采用超声-浸渍法,以SBA-15为硬模板、Mn(NO3)2为锰源制备出介孔MnO2.采用X射线衍射(XRD)、扫描电镜(SEM)、氮气吸附-脱附以及热重-差热方法(TG/DTA)对样品的物理结构进行表征;用恒流充放电、循环伏安和电化学阻抗(EIS)考察样品作为超级电容器电极材料的性能.结果表明,样品MnO2复制了SBA-15的介孔结构,比表面积、平均孔径分别为282m2·g-1和2.75nm;介孔MnO2作为超级电容器电极材料,具有良好的动力学可逆性,电荷转移电阻小,电化学活性较高,首次放电比容量为285 F·g-1,循环500次后仍保持在210 F·g-1

研究利用倾斜板法制备的9Cr18半固态坯料在二次重熔过程中微观组织演变，以期对后续触变成形提供必要的理论基础。研究结果表明，采用倾斜板浇注法可以得到优质的9Cr18半固态坯料，其典型组织为初生固相奥氏体（γ1）球状晶粒和晶界网状组织构成，网状组织为二次奥氏体（γ2）和M7C3碳化物液相共晶组织。球状晶粒的平均直径为93.5 μm，形状因子0.69，半固态坯料球状晶粒边界光滑，大小相对均匀。固液两相中Fe、C、Cr存在着明显的元素差异。液相组织中Cr、C元素富集，固相中Fe含量较高。采用波浪形倾斜板法制备的9Cr18合金半固态坯料重熔组织形貌优于传统铸锭重熔组织。半固态坯料重熔后的组织化学成分更为均匀，晶粒也更圆整，固液界面平滑，且加热温度越高，晶粒越圆整，液相率越高。二次重熔后碳化物尺寸明显减小，平均宽度仅为0.5 μm，长度大大减小使得其形态接近粒状

为了提升航班运行风险预测精度，基于某航空公司2016—2018年航班运行风险数据，在验证15个风险时间序列的混沌特性后，构建基于多变量混沌时间序列的风险预测模型。首先，对15个风险时间序列进行多变量相空间重构，采用主成分分析法（PCA）对相空间进行降维处理；然后，基于迭代预测的方式，分别采用极限学习机、RBF神经网络、回声状态网络和Elman神经网络建立风险短期预测模型；最后，以降维后的相空间作为输入，计算并比较分析未来1～7 d的风险预测结果。结果表明：多变量相空间重构后总维数为62维，经PCA降维处理，降至31维；在不同的预测模型中，降维后RBF模型预测效果最佳；其中，预测第1天结果相对误差<25%出现频数为82.62%，至第5天仍达75%以上；该模型第1天预测结果的修正平均绝对百分比误差（MAPE）值为11.32%，且前5 d均低于20%，满足航空公司使用要求。1～5 d预测结果对航班风险管控具有实践操作价值，证明基于多变量混沌时间序列的风险预测方案可行、有效

对纯钛(TA1)和铝锂合金(AL1420)异质单搭自冲铆接头进行静力学实验和疲劳实验研究,通过三参数经验公式采用S-N曲线拟合法绘制接头的S-N曲线,分析接头的疲劳性能;采用扫描电子显微镜对接头疲劳断口进行观测,研究接头的微观疲劳失效机理.结果表明:接头的静力学性能与疲劳性能不具有一致性,TA1-AL1420(TA)接头静力学性能更优,但其疲劳性能比AL1420-TA1(AT)接头差;TA接头疲劳失效形式为下板断裂,疲劳裂纹萌生于靠近铆钉脚处的板材区域,随后沿着板宽方向扩展,最终导致下板完全断裂.AT接头在短寿命区因铆钉断裂失效,铆钉的断口属于脆性疲劳断裂;在中长寿命区出现铆钉断裂和下板断裂的混合失效形式,疲劳裂纹从下板一端萌生,沿着板宽向另一端方向扩展,导致下板断裂失效

针对有色金属冶炼烟气中湿法脱汞过程产生的硫脲汞溶液难处置的问题，研究提出了电沉积从硫脲汞溶液中回收汞的新工艺。采用线性电位扫描法得到汞电沉积过程的阴极极化曲线，考察了不同杂质离子对硫脲汞溶液阴极极化曲线的影响。结果显示，在控制阴极电位为?0.55～?0.45 V的条件下，溶液中的汞可选择性沉积，溶液中Fe3+、Cu2+和H2SO3并不会影响溶液中汞的电沉积，即汞选择性电沉积的电位为?0.55～?0.45 V。采用控电位技术对硫脲汞溶液电解回收汞工艺进行研究，探究了电解质种类和浓度、电解液温度、搅拌速率、电解时间等因素对汞回收效率的影响。得到在阴极材料为铜片的条件下，最佳的电解工艺参数：电解质为0.24 mol·L?1 Na2SO4，电解液温度为30～40 ℃，搅拌速度为100～300 r·min?1，$ {\\rm{SO}}^{2-}_{3}$

