基于光谱分类模型的保险杠物证无损研究

采用中红外光谱结合化学计量学的方法对车用保险杠碎片进行鉴别，分别对52个车用保险杠碎片样本的全波段光谱数据、指纹区光谱数据和主成分分析降维后的光谱数据建立Fisher判别分析和K近邻算法2种分类模型，并对分类结果进行比较。结果表明，主成分分析提取特征变量后构建的分类模型，分类的准确率更高，对聚丙烯（PP）、PP/滑石粉、PP/滑石粉/碳酸钙（CaCO₃）3种类型的样本分类准确率达到92.3 %，对PP/滑石粉类型中的10种品牌样本分类准确率达到88.9 %，分类结果理想；在构建的2种分类模型中，Fisher判别分析模型的分类率远高于K近邻算法模型，分析认为K近邻算法模型受到样本不均衡的影响；中红外光谱结合化学计量学可以实现对车用保险杠碎片的准确区分，且满足快速、无损的检验要求。     

辛醇接枝碳纳米管复合相变材料的导热性能研究

通过将碳纳米管（CNTs）用混酸进行处理后在其表面以正辛醇（C8H17OH）进行接枝处理,制得接枝C8H17O-CNTs。经红外光谱分析,所得接枝产物出现区别于C8H17OH上的C-O键特征吸收峰,表明接枝成功。在熔融的石蜡（PW）中加入接枝产物并进行搅拌和恒温超声后制得均匀复合物。复合物导热系数的测量结果表明,随温度的升高纯PW和各个组成的复合物的导热系数基本呈现下降趋势。复合物的导热系数基本随C8H17O-CNTs的含量的增加而增大。其中含质量分数为1.0%C8H17O-CNTs的复合物的导热系数较纯PW的导热系数在各个测量温度都提高了大约0.06 Wm-1K-1。     

多壁碳纳米管负载ZnO纳米复合材料的制备及其光催化性能研究

采用溶胶法,以醋酸锌和硝酸处理过的多壁碳纳米管（MWCNTs）为主要原料,制备了MWCNTs-ZnO光催化复合材料。通过X射线衍射（XRD）、透射电子显微镜（TEM）、扫描电子显微镜（SEM）等手段研究了制得样品的形态结构;通过紫外-可见分光光度计（UV-vis）,在紫外光照射下,分析比较了MWCNTs-ZnO复合材料、MWCNTs和ZnO的混合物以及纯ZnO对甲基橙光催化降解的性能。结果表明：在相同条件下MWCNTs-ZnO复合催化剂对甲基橙光降解有着最高的光催化活性。讨论了复合催化剂用量、重复使用等因素对甲基橙光催化降解效果的影响,并就复合催化剂的抗光腐蚀机制进行了初步的探讨。     

舰船甲板油漆红外指纹图谱的无损鉴别

为实现舰船甲板油漆的快速无损检测和精确识别与分类,利用光谱检测和数据分析,采集并获取酚醛漆型等5类共计50个不同品牌、不同生产厂家的舰船甲板油漆样本的红外指纹原始图谱、一阶导数图谱和二阶导数图谱,选择自动基线校正、峰面积归一化、多元散射校正和Savitzky-Golay 7点平滑图谱,建立基于Bayes判别、K近邻、径向基函数神经网络和多层感知器4种判别模型。结果表明:用二阶导数红外指纹图谱结合Bayes-KNN-RBF-MLP法能为舰船甲板油漆品牌的准确检测提供新的快速无损分析手段,且模型检测精度高,方法具有普适性和一定的借鉴意义。     

毛发中美沙酮及其代谢物的分析

本文概述毛发中美沙酮的检验研究现状,简要介绍毛发中美沙酮的提取和检测方法。     

分子动力学模拟研究:低聚物在高分子母体中的扩散

采用显式表示氢原子的全原子模型，应用分子动力学模拟，在SGI O2工作站和SGI Origin 200服务器上用Molecular SimulationsInc．(MSI)的Cerius2软件研究甲基丙烯酸甲酯低聚物(聚合度n=i～10)在聚甲基丙烯酸甲酯母体中的扩散现象。结果表明，随着低聚物聚合度的增加，从单聚体到三聚体其扩散系数迅速减小，而从四聚体到十聚体其扩散系数几乎保持不变。而且，通过对模拟获得的扩散系数进行标度，所得结果能够与实验得到的数值符合得很好。对低聚物在高分予母体中的扩散机理进行了探讨，在聚合度很小时(三个以下)，低聚物可能以整体迁移扩散为主，而在聚合度稍大时，则以局部蠕动扩散为主。     

SiO2/棕榈酸材料的制备及其热分析

将二氧化硅(SiO_2)颗粒混入熔融的棕榈酸(Palmitic Acid,PA)中,通过搅拌和超声制备SiO_2/PA复合相变储能材料。利用红外光谱(FTIR)、X射线衍射(XRD)等分析方法对SiO_2颗粒进行表征。结果表明,文中所涉及二氧化硅的粒径分别为10μm、2μm和15 nm。采用红外光谱仪及差示扫描量热仪(DSC)对SiO_2/PA复合相变储能材料的化学成分、结构和热性能做了表征和测试。经红外光谱分析表明,所得复合物的典型化学键中未发现新键,即复合物中未形成新物质。对复合材料的热分析结果表明,由于SiO_2颗粒的加入,复合物的相变焓有升高的趋势,而其熔点与纯基体材料相比相差不大。     

直径对单壁碳纳米管热力学性质影响的理论研究

采用MedeA软件包优化了一系列不同直径的碳纳米管的结构,并计算了相关声子谱和声子态密度,进一步计算了碳纳米管的热力学性质。结果表明碳纳米管的直径和温度对其热力学性质有影响。碳纳米管的直径越大,其生成能和总能量就越低,即稳定性越好。在低温时,直径对碳纳米管的热力学性质的影响较小;高温时,碳纳米管的热力学性质Cv(T)、S0(T)、–A(T)及Evib(T)随直径增大呈现升高趋势,而E(T)和G(T)则随碳纳米管的直径增大呈现降低趋势。     

基于特征波段-Fisher-K近邻的木器漆拉曼光谱的快速无损鉴别

为了实现木器漆的快速无损检测以及精确识别与分类,采集并获取了晨阳等3种品牌木器漆样本的拉曼光谱,并考察了基线校正、Savitzky-Golay九点平滑法、一阶导数和二阶导数等不同预处理方法的处理效果,建立了特征波段比值、Fisher判别、K近邻(KNN)模型。结果表明:特征波段比值法能以1358cm-1/1239cm-1表征3种木器漆的特征;基于Fisher判别的基线校正、平滑和二阶导数处理的拉曼光谱模型的分类准确率最高,能实现100%区分;在相同的预处理下,KNN判别模型的准确率仅为88.5%。基于二阶导数的拉曼光谱结合特征波段-FisherKNN法能为不同品牌木器漆的准确检测提供一种新的快速无损分析手段,具有普适性和一定的借鉴意义。