固相萃取净化-气相色谱-质谱法测定染料中7种指示性多氯联苯

本文建立了以固相萃取(SPE)前处理净化、结合气相色谱-质谱(GC-MS)测定染料中7种指示性多氯联苯的分析方法。该法将染料样品经溶剂萃取后,通过固相萃取(SPE)净化、浓缩,气相色谱-质谱采用选择离子监测模式(SIM)测定,以保留时间和特征离子定性,外标法定量。     

西维来司他合成新工艺

以对羟基苯磺酸钠为起始原料,经五步反应酰化,氯代,缩合,酰胺化,成盐等合成弹性蛋白酶抑制剂西维来司他,总收率 41.9%.     

高固体分丙烯酸树脂的合成

研究了高固体分丙烯酸树脂合成过程中，引发剂、相对分子质量调节剂、反应温度，溶剂量等工艺条件对树脂相对分子质量及其分布的影响，合成了相对分子质量分布窄，粘度适中的高固体分、高羟基丙烯酸树脂，用异氰酸酯固化剂固化后，其性能与国外同类产品相仿。     

基于HEIV模型的摄像机一维标定

多摄像机系统广泛应用于文化创意产业,其高精度标定是迫切需要解决的一个关键问题. 新近出现的摄像机一维标定方法能够克服标定物自身遮挡,特别适合标定多摄像机系统. 然而,现有的摄像机一维标定研究主要集中在降低一维标定物的运动约束,而标定精度较低的问题未受到应有的关注. 本文提出一种基于变量含异质噪声 （Heteroscedastic error-in-variables,HEIV）模型的高精度摄像机一维标定方法. 首先,推导出摄像机一维标定的计算模型;其次,利用该计算模型详细分析了一维标定中的噪声,得出摄像机一维标定可以视为一个HEIV问题的结论;最后给出了基于HEIV模型的摄像机一维标定算法. 与现有的算法相比,该方法可以显著改善一维标定的精度,并且受初始值影响小,收敛速度快. 实验结果验证了该方法的正确性和可行性.     

氟化硅氧烷改性环氧树脂的制备与性能

首先,以全氟(2-甲基-3-氧杂己基)氟化物(六氟环氧丙烷二聚体)和N-(β-氨乙基)-γ-氨丙基三甲氧基硅烷(KH792)为原料制备一种氟化硅氧烷,用FTIR和1HNMR表征其结构.然后,将氟化硅氧烷与聚醚胺共同固化环氧树脂DGEBA(双酚A型二缩水甘油醚),测试了改性环氧树脂复合材料的性能.结果表明,与未改性环氧树脂相比,加入氟化硅氧烷使含氟量1％(以DGEBA质量计)改性环氧树脂复合材料的表面静态水接触角由72.0°增至103.2°,表面能由(42.08±2.17)mN/m降至(20.55±1.45)mN/m,40 d吸水率由1.75％降至1.38％,有效提高了材料的疏水性;介电常数由3.83降低至3.63;材料热分解5％温度由339℃升高至347℃;拉伸及弯曲力学性能分别提高了8.5％及7.7％.含氟量为1％时,改性环氧树脂复合材料的综合性能最佳,差式量热扫描和动态力学性能测试结果表明,少量改性剂可以促进环氧树脂的固化反应,提高固化度和交联密度;当氟化硅氧烷添加量增加时,材料内部发生显著的微相分离并导致性能逐渐下降.     

多官能度聚氨酯丙烯酸酯的合成及性能研究

采取两步法合成了高官能度聚氨酯丙烯酸酯,用实时红外光谱研究了多官能度聚氨酯丙烯酸酯的光聚合动力学,并研究了多官能度聚氨酯丙烯酸酯与其它单体配方的机械性能。研究发现随着丙烯酸官能度的增多,双键转化率也随之降低;官能度的增加会提高漆膜的硬度。     

某大坝右岸防渗缺陷和新增防渗排水措施效果分析

某大坝是国内已建工程中覆盖层最深的,尤其是其右岸覆盖层最大深度达420 m。工程运行中发现右岸渗漏量较大,且右岸山坡地下水位整体偏高,局部山坡和排水廊道发生渗透破坏。结合工程现场检查情况和现有监测资料,对该大坝右岸渗流性状进行综合分析,分析渗水主要来源和途径、渗流稳定以及防渗系统存在的缺陷。根据现阶段右岸出现的问题,初拟两种防渗系统延长方式及新增排水廊道的处理方案,运用有限元对渗流场进行计算,对比分析两种初拟方案对减少渗漏量和降低地下水位的效果。结果表明在0+610~0+710底部新增封闭式防渗墙与帷幕灌浆,能有效减少渗漏量并能降低防渗系统右端沿线的水头,新增排水廊道排水孔能有效降低排水廊道附近的水头,对右岸边坡渗透稳定有利。所以,截渗与导排相结合是较为有效的防渗处理措施。     

一种不确定图中最可靠最大流问题的解决方案

最可靠最大流是不确定图中可靠性最高的最大流,它是传统最大流问题在不确定图上的自然延伸.现有的最可靠最大流算法SDBA时间复杂性较高,无法满足实际中不同应用的需求,为此,文中提出一种具有普遍适用性的最可靠最大流解决方案.该方案包含面向不同需求的3种算法:基于负权群落消去的NWCE算法、基于时间约束优先单环消去的SPEA-t算法和基于概率阈值约束优先单环消去的SPEA-p算法.其中,NWCE算法借鉴最小费用最大流的"流平移"思想并基于文中提出的负权群落概念,在辅助剩余图中不断地消去可使可靠性增加而流量不变的负权群落,可证当消去所有负权群落时对应的最大流即为最可靠最大流.根据负权群落中由单环组成的群落占很高比例且相对于多环组成的群落更易查找和消去的性质,同时考虑到NWCE算法为了获得最优解,往往为了消去最后少数几个对概率提高贡献很小的负权群落却花费了很长时间的现象,提出SPEA-t和SPEA-p两种快速近似算法,前者是以规定时间内尽可能逼近最优解为目标,后者是以最少时间达到预设的概率阈值为目标,它们都采用了优先消去概率-时间效益较好的单环群落的策略,加快对最优解的逼近速度,减少或放弃时间开销较大的多环群落的消去,以满足那些对算法时间性能要求很高而结果以近似最优即可的应用需求.实验表明,相对于SDBA算法,NWCE算法结合概率剪枝策略在时间性能上有了数量级的提高,而SPEA-t算法和SPEA-p算法则具有更高的性能和更好的适用性.     

基于时间冗余的显著测量误差处理方法

提出基于时间冗余的不可删显著误差处理方法。对于该类特殊变量，采用线性回归的方法，根据历史数据进行预测，进而代替实际到量值进行协调运算。大大降低显著误差对协调数据的污染，确保协调物度。通过实例数据仿真计算证实该方法的有效性。     

一种基于压缩感知的邻域优化算法

非线性降维方法是目前对降维研究有着重要影响的方法,但在降维过程中经常会遇到局部邻域信息量不足、短路和噪声干扰等问题,严重影响降维效果,很难广泛应用于真实数据的处理中.对以上问题分析发现,其主要原因在于经典降维算法都是采用全局固定的邻域大小.提出了一种基于压缩感知的邻域优化算法,运用压缩感知技术对高维空间目标点近邻进行压缩采样,构建“收—放”模型,自适应得到最优子空间,同时优化邻域组成元素,使得数据的整体降维效果更加稳定.通过手工流形和真实数据集的实验,验证了算法的有效性和稳定性.