DMBA的合成及在水性聚氨酯中的应用研究

研究了2,2-二羟甲基丁酸(DMBA)的合成工艺并以此为亲水扩链剂制备了水性聚氨酯(APU),讨论了DMBA合成工艺的影响因素及合成的APU涂膜的性能,并与由2,2-二羟甲基丙酸(DMPA)制备的APU进行比较。结果表明,当采用NaOH/Na2CO3为复合催化剂,甲醛与丁醛的摩尔比2.2∶1、反应温度40℃、反应时间5h为羟醛缩合反应的最佳工艺;H2O2与二羟甲基丁醛的摩尔比1.2∶1、反应温度60℃、反应时间6h为氧化反应的最佳工艺。与DMPA制备的APU涂膜相比,DMBA合成的APU涂膜在力学性能、耐水性等各方面都有明显提高,在热稳定性上与之相当。     

大型火电厂锅炉脱硫脱硝及烟气除尘方案研究

新的《火电厂大气污染物排放》（GB13223-2011）已经实施,新的排放标准对电厂烟尘、SO2、NOx、汞及其化合物的要求更加严格。分析论证了大型燃煤电厂的烟气处理技术路线,为大型燃煤机组烟气深度净化提出了完整解决方案。     

重力坝抗震安全评价及配筋效果研究

为研究重力坝闸墩坝段的抗震安全性能及优化钢筋配置方案,按照新版抗震设计规范要求,采用振型分解反应谱法和时程分析方法,进行线弹性动力响应计算。校核该坝的极限承载力并对比验证时程分析和反应谱分析结果。基于Drucker-Prager弹塑性本构模型进行非线性动力分析,对比不同配筋方案的减震效果。结果表明:该闸墩坝能够满足新版抗震设计规范的要求。在闸墩与堰面交界面及坝踵处,配置普通钢筋和在局部应力集中部位配置预应力钢筋,能够有效提高重力坝的抗震性能。     

基于Bayesian学习的适应性优化协商模型

在复杂的自动协商环境中,设计能够处理不完全信息和动态情形的协商agent有效学习机制正成为具有挑战性的议题.提出了一种基于Bayesian学习的时间依赖的双边多议题协商优化模型(BLMSEAN).通过只观察对手的历史报价,将Bayesian学习和基于混合策略的演化算法相结合,所提模型使得协商agent能够对于对手协商参数的概率分布有更精确的估计(如期限、保留报价和议题权重等),能够适应性地调整让步策略使协商双方都受益,提高了协商的成功率和效用.通过实验可以显示所提的模型学习对手私有信息和适应性调整让步策略的有效性.     

电子传输材料及其在有机光导体中的应用

电子传输材料按其结构可分为多硝基化合物,氰基化合物,醌类化合物和萘的酸酐衍生物等。用它们制备的载流子传输层因其表面负载正电荷而不产生臭氧,所以用于制备环保型正电性有机光导体。本文重点讨论了醌类电子传输材料在单层、双层及双极性光导体中的应用研究进展。     

休闲度假式别墅热水器选择分析

本文对常用的几种热水供应形式,如燃气集中式、燃气即热式、容积式电热、即热式电热、太阳能热水、空气源热水等进行了比较分析。     

一种混合策略的Pareto演化规划

提出一种多目标演化算法--混合策略Pareto演化规划(Mixed Strategies Pareto Evolutionary Programming,MSPEP).借鉴强度Pareto Ⅱ演化算法的个体比较技术,通过计算个体位序的Pareto强度值进行比较排序,混合策略变异机制用于指导算法有效搜索过程.标准测试函数的实验结果验证算法的通用性和有效性.算法搜索的解集能快速逼近Pareto最优前沿.