己二酰二腙类化合物的微波无溶剂合成

在微波无溶剂的条件下,由自制的己二酰二肼和芳醛反应,合成了12种己二酰二腙类化合物。反应过程中无需用到载体和催化剂,实验证明此方法方便、简单、环境友好,是合成此类化合物的有价值的新方法。     

N-苯基-3-氯-6-(3,5-二甲基-1-吡唑基)吡啶-2-甲酰胺及3-氯-6-(3,5-二甲基-1-吡唑基)吡啶-2-甲酸的合成和表征

以3,6-二氯吡啶-2-甲酸为原料经过酰胺化、肼取代、环合、水解等反应合成了标题化合物,并通过红外光谱、核磁共振谱和质谱对其结构进行了表征.     

Li^＋掺杂纳米TiO2的制备及其光催化性能研究

采用溶胶-凝胶法和浸渍法制备了Li^＋掺杂纳米TiO2光催化剂，并用XRD和TEM等技术进行了表征；用pH值漂移法测量了催化剂的零电位pH值（pHPZC）．结果表明，500℃煅烧制得的催化剂均为锐钛矿相；Li^＋的掺杂抑制了TiO2，粒子的生长，提高了催化剂的分散性；催化剂的零电位pH值为6．6—8．1，其值取决于Li^＋的浓度和掺杂方式．分别以紫外光和太阳光为光源，孔雀石绿和甲基橙为降解物评价了催化剂的光催化活性；并用气相色谱测试了污染物降解产生的CO2的含量．结果显示，对孔雀石绿的降解，浸渍法和溶胶-凝胶法掺Li^＋都能有效提高TiO2的光催化活性，但浸渍法比溶胶-凝胶法效果更好，催化活性最高的为浸渍法制备的5％（摩尔分数）Li^＋掺杂TiO2，其在紫外光和太阳光下的光催化活性分别比纯TiO2提高了6—8倍和9-10倍；对甲基橙的降解，除溶胶-凝胶法制备的3％（摩尔分数）Li^＋掺杂TiO2能稍提高光催化活性外，其它Li＇的掺杂都不同程度降低了TiO2的光催化活性；随污染物降解率的增加，最终降解产物CO2的含量增加．实验结果表明，Li^＋掺杂改变了催化剂表面的电荷状态从而改变了催化剂的零电位pH值是造成催化剂降解不同污染物具有不同催化活性的主要原因．     

加成法合成3,3,3-三氟丙基甲基二甲氧基硅烷

以甲基二氯硅烷和甲醇为原料,采用气-液相反应法合成出甲基二甲氧基硅烷;然后,将甲基二甲氧基硅烷与3,3,3-三氟丙烯在铂催化剂作用下进行硅氢加成反应,得到3,3,3-三氟丙基甲基二甲氧基硅烷。考察了原料配比、填料种类等因素对醇解反应的影响以及铂催化剂的种类、用量、反应温度等对加成反应的影响。结果表明,最优合成条件为:在醇解反应中,甲基二氯硅烷与甲醇的量之比为1∶1·8、醇解温度50℃、甲醇滴加速度2mL/min、N2流量80mL/min,在此条件下,甲基二甲氧基硅烷的收率为86%;在加成反应中,采用自制的铂催化剂,当铂催化剂与甲基二甲氧基硅烷的量之比为3·0×10-4∶1、反应温度为120℃时,3,3,3-三氟丙基甲基二甲氧基硅烷的收率达90%。此法可有效提高3,3,3-三氟丙基甲基二甲氧基硅烷的收率。     

四元共聚水凝胶的合成、表征及吸水性研究

以水为分散介质,以丙烯酰胺(AM)、丙烯酸(NaAA)、丙烯酸羟丙酯(HPA)为共聚单体,甲基丙烯酸缩水甘油酯(GMA)为交联单体,通过自由基聚合制得新型水凝胶。考察了各单体用量对水凝胶吸水性能的影响,发现AM∶NaAA∶HPA摩尔比为0.5∶2∶1,GMA用量为1 wt%,水凝胶吸水倍率达到410 g/g。用红外光谱对水凝胶的结构进行了表征。     

基于自相关算法的 TOA 估计方法研究

TOA（脉冲到达时间）估计是检测和截获非合作突发通信信号的关键,在通信对抗中至关重要。在介绍基于自相关（AC）算法 TOA 估计原理的基础上,讨论了在低信噪比情况下自相关算法的门限设置问题。采用双门限方法对门限设置进行了改进,并通过计算机进行了仿真分析和验证。     

用混合式遗传算法进行给水管网现状分析

将广义简约梯度法(GRG)思想应用于传统遗传算法,提出一种新的混合式遗传算法(HGA),此方法具有很强的全局和局部搜索能力,并且无需复杂的编码、解码过程,可以准确解决多变量、多峰值的给水管网现状分析问题。采用此算法,绝大多数的计算值与实测值的误差可减小到1%以下,能准确反映管网的实际工况。     

基于FSVM脱机手写体汉字分类识别研究

针对脱机手写体汉字特点,给出一种采用模糊支持向量机粗分类的方法。根据小波分解像素密度特征,利用模糊支持向量机对汉字进行粗分类。细分类识别提取外围特征,同时融合小波多网格特征,采用一对多算法进行细识别。仿真实验表明,该方法有较高识别率。     

DVC中基于块小波变换的边信息生成算法

在运动补偿内插生成的初始边信息基础上,根据图像的时空相关性,自适应地判断块小波变换方式,传送不同地小波系数辅助解码端生成边信息。实验结果表明,对于不同的视频序列,该算法在一定程度上能有效改进边信息的生成质量。     

基于傅里叶特征谱和相关系数的织物疵点检测

为提高织物疵点自动检测的准确度,提出一种基于傅里叶特征谱和相关系数的织物疵点检测算法。以平纹、斜纹织物为研究对象,对织物图像进行傅里叶变换,得到织物图像的频谱图;定位频谱中的特征峰点,提取表征图像灰度、纹理的五个特征值;以正常织物为模板,计算待检图像特征值与模板图像特征值之间的相关系数,确定用于识别织物疵点的阈值,来实现织物疵点检测。实验结果表明:当阈值设定为0.80时,该算法能够实现稀密路、断经、吊经、纬缩、破洞等常见疵点的准确检测。