Thermodynamic parameters of amitriptyline hydrochloride–additives at cloud point: effects of the ethanol–water mixed media

Abstract

Addition of organic solvents is known to change the properties of amphiphiles through modification of bulk phase. Amitriptyline hydrochloride (AMT) is a tricyclic amphiphilic drug which is usually used as an antidepressant. In drug delivery, the cloud point (CP) of the drug is an important parameter. This article discusses the effects of ethanol–water (EtOH–WR) compositions on the energetic parameters, such as changes in Gibbs energy of clouding (Δ_sG⁰), enthalpy of clouding (Δ_sH⁰), and entropy of clouding (TΔ_sS⁰) of AMT-additive systems. Monovalent alkali halide salts, cationic conventional surfactants, and gemini surfactants were used as additives in the EtOH–WR mixed media whose compositions were varied between 0 and 15% (w/w). The Δ_sG⁰ values are positive for all the additives and the values decrease with the rise in mole fractions of the additives. The Δ_sH⁰ and TΔ_sS⁰ were noted to be positive except for KF in 15% EtOH–WR mixed media.     

闭口闪点测定方法的对比分析

对我国常用的闭口闪点测定方法宾斯基-马丁闭口杯法、阿贝尔闭口杯法和泰格闭口杯法的测定原理进行对比分析，并采用这3种方法分别对2种有证标准样品、4种有机试剂样品和7种喷气燃料样品的闭口闪点进行测定。结果表明：这3种方法在适用范围、仪器结构、升温速率和点火操作要求等方面都有一定差异，导致采用这3种方法测定同一样品的闭口闪点结果略有差异，闪点测定结果之间的最大差值与样品闪点的高低呈正相关；与阿贝尔闭口杯法相比，宾斯基-马丁闭口杯法测得的闪点结果较高，对于3号喷气燃料，二者之差为0～1.0 ℃，阿贝尔闭口杯法更适合3号喷气燃料闭口闪点的测定；对于纯有机试剂样品，阿贝尔闭口杯法和宾斯基-马丁闭口杯法测得的闪点结果呈现较好的线性关系。     

热处理工艺对30MnCrNiMo高强钢组织与性能的影响

借助全自动淬火膨胀仪测定钢的Ac₁、Ac₃相变点,通过对试验钢进行淬火+亚温淬火+回火热处理和淬火+回火热处理,研究了两种热处理工艺下30MnCrNiMo高强钢的组织与性能。结果表明:30MnCrNiMo高强钢的Ac₁、Ac₃相变点分别为653、807 ℃。采用淬火+亚温淬火+回火的热处理工艺所获得的马氏体和铁素体复相组织比直接淬火+回火得到的全马氏体组织更为细小、均匀,试验钢的屈服强度为1499 MPa,伸长率为14.0%,室温、-40 ℃冲击吸收能量分别为35.5和29.5 J,钢的塑性和冲击性能显著提升,有效改善了30MnCrNiMo高强钢的强韧性能。     

Material-point erosion simulation of dynamic fragmentation of metals

We present a validation assessment of the eigenerosion scheme applied in conjunction with the Optimal Transportation Meshfree (OTM) method. The assessment is based on the detonation-driven 304L steel spherical-cap fragmentation experiments of Campbell et al. (2007). Metrics used for purposes of validation include the velocity history of a witness point of the shell and the histogram of recovered fragment sizes. The results of the simulations are found to be in overall good agreement with the experimental measurements, especially when allowances are made for uncertainties in the characterization of the drive and material properties. The ability of the approach to predictively simulate exceedingly complex patterns of fracture and fragmentation under severe conditions of loading and material behavior is remarkable, especially in consideration of the simplicity of the fracture model and its implementation.     

