3-溴甲基-3-甲基氧杂环丁烷的合成

以2,2-二溴甲基丙醇（BBMP）为初始原料,通过与碱发生关环反应生成3-溴甲基-3-甲基氧杂环丁烷（BrMMO）。讨论了碱的种类和用量对BBMP关环产率的影响以及反应体系中碱的浓度、反应温度和反应时间对合成BrMMO产率的影响。通过实验确定的最佳工艺条件为：BBMP与NaOH摩尔比为1.0∶1.1,NaOH醇溶液的质量分数为12%,反应温度为78℃,反应时间为4h时,BrMMO产率为65%。最终产品经元素分析、IR和1HNMR检测确定为BrMMO。该试验工艺简单,原料易得,且溶剂便于回收、污染小。     

超临界流体技术在有机电合成中应用可能性探讨

阐述了超临界流体技术与有机电合成的优势和不足，探讨了在有机电合成中应用超临界技术的可能性，并指出其应用前景。     

基于SITRANS料位计的监控系统设计

针对吕梁山木瓜煤矿原有料位计老化、测量不准确等问题,设计基于SITRANS LU 10超声波料位计的自动监控系统。系统采用S7-300系列PLC及组态软件作为控制核心,通过WinCC组态管理软件可直观地显示料位数据实时变化,实现煤仓料位的自动检测、超限报警、卸料小车运行与卸料控制等功能。     

富水环境下钢渣骨料体积膨胀行为及抑制方法研究现状综述

钢渣骨料物理力学性能与天然砂石相似,富水环境下钢渣骨料产生体积膨胀是制约其在工程中应用的主要障碍.首先对钢渣骨料的物理力学性能和化学组成进行了综述;分析了富水环境下引发钢渣骨料体积膨胀的主要因素;继而对现有的抑制钢渣骨料体积膨胀技术措施进行了介绍,分析比较了其优缺点;最后提出可借鉴建筑废弃物再生骨料改性技术对钢渣骨料进行表面改性处理,提高钢渣骨料抵抗水分侵入能力,消除钢渣骨料内部膨胀组分遇水发生化学反应,产生膨胀的前提条件,为促进钢渣的资源化利用提供了一条新的思路.     

一种有效的拖尾噪声处理复合算法

为有效地去除拖尾噪声,研究了拖尾噪声的消噪方法．针对拖尾噪声的特点,提出了中值滤波B样奈经验模态分解算法．仿真实验结果表明,与处理拖尾噪声的传统算法相比,该算法可行有效,而且去噪效果更好．     

基于项目驱动应用型本科《Java程序设计》教学研究与实践

应用型本科在Java实用教程中引入项目驱动法,旨在“以学生为中心,以教师为辅”,使学生巩固Java理论知识和提高其项目开发的综合能力,通过实验教学,效果理想。     

一个简易的智能家居煤气报警器的设计

设计一个简易的、基于单片机的智能家居煤气报警器。以单片机AT89C52作为报警器的主控制器,控制系统电路。以周围气体和温度传感器为辅,实现对泄露气体和温度的检测。报警器的设计采用了模数转换电路,通过数码管晶体显示器可显示气体浓度及室内温度,并且采用移动无线通信技术能将数据实时传送到手机客户端,从而起到报警功能。     

基于改进DCGAN的数据增强方法

针对小样本数据在深度学习中训练难的问题,为提高DCGAN训练效率,提出了一种改进的DCGAN算法对小样本数据进行增强。首先,使用Wasserstein距离替换原模型中的损失模型;其次,在生成网络和判别网络中加入谱归一化,以得到稳定的网络结构;最后,通过极大似然估计算法和实验估算得到样本的最佳噪声输入维度,从而提高生成样本的多样性。在MNIST、CelebA和Cartoon这三个数据集上的实验结果表明：改进后的DCGAN所生成样本的清晰度以及识别率比改进前均得到了明显提高,其中平均识别率在这几个数据集上分别提高了8.1%、16.4%和16.7%,几种清晰度评价指标在各数据集上均有不同程度的提高。可见该方法能够有效地实现小样本数据增强。     

基于宽度学习的结构沉降预测

结构监测是确保工程结构建设在施工和运营阶段安全的关键因素,因此采用合理有效的预测模型对结构沉降监测数据进行科学准确的预测成为了当前结构沉降预测研究的重点。针对传统预测方法与深度学习方法用于结构沉降预测存在的预测精度不够高、模型结构复杂、训练耗时等问题,提出了一种基于宽度学习的结构沉降时间序列预测模型。通过实测地铁地下隧道沉降监测数据对宽度学习、人工神经网络、支持向量回归和深度置信网络-支持向量回归预测模型的预测结果进行对比分析。实验结果表明:宽度学习系统(broad learning system,BLS)应用于结构沉降预测具有良好的效果,其训练速度更快,预测精度更高。验证了所提出的宽度学习算法应用于结构沉降预测的可实施性和有效性。     

电站锅炉烟气余热利用现状分析

介绍了电站锅炉烟气余热回收的现状,指出了余热回收、利用、发展3个阶段的特点,表明余热方案系统越来越复杂,节能效果越来越好,方案可选择性越来越多,需要优化.总结了余热方案优化常用的优化目标和优化方法.