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烯丙基化碳纳米管改善丙烯酸酯压敏胶的性能

应用化学 2020年第7期37卷 778-784页

作者：徐兵吴仲岿缪林辉王圳锟代思雨朱哲武汉理工大学材料科学与工程学院武汉430070

本文利用γ-甲基丙烯酰氧基丙基三甲氧基硅烷(KH570)对多壁碳纳米管(MWNTs)进行修饰使其表面接枝上烯丙基官能团,与丙烯酸酯类单体进行原位聚合,制备了一种耐高温丙烯酸酯压敏胶(PSA)。通过傅里叶变换红外光谱仪(FT-IR)、热重分析仪(TGA... 详细信息

本文利用γ-甲基丙烯酰氧基丙基三甲氧基硅烷(KH570)对多壁碳纳米管(MWNTs)进行修饰使其表面接枝上烯丙基官能团,与丙烯酸酯类单体进行原位聚合,制备了一种耐高温丙烯酸酯压敏胶(PSA)。通过傅里叶变换红外光谱仪(FT-IR)、热重分析仪(TGA)和扫描电子显微镜(SEM)表征了MWNTs和丙烯酸酯PSA的结构与性能,探讨了改性MWNTs的质量分数对PSA耐热性能和粘接性能的影响。结果表明,与未改性的丙烯酸酯PSA相比,当改性MWNTs的质量分数为1.5%时,改性丙烯酸酯PSA的耐热性能和粘接性能最佳,热分解温度从360℃提高到了382℃,耐热温度从80℃提高到了155℃,初粘力、持粘力和180°剥离强度分别从2 h和13.66 N/(25 mm)(12号小球)提高到了27 h和17.34 N/(25 mm)(17号小球)。

关键词：多壁碳纳米管表面官能化丙烯酸酯压敏胶耐热性能

ZrN–Si_3N_4–Y_2O_3复合材料的相组成（英文）

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硅酸盐学报 2015年第12期43卷 1742-1746页

作者：陆有军淮晓晨吴澜尔黄振坤王燕民北方民族大学材料科学与工程学院银川750021 华南理工大学材料科学与工程学院广州510640

采用不同组分的Zr N、Si_3N_4和Y_2O_3混合粉末,在1 750℃高温固相反应合成Zr N–Si_3N_4–Y_2O_3复合材料,借助于X射线衍射仪表征6种按不同比例混合样品的物相组成。结果表明:在Zr N–Si_3N_4–Y_2O_3三元系统中,Zr N分别与Si_3N_4、Y_... 详细信息

采用不同组分的Zr N、Si_3N_4和Y_2O_3混合粉末,在1 750℃高温固相反应合成Zr N–Si_3N_4–Y_2O_3复合材料,借助于X射线衍射仪表征6种按不同比例混合样品的物相组成。结果表明:在Zr N–Si_3N_4–Y_2O_3三元系统中,Zr N分别与Si_3N_4、Y_2O_3和Y2Si3O3N4(M相,黄长石结构)共存;M相为Si_3N_4和Y_2O_3在摩尔比为1:1时的产物,Zr N–Si_3N_4–Y_2O_3三元系统扩展为Zr N–Si_3N_4–Y_2O_3–Si O2四元系统,在该四元系统中,Zr N分别与M相、Y4Si2N2O7(J相,单斜Y4Al2O9结构)及Y5(Si O4)3N(H相,磷灰石结构)3种含钇硅酸盐及Si_3N_4、Y_2O_3共存。其中,J相和H相分别是Si2N2O(Si_3N_4和Si O2在摩尔比为1:1时的产物)和Y_2O_3在摩尔比分别为2:1和9:5时的产物。用Zr N–Si_3N_4–Y_2O_3体系相图可解析制备Zr N陶瓷和Zr N/Si_3N_4复合陶瓷的相组成。

关键词：相组成氮化锆超高温陶瓷复合材料

考虑通信故障的直流微电网多储能荷电状态动态均衡策略

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电网技术 2018年第10期42卷 3282-3290页