基于ARM7的高精度频率计的设计

文章通过对相位重合检测技术的分析，提出了基于此理论并用ARM7作为主控芯片的高精度频率计的设计方法。该设计方法通过捕捉相位之间的重合点，能够有效消除±1个字的计数误差。在此基础上由于ARM7具有32位的处理器内核以及流水线技术，使得频率计的测量速度和精度比传统的使用16位单片机设计的频率计要高很多。本频率计最大测量频率为10MHz。同时本设计采用安捷伦公司生产的恒温晶振10811A作为标准频率，能够有效保证测量精度能够达到10-10量级。为了降低成本，在设计中选用采用ARM7芯片内部的计数器以及用简单的逻辑电路进行设计。由于其测量精度要超过多周期同步测量法，而成本又比模拟内插法和游标法低很多，因此此频率计拥有很广泛的市场前景。     

The use of bio-diesel based additive as rheology improver and pour point depressant of Nigerian waxy crude

The chemical method has proved to be the most effective mitigating method of wax deposition in petroleum system as it deals with the root cause of wax formation. Most of the commercial chemicals in the industry are very expensive and toxic. This paper aims the use of biodiesel based additives for improving the rheological behavior and pour points of waxy crude from Nigeria field. The biodiesels derived additives gave better performance than the commercial chemical and the seed oils as greatly improvement in rheology and pour point values of the waxy crude were observed     

基于深度学习的人体姿态估计方法综述

基于深度学习的人体姿态估计方法旨在通过构建合适的神经网络，直接从二维的图像特征中回归出人体姿态信息。主要按照2D人体姿态估计到3D人体姿态估计的顺序，并从单人检测与多人检测、稀疏的关节点检测与密集的模型构建等方面，对近年来基于深度学习的人体姿态估计方法进行系统介绍，从而初步了解如何通过深度学习的方法得到人体姿态的各个要素，包括肢体部件的相对朝向和比例尺度、骨骼关节点的位置坐标和连接关系，甚至更为复杂的人体蒙皮模型信息。最后,对当前研究面临的挑战以及未来的热点动向进行概述，清晰地呈现出该领域的发展脉络。     

LTE系统多小区上行联合功控算法

针对传统的小区内开环功率控制算法通常以提升本小区的吞吐量性能为目标，忽略了当前小区用户对邻小区用户同频干扰的问题，为提升边缘用户性能的同时兼顾系统整体性能，提出了一种LTE系统小区间上行联合功率控制（UJPC）算法。该算法采用单基站三扇区为系统模型，以最优化系统吞吐量比例公平函数为目标，首先根据最小信干噪比（SINR）约束值和用户最大发射功率这两个约束条件得到相应的数学优化模型，然后采用连续凸近似的方法求解优化问题得出各个基站所管辖的小区内所有用户的最优发射功率。仿真结果表明，与基准的开环功控方案相比，联合功控方案在保证系统平均频谱利用率的情况下能够较大幅度地提高小区边缘频谱利用率，其最佳性能增益能达到50%。     

空间语义增强下的城市交通事故数据可视分析

目的 海量城市交通事故数据可能蕴含有交通事故的空间模式，挖掘出交通事故的空间模式有助于开展交通事故的防治工作。目前交通管理部门虽然记录了交通事故发生地的空间位置信息，但没有对事故发生地进行空间语义描述，从而影响对交通事故空间模式的深入分析。因此，提出一种交通事故数据空间语义增强方法，并设计了一套可视分析系统。方法 基于城市兴趣点来增强交通事故数据的空间语义。以事故发生点为中心获取周围城市兴趣点，使用特征向量刻画兴趣点的数量、类别及其与事故发生点的距离，并称此向量为空间语义特征向量。将空间语义特征向量和相应的交通事故关联，以达到增强其空间语义的目的。然后，基于空间语义特征向量，使用自组织映射聚类算法对交通事故进行聚类分析，根据其空间语义特征将交通事故分为若干类别。最后，通过使用地图视图展示事故点数据、聚类视图和平行坐标视图展示聚类分析的结果及其空间语义特征的可视化方法，对交通事故的空间模式进行分析。结果 针对空间语义增强的交通事故数据以及相关分析任务，有效地使用上述数据分析方法与可视化技术，设计并实现了一套多视图关联的可视分析系统，提供了便捷的交互方式辅助用户分析。通过研发人员和交通警察共同对安徽省合肥市2018年的交通事故数据进行分析，将交通事故发生地划分9类并指出每类地点的空间语义特点，进一步分析出了事故高发区域的空间语义特性。结论 本文提出的交通事故数据空间语义增强方法和可视分析方法可以帮助用户揭示交通事故的空间语义模式，有助于深入分析和认识交通事故的成因，能为交通事故防治相关的城市建设工作提供建议。