分子动力学模拟聚乙烯在碳纳米管表面的扩散

通过采用分子动力学方法模拟不同链长的聚乙烯分子在单壁碳纳米管表面的扩散,探究了聚乙烯的动力学性质。研究表明随着链长的增加聚乙烯在碳纳米管表面的扩散系数减小,且二者间存在明显的标度关系。聚乙烯在碳纳米管表面扩散的扩散系数和聚乙烯吸附在碳纳米管表面的构象有关,有序结构的聚乙烯比无序结构的聚乙烯在碳纳米管表面扩散的快。此外,由于受到碳纳米管吸附作用的影响,聚乙烯分子在平行于管轴和垂直于管轴2个方向上的扩散系数不同,扩散表现各向异性。     

低温流动改进剂在柴油蜡晶生长阶段对蜡晶形貌的控制作用

采用实验和分子动力学模拟相结合的方法,考察了多种乙烯-醋酸乙烯酯(EVA)和聚甲基丙烯酸酯(PMA)类低温流动改进剂(CFI),对蜡晶晶体形貌的影响。结果表明,蜡晶的各个晶面在附着了CFI后,其吸引烃分子的能力均有不同程度的增强,各晶面的相对生长速度也将随之改变。蜡晶(001)面相对生长速度增加的越显著,越有利于蜡晶晶体形貌由片状转变为近似四棱柱状甚至双锥状,从而使蜡晶粒径减小,并减弱晶粒间的相互作用,提高蜡晶分散度,更显著的改善柴油低温流动性能。     

常温清洁铁系磷化液研究

为使磷化实现一级清洁生产,开发了一种用于钢铁表面涂装前处理的常温清洁铁系磷化液。该磷化液组分所有的成分均参加成膜反应生成磷化膜、水、沉渣或在磷化膜干燥过程中挥发。此磷化液不含亚硝酸盐和重金属,在5~40℃下浸渍磷化5~10 m in,在每平方米即可生成质量约为0.7 g的膜和耐CuSO4溶液点滴时间达90~140 s的彩色磷化膜。且磷化后可免水洗。     

灰色—支持向量机的空调负荷预测

对空调负荷进行准确预测不仅对空调优化控制的意义重大,而且也是实现空调经济运行与节能的关键所在。为了提高建筑空调负荷的预测精度,在分析灰色模型和支持向量机建模特点基础上提出了一种空调负荷组合预测算法。该方法综合了灰色建模计算过程简单以及支持向量机自学习和泛化能力强的优点,能够更加有效地利用样本数据的有效信息,提高模型预测精度。首先,通过灰色建模过程弱化了样本数据的随机因素。然后,对灰色模型输出进行归一化处理及数据重构,以作为支持向量机的输入。最后,通过支持向量机模型的预测得到最终预测结果。将本文所提出的方法应用于福州一栋办公建筑的逐时空调负荷预测中,并与灰色模型及支持向量机模型作比较,证明了组合模型的预测值与实际运行值拟合度最高,平均绝对误差比灰色模型和支持向量机模型分别降低了47.84%和17.39%。该组合预测模型具有较高的预测精度和更好的泛化能力,具有较强的可行性和实用性。     

SAN及MBS改性氯化聚氯乙烯的研究

研究了稳定体系、ＳＡＮ及ＭＢＳ对氯化聚氯乙烯共混物力学性能、耐热性及加工行为的影响。结果表明：采用钡／镉复合稳定体系可获得较好的综合性能；提高ＭＢＳ用量可以增加共混物的冲击强度和断裂伸长率，耐拉伸强度下降；ＳＡＮ用量增加，共混物的拉伸强度上升，而冲击强度和断裂伸长率下降，加入ＳＡＮ和ＭＢＳ。共混物的耐热性略有下降，但能改善共混物的辊上加工行为。     

核壳型含氟丙烯酸酯共聚乳液

以十二烷基硫酸钠（SDS）和壬基酚聚氧乙烯基醚（OP-10）为复合乳化剂，甲基丙烯酸十二氟庚酯（Actyflon-God）、甲基丙烯酸甲酯（MMA）、丙烯酸丁酯（BA）为原料制备了壳层含氟的核壳型丙烯酸酯共聚物乳液。用红外光谱（FT—IR）表征乳胶膜化学组成，用透射电子显微镜（TEM）观察了乳胶粒的微观形态结构，并用X射线光电子能谱（XPS）进行了表面分析。发现氟有向空气与膜面迁徙的现象。通过吸水率表征含氟丙烯酸酯共聚物乳胶膜的表面性能，结果表明含氟量增加使乳胶膜吸水率大大降低。     

UCC日产万吨熟料水泥生产线的工艺设计及调试

UOC10 000 t/d熟料水泥生产线以"性能可靠、技术先进、经济实用、节能降耗"为工艺设计的总体原则,其特点为:窑头废气处理使用袋收尘器;窑尾废气降温没有使用增湿塔;窑尾废气处理使用旁路放风系统;燃料使用天然气和重油。采取措施解决了调试中部分车间扬尘严重,生料磨达不到设计产量,窑尾烟室有结皮现象等问题。调试后,该生产线实现了一次性点火成功;一次性投料成功;一次性考核通过。     

正电子湮没技术在聚合物中的应用

介绍正电子湮没技术的实验方法、谱图解析方法，概述近几年该技术在聚合物领域的应用和研究进展。实验结果证明，正电子湮没技术是一种先进的材料微观结构—自由体积的探测和表征技术。同时，提出该技术在聚合物研究中使用测量参数o—ps强度I3计算自由体积分数所存在的问题。     

一种混合的领域概念分类体系自动构建算法

领域概念分类体系自动构建在人工智能、自然语言处理和信息检索等领域具有重要作用,但现有研究较多关注通用知识,面向特定领域的研究较少,且存在领域概念间关系抽取准确率以及自动构建算法效率较低等问题。为此,提出一种混合的领域概念分类体系自动构建算法,该算法主要包括领域概念间关系抽取模块和分类体系构建模块。领域概念间关系抽取模块设计考虑中文自身的特点,采取句法树和基于规则相结合的方法,以提高抽取领域概念间关系的查准率和查全率;分类体系构建模块设计采取改进的BRT算法,从而在降低算法复杂度的同时,提高领域分类体系构建的查准率。在通信、金融和计算机领域的实验结果均表明,与BRT算法相比,该算法的构建效果较好,查准率最高可达到89.3%。     

一种改进的基于支持向量机的多类分类方法

针对现有支持向量机多类分类算法在分类精度上的不足,提出一种改进的支持向量机决策树多类分类算法。为了最大限度地减少误差积累的影响,该算法利用投影向量的思想作为衡量类分离性的标准,由此构建非平衡决策树,并且在决策树节点处对正负样本选取不同的惩罚因子来处理不平衡数据集的影响,最后引入KNN算法与SVM共同识别数据集。通过在手写体数字识别数据集上的仿真实验,分析比较各种方法,表明该方法能有效提高分类精度。