铕(Ⅲ)-脯氨酸-邻菲罗啉三元配合物的电化学行为研究

本文应用循环伏安法研究了铕(Ⅲ)-脯氨酸-邻菲罗啉(［Eu(Pro)3phen］Cl3.2H2O)三元配合物在玻碳电极上的电化学行为。在-0.4～-1.0V(vs.SCE)电位范围内，以HAc-NaAc(pH6)或Tris-HCl(pH6，Tris为三羟甲基氨基甲烷)缓冲溶液为底液时，该配合物出现一对氧化还原峰。但在HAc-NaAc(pH6)缓冲溶液中，随扫描圈数的增加，还原峰逐渐负移，并且氧化还原峰逐渐消失。而在Tris-HCl(pH6)缓冲溶液中，从扫描第三圈开始循环伏安曲线就基本稳定。另外，还讨论了O2对配合物电化学行为的影响。     

溶剂热辅助合成碳纳米管/铕(Ⅲ)配合物纳米复合材料

采用溶剂热辅助法,通过在多壁碳纳米管表面吸附十二烷基硫酸钠,在碳纳米管表面修饰Eu(Ⅲ)-二苯甲酰甲烷-邻菲啰啉配合物。对所得碳纳米管/Eu(Ⅲ)配合物纳米复合材料用FT-IR光谱、XRD和TEM等技术进行了表征。在紫外光激发下,这种复合材料能发出Eu(Ⅲ)配合物的特征强荧光。     

沉积温度及热处理对低压化学气相沉积氮化硅涂层的影响

以SiCl₄-NH₃-H₂为前驱体, 在750~1250 ℃范围内通过低压化学气相沉积技术于碳纤维布上制备氮化硅涂层, 系统研究了沉积温度对氮化硅涂层的生长动力学、形貌、化学组成和结合态的影响。研究结果表明, 在沉积温度低于1050 ℃的情况下, 随着沉积温度的升高, 沉积速率单调增大。而当沉积温度高于1050 ℃时, 沉积速率随温度升高逐渐下降。在整个沉积温度范围内, 随着沉积温度的升高, 涂层表面形态逐渐向菜花状转变, 同时涂层表面变得愈加粗糙。涂层的最佳沉积温度在750~950 ℃之间。随着沉积温度的升高, 涂层中氮含量先降低后升高, 而硅含量不断增加, 氧含量在整个温度范围内逐渐降低。原始沉积涂层均呈无定形态, 经高于1300 ℃热处理后实现晶化, 并伴随着表面形貌的显著变化。此时涂层仅由a-Si₃N₄构成, 不存在任何b-Si₃N₄相。     

多壁碳纳米管/壳聚糖/CoFe_2O_4复合材料的制备和表征

在多壁碳纳米管（MWCNTs）表面上修饰壳聚糖,然后以其为模板,以NaOH为沉淀剂,FeCl3.6H2O和CoCl2.6H2O为铁源和钴源,采用水热法在MWCNTs上修饰CoFe2O4纳米粒子。用X-射线粉末衍射、场发射透射电镜、红外吸收光谱以及超导量子干涉磁强计研究了所制备的多壁碳纳米管/壳聚糖/CoFe2O4复合材料的组成、形貌以及磁性,并探讨了反应温度以及FeCl3.6H2O和CoCl2.6H2O浓度对产物的影响。     

浅谈沥青的针入度指数

选用不同温度下的针入度回归计算针入度指数（PI）来表征沥青的感温性，由于PI的直接误差来源为针入度，因此不仅分析了沥青针入度测定过程可能影响沥青针入度结果的因素，而且进一步分析了针入度试验误差、计算PI的针入度一温度点数、所选测定针入度的温度范围对PI的影响。结果发现，影响PI的因素较多，而沥青的组成及结构对各因素的影响不容忽视。     

多壁碳纳米管/硫化铅纳米杂化材料

在经强酸氧化处理的多壁碳纳米管(MWCNT)上修饰以苯环为核心的聚(酰胺-胺)树枝状大分子,然后以树枝状大分子修饰的碳纳米管为模板,在碳纳米管表面原位沉积PbS纳米粒子。用XRD、SEM、TEM和TGA等手段对所得MWCNT/PbS纳米杂化材料进行表征。结果表明,利用这个方法能够使PbS纳米粒子均匀修饰在碳纳米管上,纳米粒子的平均尺寸为6.5 nm。采用开口z扫描技术研究MWCNT/PbS纳米杂化材料在1 064 nm处的非线性光学性质。MWCNT/PbS纳米杂化材料在1 064 nm处的光限幅性能优于未经修饰的碳纳米管。     

碳纳米管表面铜和银纳米粒子的修饰

利用非共价修饰的方法,先在碳纳米管表面包裹上表面活性剂十六烷基三甲基溴化铵（CTAB）和聚丙烯酸钠（PAA）,然后原位修饰上铜和银纳米粒子,制备出MWCNT/CTAB/PAA/M（M：Cu或Ag）纳米复合材料,最后通过XRD、SEM和TEM等技术对其进行表征。结果表明,利用这种简单的层层自组装方法能够在碳管上均匀地修饰金属纳米粒子,并且这两种金属纳米粒子的尺寸都小于5 nm。     

基于QFD和公理化设计的模块划分方法研究

模块划分作为模块化设计的第一步,必须充分考虑顾客的需求和功能独立性。在现有研究的基础上,提出了基于质量功能配置(Quality Function Deployment,QFD)和公理化设计(Axiomatic Design,AD)的模块划分方法。运用QFD和AD理论,保证产品的功能分解时满足顾客需求和功能的独立性。在功能模块的聚合方式上,对原有的模糊聚类方法进行改进。在聚类计算之前,先进行模块分组,后在组内进行聚类。减小了模块聚类的计算量,并有利于模块化设计的优化。