作者：米阳李战强刘红业吴彦伟宋根新苏向敬李振坤上海电力学院上海市杨浦区200090 南瑞集团有限公司(国网电力科学研究院有限公司) 南京市江宁区210003

为实现直流微电网中分布式储能单元荷电状态（state of charge,SOC）均衡以及负荷功率的动态分配,提出新的下垂控制策略。首先,通信正常时,根据SOC分担负荷功率动态调节下垂控制参考电压来协调分布式储能（distributed energy storage,... 详细信息

为实现直流微电网中分布式储能单元荷电状态（state of charge,SOC）均衡以及负荷功率的动态分配,提出新的下垂控制策略。首先,通信正常时,根据SOC分担负荷功率动态调节下垂控制参考电压来协调分布式储能（distributed energy storage,DES）。其次,无通信条件下提出基于Metropolis准则自适应调节下垂系数的控制方法,在无通信情况下自适应调节负荷功率分配。然后,给出了两种工作条件下控制策略的平滑切换方法,保证切换前后系统安全稳定运行的同时依然有效的实现负荷功率均衡分配。最后,通过Matlab/Simulink仿真对本文控制策略进行验证。

关键词：直流微电网多储能功率分配下垂控制通信故障

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火箭贮箱结构健康监测传感器系统设计

压电与声光 2017年第1期39卷 67-71页

作者：尹晚渠晓溪武湛君高东岳雷振坤大连理工大学工业装备结构分析国家重点实验室辽宁大连116024

为了保证火箭贮箱结构在存储过程中的完整性,需要开发适用于低温环境的贮箱结构在役结构健康监测传感器系统。该文进行了一系列低温测试试验。首先,利用长期监测试验考察了长期处于低温环境下的压电晶片传感器和粘接剂的性能退化情况,... 详细信息

为了保证火箭贮箱结构在存储过程中的完整性,需要开发适用于低温环境的贮箱结构在役结构健康监测传感器系统。该文进行了一系列低温测试试验。首先,利用长期监测试验考察了长期处于低温环境下的压电晶片传感器和粘接剂的性能退化情况,以表征其低温耐久性;然后,利用低温/常温剪切强度试验测试了不同种类粘接剂在贮箱结构使用环境下的抗高应变性能;最后,通过不同温度(室温^-180℃)下的Lamb信号收发试验评估了不同传感器系统的低温工作性能。实验结果表明,选用的粘接剂在低温下的力学性能和耐久性较好,压电晶片传感器在低温下耐久性良好。该文设计的传感器系统可用于火箭贮箱结构低温监测。

关键词：结构健康监测火箭贮箱结构低温压电传感器粘接剂

接枝改性纤维素纳米晶(CNC)增强水性聚氨酯(WPU)制备CNC/WPU复合涂膜

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材料科学与工程学报 2020年第6期38卷 912-916页

作者：曹松吴仲岿殷俊王圳锟汪绍金武汉理工大学材料科学与工程学院湖北武汉430070

采用TEMPO氧化体系和聚乙二醇(PEG)对纤维素纳米晶(CNC)进行了表面接枝改性,并与水性聚氨酯(WPU)共混制备了改性CNC/WPU纳米复合涂膜。通过扫描电子显微镜(SEM)观察、拉伸与硬度测定及热重分析(TG)研究了纳米复合涂膜的结构与性能。结... 详细信息

采用TEMPO氧化体系和聚乙二醇(PEG)对纤维素纳米晶(CNC)进行了表面接枝改性,并与水性聚氨酯(WPU)共混制备了改性CNC/WPU纳米复合涂膜。通过扫描电子显微镜(SEM)观察、拉伸与硬度测定及热重分析(TG)研究了纳米复合涂膜的结构与性能。结果表明,质量分数为3%的改性CNC能够均匀分散在WPU基质中,无明显的团聚现象。纳米复合涂膜的硬度较纯WPU大幅度提升,拉伸强度提高了126%,30%的失重温度升高了17℃,热稳定性得到明显改善。实验结果表明改性CNC对WPU具有显著的增强效果。

