试论高校实验室建设与管理

改变实验教学观念，完善实验教学方法和手段，在软硬件方面加强实验室建设与管理等方面提出思路。     

磷酸锌钾和磷酸锌关系的机理探讨

采用磷酸、氧化锌、硝酸锌、氢氧化钾等为原料,研究了4种不同的工艺路线合成KZnPO4。通过XRD检测发现,4种工艺合成的KZnPO4均含有KZn2HPO4PO4。经实验分析表明,按反应方程式反应,可分别合成KZn2HPO4PO4和KZnPO4;其中KZn2HPO4PO4是合成KZnPO4的中间产物;而分别由KZn2HPO4PO4和KZnPO4出发与锌盐反应都可以合成磷酸锌。     

酸性溶液中混合氧化物阳极的研究

研制了以钛为基体、贱金属为主体、贵金属为掺杂元素的新型混合氧化物不溶性阳极。它的特点一是包含三个起不同作用的涂层即表面层、中间层和底层;二是它的活性高、寿命长。本文用稳态动电位扫描法研究了高浓度硫酸介质中(～180g/1 H_2SO_4)该类电极的阳极行为;并用 X 射线衍射、电子显微镜等方法分析了电极的组成和形貌。本文讨论了电极稳定性和失效的原因,并用 ALT 强化电解的方法考察了电极的工作寿命。研究结果表明,新型阳极交换电流密度为10~(-4)～10~(-5)数量级,Tafel斜率 b 为0.077～0.121v。与 Pb—Ag(1%Ag)相比,新型阳极具有良好的电催化活性,节电可达13%以上。其工作时间在电流密度为10000A/m~2可达310h。     

机械学科教学质量问卷调查及分析

一、前言为了解我校目前的教学状况和存在的问题,笔者以机械工程学院本科生及教师为对象,对一至四年级部分本科生和教师进行了问卷调查。经过对调查结果的汇总和分析,笔者认为,本次调查内容具有一定的普遍性,基本上能反映全校的教学质量情况。1.问卷调查表发放和回收情况问卷调查表发放范围:机械工程学院一至四年级部分学生(每年级30份);机械工程学院各类教师。问卷调查表发放及回收情况:学生卷发放120份,回收116份,回收率为96.7%;教师卷发放50份,回收48份,回收率为96%。2.汇总和统计分析方法调查项目中如有多选项,则按其重要程度排序,然后以不同的权重相乘,并以百分比形式表示。     

用于Ni和Zn电积的节能形稳阳极(DSA)——实验室研究

在金属电积生产中,降低阳极上的析氧(或析氯)超电压是节能的重要途径之一。采用形稳阳极(Dimensionally Stable Anodes,简称DSA)可以实现。以Ti为基材的DSA具有抗腐蚀性强,析氧超电压低,不污染阴极产品等优点,可望取代现行Pb阳极,达到节能目的。研制了四种新型阳极,即Ti基RuO_2—TiO_2(Ⅰ);Ti基MnO_2(Ⅱ);石墨基RuO_2—TiO_2(Ⅲ)及陶瓷基RuO_2—TiO_2(Ⅳ)。用稳态恒电位法测定了极化曲线,获得了不同电流密度下析氧超电压数据和电极过程动力学数据。表明阳极(Ⅲ)的电催化活性最好,析氧超电压最低。在电解含H_2SO_4的NiSO_4时,60℃及250A/m~2下,阳极析氧超电压的增大次序为Ⅲ<Ⅳ相似文献   

Kaibel隔板塔用于多晶硅还原工段三氯氢硅分离的模拟研究

将Kaibel隔板塔代替常规三塔顺序分离流程用于多晶硅还原工段中三氯氢硅分离。在简捷计算基础上,利用Multifrac模型进行了严格稳态模拟。主要研究了TCS产品和STC产品采出位置、液体分配比和汽体分配比等参数的影响。结果表明：与常规三塔顺序分离流程相比,Kaibel隔板塔可节约能耗26.43%,设备数量大大减少。     

我校本科人才培养模式的改革与创新

以东华大学本科人才培养模式改革为实例,阐述了本科人才培养模式改革与创新的必要性、紧迫性和基本途径。通过实施新一轮学分制改革,实行按学科大类招生,优化课程体系和教学内容,改革教学手段,构建注重实践创新能力培养的新实践教学体系和创新实践平台,有效推动了学校本科人才培养模式的改革与创新,提高了学校人才培养的质量。     

改性磷酸钙铝锌防锈颜料的制备及应用

以氢氧化铝、氧化锌、碳酸钙、磷酸等为原料,控制工艺条件,合成并进行改性处理,得到一种改性磷酸钙铝锌防锈颜料。涂料测试及应用试验结果证明,所得到的产品防锈性能优良,在水性防腐涂料中使用,方法简单,稳定性好。     

基于模糊隶属度的电力设备资产全寿命周期成本模型及评价体系研究

电网企业将LCC理论应用作为提高设备资产效率和质量的有效手段,亟需解决LCC应用中的模型计算和评价体系问题.本文通过构建电网企业资产全寿命周期管理机制,建立了电力设备的LCC的计算模型和方法,采用基于模糊数学中的模糊隶属度方法,改进了技改和大修项目分摊到多个设备资产分摊方法,提出了电力设备的LCC评价模型和评价体系,并...     

基于支持向量机的材料热处理性能预测模型研究

介绍了支持向量机(SVM)技术中的支持向量回归模型,并结合实例运用SVM技术构建了42CrMo钢热处理力学性能预测的数学模型.研究表明,在小样本条件下,应用SVM技术构建数学模型的最大预测相对误差为4.78%;而且随着检验精度的提高,模型的预测精度保持基本不变,泛化能力明显优于用人工神经网络的BP模型.认为在材料热处理领域应用SVM技术构建预测力学性能的数学模型,能较好地解决小样本和模型预测精度间的矛盾.