(NH_4)_5[(VO)_6(CO_3)_4(OH)_9]·10H_2O单晶的合成及通过掺杂和热分解以制备V_(1-X)MoxO_2(摘)

在CO_2气体保护下,滴加VOCl_2溶液于饱和NH_4HCO_2溶液中,可得到紫色的氧矾(Ⅳ)碱式碳酸盐络合物单晶,其化学式为(NH_4)_5[(VO)_6(CO_3)_4(OH)_9]·10H_2O,含有一以OH~-和CO_3~(2-)为桥近似于     

低品位滑石超细粉碎-表面改性一体化研究

采用超细粉碎-表面改性一体化工艺,以钛酸酯偶联剂HY13C为改性剂,对豫西南低品位滑石进行了改性研究。试验结果表明:超细粉碎-表面改性后d50由13.560μm降低为6.192μm、活化指数由0增加到88%、接触角由43.5°增大至128.5°。热重和红外光谱分析表明,滑石的改性是偶联剂的异丙氧基团与滑石粉表面的羟基发生水解反应,形成偶联。该工艺生产工序简单、效果优良,为低品位滑石的工业应用提供了技术支撑。     

常压干燥法制备TiO2气凝胶

以钛酸丁酯为原料, 以甲酰胺为干燥控制化学添加剂控制凝胶网络结构, 采用溶胶－凝胶法制得TiO₂醇凝胶; 结合正硅酸乙酯母液浸泡和低表面张力溶剂替换及常压干燥等后处理步骤, 实现了TiO₂气凝胶的常压干燥法制备. 采用XRD、BET、TEM、SEM、EDS及FT-IR等测试手段对样品进行表征. 结果表明：所制备的TiO₂气凝胶为无定形结构, 表观密度为0.375g/cm³, 比表面积达523m²/g, 平均孔径约9.9nm; 经850℃空气气氛下煅烧4h后, TiO₂气凝胶转变为锐钛矿型结构, 平均孔径增大到16.3nm, 比表面积仍达208m²/g. 本研究提出的制备方法简单, 所制备的气凝胶比表面积高、热稳定好.     

基于大学生用户体验的跑腿配送类App设计优化路径 ——以橙心优选为例

随着互联网的发展,跑腿App的服务需求不断扩大.本文以橙心优选App为例,基于大学生群体对橙心优选App的满意度,分析了其App设计中存在的问题,认为App设计中的交互感和心理模型构建对学生用户体验有着直接影响,并提出该类App的设计优化建议,以期为未来跑腿App的开发设计提供参考.     

不同秋果型树莓中槲皮素和山奈酚含量的测定

通过高效液相色谱法测定,不同秋果型树莓中槲皮素和山奈酚的含量。高效液相色谱法的测定条件:色谱柱为安捷伦18反相色谱柱(250 mm×4.6 mm,5μm),甲醇-1%乙酸溶液为流动相,流速为1.000 mL/min,测定波长254 nm,进样量10μL。结果表明:槲皮素和山奈酚分别在0.11μg/mL～11μg/mL(R~2=0.999 8);0.11μg/mL～27.5μg/mL(R~2=0.999 7)呈良好的线性关系;加样回收率分别为为0.76%、0.91%。     

起重机钢结构螺栓群的计算和选择

本文介绍了普通螺栓和摩擦型高强度螺栓连接的受力形式及其破坏类型,阐述了起重机钢结构中常用螺栓群的类型及其受力特点,给出了在偏心受剪、受拉受弯等载荷作用下,螺栓群强度计算方法的通用表达式,为工程技术人员提供了借鉴和参考.     

核磁共振T2谱反演影响因素研究

核磁共振T2谱反演质量决定着核磁共振资料的应用效果。为了提高T2谱反演质量,需要对反演影响因素进行研究。首先对反演影响因素分类,然后利用正反演数值模拟技术对每种影响因素进行数值实验。结果表明,回波采集参数和质量,如回波个数、回波间隔、信噪比对T2谱反演质量影响较大;T2谱反演设置参数,如布点数、布点范围对反演质量影响较小;T2谱形态对反演质量也有较大影响。因此,为提高核磁共振资料的应用效果,除了提高回波信噪比外,还应优化回波采集参数;至于T2谱反演设置参数可以根据具体问题灵活选取。     

内外膜独立供油径推浮环动静压轴承静特性研究

提出一种新型结构的径向-推力浮环动静压轴承,该轴承采用两路供油系统分别对内外膜进行独立供油。用有限元法计算内外膜独立供油时该轴承的静特性参数,分析供油压力变化对内、外膜静特性参数的影响,为继续研究独立供油时轴承动特性以及稳定性提供参考。     

大瓦油在托轮轴瓦发热中的应用

巨龙集团拥有一条规格为Φ5.8×97m、日产3500t熟料的回转窑。它采用四档托轮支承方式,其中1、3、4档托轮外径为Φ2000mm,宽度为1100mm;2档托轮外径为Φ2500mm,宽度为1200mm。自1991年以来,托轮轴瓦经常出现发热故障,尤其是1996年后,发热就更为频繁,而且持续时间较长,严重影响了回转窑的正常运转。究其原因,我们认为主要是：（1）托轮轴瓦承载能力不足。首先是轴瓦的设计比压较大,Ⅱ档托轮轴瓦的比压达5.0MPa左右;其次,发热的轴瓦表面有拉毛、损伤现象,油在轴瓦中不能形成良好油膜,因而造成轴与瓦运行中产生干摩擦导致轴瓦…     

结合肤色模型和卷积神经网络的手势识别方法

在手势识别研究过程中,人工选取特征难以适应手势的多变性。提出了一种结合肤色模型和卷积神经网络的手势识别方法,对采集的不同背景下的手势图像,首先用肤色高斯模型分割出手势区域,然后采用卷积神经网络建立手势的识别模型,该模型融合了手势特征提取和分类过程,模拟视觉传导和认知,有效避免了人工特征提取的主观性和局限性。识别模型以手势区域的灰度信息为输入,同时利用权值共享和池化等技术减少网络权值个数,降低了模型的复杂度。实验结果表明,卷积神经网络（CNN）方法能够有效进行特征学习,在不同数据集下对手势的平均识别率都达到95%以上,与传统方法进行对比实验,表明该方法具有较高的识别率和实时性。