关键词：纤维素纳米晶水性聚氨酯接枝改性增强

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生物粘附微球国内外研究进展

世界科学技术-中医药现代化 2012年第2期14卷 1481-1484页

作者：田振坤高文新吴伦冯泽鑫黑龙江中医药大学药学院哈尔滨150040

生物粘附微球作为微球给药的一种制剂,具有延长药物的滞留时间、缓释和控释等优势,可以促进药物的吸收,提高药物的生物利用度,从而受到国内外学者的广泛关注。本文主要概述了近年生物粘附微球的常用制备方法和临床应用方面国内外研究进... 详细信息

生物粘附微球作为微球给药的一种制剂,具有延长药物的滞留时间、缓释和控释等优势,可以促进药物的吸收,提高药物的生物利用度,从而受到国内外学者的广泛关注。本文主要概述了近年生物粘附微球的常用制备方法和临床应用方面国内外研究进展,并提议建立统一的评价标准。

关键词：微球生物粘附研究进展综述

Fe_2P_2S_6晶体基态能级的精细结构及其Jahn-Teller效应的研究

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光学学报 2014年第5期34卷 229-234页

作者：殷春浩徐振坤吴彩平张雷焦杨刘海顺李富强中国矿业大学理学院江苏徐州221008

在弱场图像下,利用Racah不可约张量算符方法得到了三角对称3d4/3d6电子组态的完整的哈密顿矩阵。研究了Fe2P2S6晶体中Fe2+的基态能级和晶体结构,考虑了自旋-轨道耦合与自旋-自旋耦合对基态能级的影响,对Fe2P2S6晶体基态能级和电子顺磁... 详细信息

在弱场图像下,利用Racah不可约张量算符方法得到了三角对称3d4/3d6电子组态的完整的哈密顿矩阵。研究了Fe2P2S6晶体中Fe2+的基态能级和晶体结构,考虑了自旋-轨道耦合与自旋-自旋耦合对基态能级的影响,对Fe2P2S6晶体基态能级和电子顺磁共振的零场分裂进行了计算。计算结果与实验值符合得较好。基于此计算结果,对基态能级和零场分裂中的自旋-轨道耦合、自旋-自旋耦合以及3 L低自旋态进行了更深入的研究,并对Fe2P2S6晶体的Jahn-Teller效应进行了研究。

关键词：材料基态能级晶体结构 Jahn-Teller效应

基于单细胞RNA测序分析百草枯诱导小鼠大脑帕金森样改变的转录组特征

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环境与职业医学 2023年第9期40卷 1005-1013页

作者：郭振坤张雅婷翁雅丽吴思英李煌元福建医科大学公共卫生学院/福建省环境因素与肿瘤重点实验室福建福州350122

[背景]百草枯(PQ)是世界上使用最广泛的除草剂之一,是帕金森病(PD)的危险因素之一,但其致PD发病的机制不甚清楚。单细胞RNA测序(scRNA-seq)技术可从基因层面研究细胞异质性,为探究PQ致PD发病机制提供深入见解。[目的]通过scRNA-seq分析P... 详细信息

