硫酸高铈催化合成异丁酸丁酯

以异丁酸和正丁醇为原料,硫酸高铈为催化剂合成了食用香料异丁酸丁酯。考察了催化剂用量、醇酸物质的量比、回流反应时间、催化剂重复使用性及带水剂种类等因素对产物收率的影响。结果表明,硫酸高铈是合成异丁酸丁酯高效、经济且环境友好的非均相催化剂,具有一定工业化应用前景。适宜反应条件为:异丁酸0.2 mol,醇酸物质的量比1.2,催化剂1.0 g,带水剂为5 mL苯,回流反应60 m in,收率可达94.8%。     

异丁酸丁酯的催化合成

采用强酸性阳离子交换树脂为催化剂合成了异丁酸丁酯,考察了催化剂用量、醇酸物质的量比、反应时间、催化剂重复使用性及带水剂等因素对收率的影响。结果表明该催化剂具有催化活性高,易分离回收,重复使用性良好,废液排放量少等优势。最佳反应条件下收率90．1％。     

基于18倍频技术的60GHz光载无线通信系统研究

理论提出并仿真研究了采用铌酸锂-马赫曾德尔 调制器(LN-MZM)和高非线性光纤(HNLF)中四 波混频(FWM)效应产生18倍频光载毫米波的光载无线通信(ROF)系 统。在中心站(CS),通过调节 LN-MZM的直流偏置电压和调制深度,射频(RF)信号间的相位差,产生±3阶边带,再利 用强度调制器 将基带数据调制到－3阶边带上,耦合后的两个3阶边带经光纤发送至基站(BS)。在基站 ,将耦合后的±3阶边带送入HNLF,经过FWM后生成±9阶边带,经滤波后在光电检测器中拍频得到18倍频 电毫米波信 号。仿真结果表明,采用3.3 GHz的RF信号,可产生频率为60 GHz的光载毫米波。2.5 Gb/s信号经光纤传 输40 km后,信号质量仍然良好。还研究了HNLF的输入光功率和长度 对系统性能的影响,得到了系统性能最佳的条件。     

外弹道测量数据的小波阈值去噪方法研究

针对外弹道测量数据的随机误差难以消除的问题,介绍了小波变换的理论,阐述了小波阈值消噪的基本原理,对硬阈值和软阈值函数的优缺点进行了对比分析,讨论了小波阈值去噪中阈值的选取方法,并将小波阈值去噪理论应用于外弹道测量数据的随机误差处理,以信噪比和均方误差为衡量指标,通过在不同阈值和不同阈值函数条件下的去噪效果的对比,研究了更适用于外弹道测量数据的小波阈值去噪方法。     

准经典轨线法在反应动力学中的应用

"反应"是如何发生的是分子反应动力学研究的一个基本问题。但是要想精确地研究反应发生的本质始终是一个挑战。准经典轨线法在经典轨线方法的基础上进行了改进,既缩短了计算所需要的时间,又人为的引入了一些量子效应。所以该方法被广泛用于研究一些典型的小分子反应。     

吡咯和吡啶燃烧的反应分子动力学模拟

采用基于反应力场的分子动力学方法(ReaxFF)研究了吡咯和吡啶的燃烧反应机理。重点考察了不同温度下吡咯和吡啶的燃烧过程中反应物、产物和主要反应中间体的分子数量变化规律,基于动力学轨迹可视化地观察获得了吡咯和吡啶的燃烧反应机理。结果表明,温度是影响芳香氮化物燃烧的重要因素。在燃烧过程中,随着温度的升高,CO2、H2O和氮氧化物(NOx)的生成速率逐渐加快,数量增多。随着反应的进行,CO2和H2O的生成量会逐渐趋于平衡,且达到平衡的时间随温度的升高而加快。吡咯和吡啶的分解速率都随着温度的升高不断增大。但在相同温度下,吡啶的分解时间比吡咯要长,分解速率比吡咯要低。两者燃烧产物、氧化过程中的含氮中间体相同,但热解开环方式、烃类自由基裂解路径明显不同。     

蒎烷基噻唑腙类衍生物的合成及其抗肿瘤活性

以诺蒎酮为原料,经过加成、缩合、环化等反应,合成出蒎烷基噻唑腙衍生物4a～4n,采用FTIR、1HNMR、13CNMR和HRMS对化合物的结构进行了表征。考察了化合物4a～4n对人肝癌细胞(HepG2)、人多发性骨髓瘤细胞(RPMI-8226)、人肺癌细胞(A549)和乳腺癌细胞(MDA-MB-231)的抗肿瘤活性。实验结果表明,化合物4a的抗肿瘤活性最强,其对Hep G2、8226、A549和231细胞的IC50分别低至5.8、8.8、7.1和10.6μmol/L;化合物4c的抗肿瘤活性也较强,其IC50分别为8.9、8.7、7.3和9.7μmol/L。细胞凋亡和周期实验数据显示,当化合物4a浓度从0增加到40μmol/L时,A549细胞的总凋亡率从6.55%增加到47.20%,G2/M期的细胞数量从13.50%上升至51.72%。以上结果表明,化合物4a能够诱导A549细胞凋亡,并将细胞有丝分裂周期阻滞在G2/M期。     

煤矿立井提升机新型盘形制动器的应用分析

盘形制动器属于提升系统内的一重要部件,为确保提升机盘形制动器的稳定可靠运行,基于同家梁矿矿井提升机盘形制动器应用现状,分析了现存的主要问题,提出了采用智能监测盘形制动器来替代原盘形制动器的策略.通过在该新型盘形制动器内装设内置制动正压力传感器,解决了老旧盘形制动器无法准确测量内部碟簧力的问题,取得了较好的应用效果.     

面向异质信息网络的表示学习方法研究综述

网络表示学习旨在为网络中的组件(节点、边、子网络等)学习出低维的表征向量,使得这些向量能够在最大程度上保留组件在原网络中的特性。异质信息网络是由多种类型的节点、链接关系以及属性信息组成的网络,具有动态性、大规模和异质性等特点,在现实生活中普遍存在。融合多种异质信息进行网络表示学习,能在一定程度上解决数据稀疏问题,同时有助于训练出具有高区别力和推理能力的表征向量。但与此同时,也面临着如何有效处理复杂数据关系以及平衡异质信息的挑战。近年来,研究者们针对异质信息网络设计了不同的表示学习算法,在很大程度上推动了该领域的发展。针对这些算法,首先设计一个统一的分类框架,接着对各类别下的代表性算法进行概括介绍和比较,分析它们的时间复杂度和优缺点。此外,分类汇总了实验中的常用数据集。最后给出了该领域的挑战和未来可能的研究方向。