采用常温镀膜技术在浮法玻璃表面沉积了不同方块电阻的氧化锌铝(Al-doped zinc oxide,AZO)透明导电膜,建立了透明导电膜的雷达散射截面(radar cross section,RCS)测试和研究方法;提出了基于雷达散射截面均值的相对反射率概念,结合方块电阻和可见光透过率综合分析了氧化锌铝透明导电膜的电磁散射特性.在微波暗室对不同方块电阻的氧化锌铝透明导电膜进行了测试,得到了10 GHz和15 GHz入射频率,水平(horizontal horizontal,HH)、垂直(vertical vertical,VV)极化的雷达散射截面曲线;从飞行器座舱隐身角度出发,研究了前向20°和60°角域雷达散射截面曲线分布特点,并分析了雷达散射截面均值影响特性;基于氧化锌铝透明导电膜雷达散射截面测试结果,研究了方块电阻对雷达散射截面相对反射率和可见光透过率的影响规律.研究表明,方块电阻较低时雷达散射截面曲线分布特性与对应金属相似,方块电阻增大时,前向两个角域内的RCS均值减小,隐身性能减弱,雷达散射截面相对反射率降低而可见光透过率增加,相对反射率降低速率大小与方块电阻相关,合适的方块电阻可同时满足隐身及采光需求.暗室测试结果表明,在满足座舱可见光透过率前提下,氧化锌铝透明导电膜方块电阻为18~45 Ω时,具有外形隐身作用,方块电阻18 Ω为最优,对应RCS相对反射率Rem2和RedB分别为84%和0.73 dB

工业废水一总硝基化合物的测定一分光光度法 本方法适用于梯恩梯生产废水中三硝基化合物(以2,4,6一三硝基甲苯计)和一硝基化合 物、二硝基化合物(以2,4一二硝基甲苯计)总和的测定。 本法所测定的硝基化合物,系指采用亚硫酸纳一氯代十六烷基吡啶二乙氨基乙醇(简称 CPC法),测定废水中三硝基化合物(以2,46一三硝基甲苯计采用锌粉还原、亚硝酸钠 重氮化、N一甲萘乙烯二盐酸盐(简称锌粉还原法),测定废水中一硝基化合物和二硝基化合物 (以2,4一二硝基甲苯计)。认为两者之和接近总硝基化合物的浓度

针对流体在纳微米尺度下的流体流动规律不符合泊肃叶规律的理论依据不足的难题，研究了纳微米圆管中流体的流动，将流体的微可压缩和固壁对流体的作用同时考虑进来，并将固壁对流体的作用采用固壁作用力的形式引入到流体力学方程，采用涡函数流函数将方程解耦，并用正则摄动法求得一阶精度的压力和速度的解析解.结果发现：固壁作用力导致零阶径向压力的出现，一阶压力的增强和一阶速度的降低；量纲一的体积流量偏离了不可压缩流体的体积流量，偏离效应受流体的微可压缩性和固壁作用力的共同影响.体积流量在同尺度下偏离泊肃叶流动的流量大小随着可压缩系数和流体中和壁面产生作用的离子浓度增大而增大，随着纳微米圆管管径减小而增大，纳微米圆管管径低于某一尺寸时，流体将不能流动.通过研究表明：纳微米尺度下产生微尺度效应的原因是流体的微可压缩性和壁面力的共同影响

为获得一种锌电积用低成本、低析氧电位和高催化活性的阳极，在铝棒表面通过挤压复合技术包覆Pb-0.2% Ag合金得到Al棒Pb-0.2% Ag阳极.在含氟的硫酸溶液中，通过阳极氧化在Pb-0.2% Ag合金和Al棒Pb-0.2% Ag合金阳极表面形成具有高催化性能的膜层，采用显微图像分析仪和数显显微硬度计表征了膜层的厚度及硬度，并通过电子拉伸试验对比了两种阳极的极限抗拉强度.采用X射线衍射、扫描电子显微镜、循环伏安法、阳极极化和交流阻抗法等技术手段研究了Al棒Pb-0.2% Ag与Pb-0.2% Ag阳极表面氧化膜层的物相、形貌以及电化学性能.结果表明：Al棒Pb-0.2% Ag阳极相比Pb-0.2% Ag阳极表面易生成致密较厚的氧化膜层，且膜层硬度提升了41.64%，其氧化膜层主要物相均为电催化活性良好的β-PbO2.新型阳极的极限抗拉强度是传统阳极的1.3倍，大大改善了阳极材料的机械性能.阳极极化曲线数据显示Al棒Pb-0.2% Ag/PbO2阳极在电积锌体系中具有较低的析氧电位(1.35 V vs MSE，500 A·m-2)和较高的交换电流密度(7.079×10-5 A·m-2).循环伏安曲线和交流阻抗数据显示Al棒Pb-0.2% Ag/PbO2阳极具有较高的电催化活性、较大的表面粗糙度和较小的电荷传质电阻.在电积锌实验中，栅栏型Al棒Pb-0.2% Ag/PbO2阳极相比传统Pb-0.2% Ag阳极平均槽电压下降了75 mV，而且大大减少了阳极泥的产生

注意力缺陷多动障碍（ADHD）是儿童期最常见的精神疾病之一，在大多数情况下持续到成年期。近年来，基于功能磁共振数据的ADHD分类成为了研究热点。文献中已有的大多数分类算法均假设样本是均衡的，然而事实上，ADHD数据集通常是不平衡的。传统的学习算法会使得分类器倾向于多数类样本，从而导致性能下降。本文研究了基于不平衡神经影像数据的ADHD分类问题，即基于静息状态功能磁共振数据对ADHD进行分类。采用功能连接矩阵作为分类特征，提出了一种基于多目标支持向量机的ADHD数据分类方案。该方案将不均衡数据分类问题建模为具有三个目标的支持向量机模型，其中三个目标分别为最大化分类间隔、最小化正样本误差和最小化负样本误差，进而正负样本经验误差可以被分开处理。然后采用多目标优化的法向量边界交叉法对模型进行求解，并给出一组代表性的分类器供决策者进行选择。该方案在ADHD-200竞赛的五个数据集上进行测试评估，并与传统分类方法进行对比。实验结果表明本文提出的三个目标支持向量机分类方案比传统的分类方法效果好，可以有效的从算法层面解决数据不平衡问题。该方案不仅可用于辅助ADHD诊断，还可用于阿尔茨海默病和自闭症等疾病的辅助诊断