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51.
52.
刘先铝  杨林江  曹静娜  向庆  陈芳 《广州化工》2011,39(11):24-26,32
用密度泛函理论中的的LYP方法,在3-21G和6-311G基组水平上,研究了荷叶中有机酸类、醇类的分子结构及电子结构,并用Fukui指数分析了活性位.结果表明:分子都有较大的能隙和较小的硬度,反应活性部位主要集中在分子的杂原子氧上,并且羰基氧原子比羟基氧原子的活性大,有共轭作用的双键或环也对反应有贡献.认为分子通过共轭...  相似文献   
53.
水韭属是濒危的孑遗植物,是研究古生态及其物种演化的活化石。本文用扫描电子显微镜和透射电子显微镜观察了中华水韭叶片的结构特征,首次报道了:(1)通气道横隔细胞在同一平面以5~7个放射状短臂相互连接,且细胞表面有数百个微纤毛;(2)叶表皮为复表皮;(3)光合细胞以5~7个短臂在3D空间相互连接;(4)叶脉不分支,管胞的环纹与初生壁间另有连接结构,管胞周围有薄壁细胞紧密包围;(5)舌足与叶肉嵌合处各有表皮;(6)自气孔下室观察了气孔器的内侧结构,为气孔研究拓展了视野。认为水韭属叶片的超微3D结构具有稳定的特殊性和复杂性,与近源的石松科及卷柏科相差甚远,证明水韭有孤立的演化路线。  相似文献   
54.
以离合器盖总成中的传力片作为研究对象,借助Deform-3D仿真软件模拟了传力片冲裁过程中的凸模磨损情况,依据正交仿真试验的数据以及BP人工神经网络对传力片冲裁凸模的磨损量进行仿真预测。将冲裁间隙、凹模刃口圆角半径与冲裁速度作为BP神经网络的输入层,将冲裁凸模的最大磨损深度作为BP神经网络的输出层,建立3-12-1的3层BP神经网络。BP神经网络通过训练之后,仿真预测的最大误差为1.14%。基于正交试验的仿真数据对BP神经网络的性能进行检验,BP神经网络的仿真预测值与数值模拟值之间的误差为2.09%,并利用冲压级进模对BP神经网络的仿真预测值进行试验验证,两者之间的相对误差为8.25%,验证了BP人工神经网络应用于传力片冲裁凸模磨损仿真预测的准确性。  相似文献   
55.
为了实现护顶措施控制下采场的结构参数优化,采用大型有限元分析软件——ANSYS对康家湾矿深部典型采场顶板的稳定性进行数值模拟、分析,根据结果对当前采矿方案提出修正和调整建议,以便更清楚地掌握深部地压发展变化规律,有效进行地压管理,实现深部顶板不稳固矿体的安全开采。  相似文献   
56.
可穿戴和便携式电子设备迫切需要发展透明超级电容器等电化学储能器件。炭化树叶叶脉由连续的碳纤维网络构成,具有非常好的透明性,且兼具导电性好和质量轻的优点。本文以炭化菩提树叶叶脉网络为集流体,通过溶剂热法在其上原位生长了Ni/Co混合金属-有机框架材料(Ni/Co-MOF)。炭化叶脉的连续碳纤维网络有利于电子连续传输及电解液的输运;Ni/Co-MOF中混合金属中心有利于提供更多的电化学位点存储电荷。所制备的炭化叶脉网络@Ni/Co-MOF透明电极在1mA/cm2电流密度下表现出1.15F/cm2的高面积容量,经过1000次循环后,容量保持率为105.4%,仍具有良好的循环稳定性。以炭化叶脉网络@Ni/Co-MOF和炭化叶脉网络@活性炭组装成非对称透明超级电容器,在1.6V的大电势窗口、1mA/cm2的电流密度下,得到的面积容量为0.47F/cm2、面积能量密度为0.61W·h/cm2;并具有良好的循环稳定性,在循环300圈后,容量保持率为93.6%。炭化叶脉网络@MOF材料的方法将为制备透明功能器件如传感器、光电器件、太阳电池和锂离子电池等应用提供了新途径。  相似文献   
57.
王小梅  焦龙 《广州化工》2014,(19):87-89,107
采用NIR法和化学计量学方法构建了银杏叶片中的总黄酮醇苷和萜类内酯含量的定量分析模型。通过PLS建立数学模型,并对预测集样品进行预测。39份样品经交叉验证建立校正模型,RSMECV分别为0.104和0.063。R分别为0.978 8和0.961 9。用13份样品进行预测,R达0.919 9和0.931 8,RSMEP分别为0.107和0.105。该方法简便快速,结果准确,可应用于不同批次银杏叶片样品的进行快速检查或质量控制。  相似文献   
58.
分别研究了X-5和AB-8两种不同树脂对桃金娘叶总黄酮的静态吸附和解吸性能。结果表明,X-5树脂具有较好的吸附和解吸参数,是一种分离纯化桃金娘叶总黄酮较好的树脂,其最佳条件为温度为25℃、吸附时间为6 h、黄酮原液pH=6时,吸附率最大,为66.07%,此时选用95%的乙醇做解吸剂,于30℃温度下解吸12 h时,解吸效果最佳。  相似文献   
59.
采用高温催化-库仑滴定法测定植物叶片中的硫含量,相对标准偏差为1.5%,准确度为99.7%。方法快速简便,重复性好,适于大批量样品的快速测定。  相似文献   
60.
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