[背景]百草枯(PQ)是世界上使用最广泛的除草剂之一,是帕金森病(PD)的危险因素之一,但其致PD发病的机制不甚清楚。单细胞RNA测序(scRNA-seq)技术可从基因层面研究细胞异质性,为探究PQ致PD发病机制提供深入见解。[目的]通过scRNA-seq分析PQ染毒小鼠大脑细胞分群情况,以及与PD样改变相关细胞亚群参与的生物学过程,为揭示PQ致小鼠大脑PD样改变的机制研究提供线索。[方法]6只雄性6周龄C57BL/6小鼠随机分为对照组和实验组,每组3只,分别以0(生理盐水)、10.0 mg·kg^(-1) PQ腹腔注射染毒,每隔2 d 1次,连续10次注射造模;染毒结束后,取小鼠大脑,进行scRNA-seq。根据不同细胞类型的基因表达特征进行细胞分群,利用生物信息学工具筛选PD相关细胞亚群,并对其特征基因进行基因注释(GO)富集分析、京都基因与基因组百科全书(KEGG)通路富集分析以及基因集富集分析(GSEA)、蛋白互作网络分析、转录因子预测等。最后,对PD相关细胞亚群在PQ处理组和对照组间的差异基因进行GO和KEGG分析等,分析这些基因可能参与的生物学过程。[结果]测序数据符合质控标准,共获取55779个细胞,所有细胞降维分析结果显示其可以被进一步分为37个聚类,包括5种主要的细胞类型;根据每个亚群排名前20特征基因KEGG分析,筛选出特异表达的Cluster 33亚群(多巴胺能神经元)与PD显著相关。GO分析结果显示该亚群生物学功能方面主要富集神经递质转运和对神经递质的调控,GSEA分析结果显示酪氨酸代谢通路和脑组织神经活动配体-受体相互作用通路显著富集,转录调控网络分析结果显示差异表达转录因子有39个。进一步分析PQ处理对该亚群的影响,结果表明PQ处理影响多巴胺神经元亚群代谢通路、内吞和Ras相关蛋白1(Rap1)信号通路和丝裂原活化蛋白激酶(MAPK)信号通路等;GO分析显示差异基因与离子运输、突触组装调节等生物学过程有关,并参与了细胞质和突触等细胞组分的形成。[结论]研究初步绘制了PQ暴露后小鼠大脑单细胞转录组图谱,并筛选出特异表达的Cluster33亚群(多巴胺能神经元)与PD显著相关,其生物学功能改变可能是PQ致小鼠大脑PD样改变的机制之一。

关键词：单细胞转录组百草枯小鼠大脑帕金森病转录特征

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基于多尺度分段的长时间序列预测方法

深圳大学学报（理工版） 2024年第2期41卷 232-240页

作者：何胜林龙琛郑静王爽文振焜吴惠思倪东何小荣吴雪清深圳大学计算机与软件学院广东深圳518060 深圳市卫生健康发展研究和数据管理中心广东深圳518028 深圳市荔康科技有限公司广东深圳518052 深圳大学总医院妇产科广东深圳518071

针对目前长时间序列预测(long sequence time-series forecasting,LSTF)存在历史数据量大、计算复杂度高、预测精度要求高等问题,提出一种基于多尺度分段的Transformer模型.该模型基于Transformer架构进行改进和优化,使用多尺度分段将... 详细信息

针对目前长时间序列预测(long sequence time-series forecasting,LSTF)存在历史数据量大、计算复杂度高、预测精度要求高等问题,提出一种基于多尺度分段的Transformer模型.该模型基于Transformer架构进行改进和优化,使用多尺度分段将时间序列切片成多个时间段进行训练和预测,降低了长时间序列的复杂性,并实现了更高精度的预测.在电力变压器油温(electricity transformer temperature,ETT)数据集、用电负荷(electricity consumption load,ECL)数据集和天气(Weather)数据集中,分别采用传统Transfomer、Informer、门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)、时序卷积网络(temporal convolutional network,TCN)和长短期记忆(long short-term memory,LSTM)5种基准模型与本研究提出的多尺度分段的Transformer模型,对长时间序列进行预测.结果表明,采用基于多尺度分段的Transformer模型在Weather数据集上对预测长度为192的时间序列预测的均方误差和平均绝对误差分别为0.367和0.407,均优于其他模型.基于多尺度分段的Transformer模型可以综合Transformer模型的优点,且计算速度更快,预测性能更高.

关键词：计算机神经网络时间序列预测 Transformer模型多尺度分段深度学习电力预测