利用少量已标记数据使模型更准确.本文以模糊C均值聚类(Fuzzy C-Means,FCM)作为基本检测器,经过实验验证,在目标误报率下基于SMC模型的异常检测算法的准确率比单个基本检测器提高了10％到20％.     

面向温度变化的相机光学系统参数模型研究

温度变化会导致航天相机光学系统不同组件的膨胀或收缩和光学材料折射率的变化,都会带来光学系统内参数的变化,从而影响相机的测量精度.针对上述问题,首先利用仿真和实验表明,温度变化是通过影响内参数变化进而影响像点位置发生变化,并建立像点位置漂移模型.然后提出了一种基于温度变化与镜头光学系统内参数变化关系的曲线拟合模型,最后通过实验证明该模型能够有效地降低受温度影响的图像点位置漂移量,从而减小温度变化对相机光学系统的影响.