医药中间体二苯基乙烯的合成

本文以二苯甲酮为原料,通过与格式试剂甲基氯化镁反应生成二苯基乙醇,然后二苯基乙醇脱去一分子水生成目标产物二苯基乙烯,两步反应总收率达到80%左右,并且该法原料便宜易得,操作简单,生产工艺绿色环保,适合工业化大生产,是理想的生产二苯基乙烯的方法。     

新型阳离子含氟聚丙烯酸酯乳液的合成与应用

以含氟丙烯酸酯和其他功能性单体进行乳液聚合,得到稳定性良好的新型阳离子型含氟聚丙烯酸酯乳液.测定了该乳液在各种应用条件下的稳定性.用聚合物乳液整理棉织物,并测定其防水、拒油性能.     

高效耐碱渗透剂CHS的性能与应用

开发多功能渗透剂。经性能测试和冷轧堆应用,高效渗透剂CHS的耐碱性、乳化力、去污力等性能及应用性能均达到德国汉高公司OK油的水平。     

3,5-二甲氧苯基己基酮的合成

以3,5-二甲氧基苯甲酰胺为原料,经氰化反应,格式反应合成大麻隆的重要中间体-3,5-二甲氧苯基己基酮。较佳的合成工艺条件为:(1)腈基化反应:以0.2 mol 3,5-二甲氧基苯甲酰胺为基准,滴加时间2 h,质量分数(NaOH)=50%,溶剂为氯仿,相转移催化剂为TEBA,反应收率为74.39%;(2)格式反应:以0.25 mol 3,5-二甲氧基苯甲腈为基准,正溴己烷格氏试剂四氢呋喃溶液与3,5-二甲氧基苯甲腈的摩尔比为1.5∶1,回流时间为12 h,反应收率为92.1%。两步反应总收率为68.5%。通过熔点,沸点,1H NMR确证目标产物的化学结构。     

基于循环神经网络的行波管大信号输出特性预测

深度学习是机器学习领域的一个研究方向,已应用于多种人工智能技术的研究。本文基于行波管大信号理论建立了循环神经网络训练模型,将深度学习用于行波管非线性特性的预测,并对行波管的输入参数进行了核函数变换,增强了模型对非线性特征的传递能力。经过训练得到一个适用于8～18 GHz螺旋线行波管的模型,该模型可以预测行波管的输出功率。     

3-（2,4-二甲基-3-戊氧基）邻苯二腈的合成

以3-硝基邻苯二腈、2,4-二甲基-3-戊醇、氢化钠为原料,进行赖因德斯—林格反应缩合,合成目标化合物——3-（2,4-二甲基-3-戊氧基）邻苯二腈,主要探讨了原料摩尔比、反应温度、滴加时间对产品质量和收率的影响。确定了较优反应条件;3-硝基邻苯二腈与2,4-二甲基-3-戊醇钠的摩尔比为1∶1.25,反应温度为0℃,滴加时间为3 h,反应时间2 h,反应收率为87%。通过熔点,HNMR确证目标产物的化学结构。     

汽油机点火系的改进

本文从汽油机燃烧过程对点火系统的要求出发,分析了点火系统对汽油机动力性、经济性和排污特性的影响,提出了提高我国汽油机点火系统点火能力的一种简便方法。     

前处理剂LW的应用研究

通过正交试验确定前处理剂LW在退煮漂小浴比一浴法工艺中的最佳工艺条件:(1)纯棉毛巾布,前处理剂LW3.6g/L,双氧水(37%)4g/L,浴温100℃,煮练时间3h;(2)纯棉针织布,前处理剂LW3.3g/L,双氧水(37%)5g/L,浴温97.5℃,煮练时间1h.与同类进口产品TRP-2所整理织物的各项性能比较,结果表明该前处理剂性能优良,应用前景广阔.