【摘 要】
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以硫酸钛为前驱物,采用水热法制备了TiO2、S,N/TiO2和S,N,Eu3+/TiO2复合光催化剂.通过X射线衍射(XRD)、扫描电镜(SEM)、紫外-可见漫反射吸收光谱(UV-vis)、荧光光谱(PL)和X射线光电子能谱(XPS)等测试手段对不同光催化剂进行了表征.结果表明,制备得到的三种样品均为晶化程度较好的锐钛矿型TiO2纳米晶体,并且非金属元素S、N和Eu3+的共掺杂有效抑制了纳米颗粒的
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以硫酸钛为前驱物,采用水热法制备了TiO2、S,N/TiO2和S,N,Eu3+/TiO2复合光催化剂.通过X射线衍射(XRD)、扫描电镜(SEM)、紫外-可见漫反射吸收光谱(UV-vis)、荧光光谱(PL)和X射线光电子能谱(XPS)等测试手段对不同光催化剂进行了表征.结果表明,制备得到的三种样品均为晶化程度较好的锐钛矿型TiO2纳米晶体,并且非金属元素S、N和Eu3+的共掺杂有效抑制了纳米颗粒的增长,使得TiO2纳米粉体的尺寸控制在10～20nm之间.同时共掺杂能够使UV-vis吸收光谱在一定程度
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磁泳是实现生化分离的重要手段之一.根据微通道内磁珠运动基本方程导出了影响磁泳分离效率的新因素,即磁场力矢量与流体速度矢量的夹角,提出改善磁力场与流场的协同性是提高磁泳分离效率的重要途径之一,并基于此设计了T型结构微通道磁泳分离芯片.通过建立磁珠运动的二维动力学模型,并运用有限元和龙格库塔法,对微通道内的磁泳分离效率进行了数值模拟研究.结果发现:相同条件下T型微通道分离效率较普通平直微通道明显提高;
本文根据已有的电磁对消应用,提出将电磁对消技术应用到计算机防泄漏领域的两种方法,这两种设想分别针对计算机整机系统和计算机的单个组件;并提出了电磁对消应用到计算机信息安全领域设想的大体思路以及今后的工作难点。
研究表明,神经元体系中化学突触耦合较电耦合更加普遍.本文研究了时滞无标度热敏神经元网络中化学耦合诱导的同步转迁现象.发现,不同延迟时间下有不同形式的同步转迁行为.无时滞情况下,出现从混沌簇放电到簇同步转变;对于较小的延迟时间,从混沌簇放电到峰放电同步;对于较大的延迟时间,则间歇性地出现从混沌簇放电到峰放电的多次同步转迁.这表明,化学突触耦合诱导的同步转迁行为强烈地依赖于时滞大小.这一发现可以帮助人
记述河南义马中侏罗世义马组一新的苔类植物-义马中国鳞苔Sinolejeunea yimaensis gen. et sp. nov.此植物茎叶体和生殖器官(雌苞和雄苞)的形态特征及叶细胞构造与叶苔目(Jungermanniales)顶蒴叶苔亚目(Acrogyniineae)有着一定的亲缘关系,并与细鳞苔科 (Lejeuneaceae)某些现代属颇为相似.配子体长有生殖器官(雌苞和雄苞)的苔类化石全
分子马达的集体协作运行机制尚未有效揭示清楚,本文以骨骼肌中的肌小节为研究对象,利用非平衡态统计力学方法分析肌球蛋白分子马达的集体运行特性,构建肌小节系统的动力学方程和概率密度函数的Fokker-Planck方程,推导出肌小节主动收缩力学模型.根据分子马达的实际状态对模型进行化简,利用状态跃迁速率计算分子马达位移变量的概率密度分布,重点讨论了[ATP]和负载力对概率密度、主动收缩力以及收缩速度的影响
该文建立了倾角函数的递推计算关系,对任意的轨道倾角(0≤i<180),实现了倾角函数及其导数的快速无奇点计算,可供卫星动力学中的无奇点根数摄动计算使用.其稳定性与Gooding方法相当;其精度在180阶之内优于10-12;其计算速度比Gooding方法约快20～30倍.
利用设置在近海海上和海岸上的3个观测塔共同获取的一个强台风过程数据以及3个观测塔1个年度的梯度风实测资料，对观测塔不同方位的下垫面进行分类并定量计算出塔周边不同下垫面的粗糙长度参数，在对强台风"黑格比"的强风数据代表性判别和样本筛选的基础上，分析了不同下垫面的热带气旋强风阵风系数变化特征，发现以下观测事实和变化规律：依据实测风资料，采用对数风廓线法给出的中性大气层结条件下的粗糙长度参数，能够客观刻
许多月球探测任务都实施了撞月实验.撞月点位置的预报和确定主要数据来源是地面测控提供的外推轨道预报数据、实测轨道数据和地基望远镜观测数据.由于大部分月球探测任务都携带有相机,利用撞月过程中获取的影像数据,结合月表地形数据,提出一种计算卫星撞月点的新方法,并利用该方法验证了已发布的撞月点位置.
分别采用希黄变换和傅立叶变换计算北京气象塔实测湍流的风速谱,提出了一种同时符合惯性子区和大涡范围内能谱特性的风速谱模型,采用最小二乘法确定了风速谱模型中的参数,比较了傅里叶变换风速谱和希黄变换风速谱的异同.研究结果表明,希黄变换风速谱在含能区范围内的谱值略大于傅里叶变换风速谱,在惯性子区和耗散子区的谱值非常接近傅立叶变换的风速谱;采用希黄变换统计分析风速谱能够更细致、准确地反映风速谱低频区的谱值;
贝叶斯模型平均(Bayesian model averaging,BMA)是最近提出的一种用于多模式集合预报的统计方法.进行贝叶斯模型平均需要准确估算模型集合中每个竞争模型的权重与方差,经常采用的方法是期望最大化(Expectation-Maximization,EM)方法与马尔可夫链蒙特卡洛(Markov Chain Monte Carlo,MCMC)方法,两种方法各有优劣.本文首先对BMA的(