Fe₃O₄是较典型的n型半导体，被广泛应用于光催化领域，但现阶段制备多面体Fe₃O₄的步骤比较复杂.本文创新性地采用硫酸亚铁和钼酸钠通过水热法制备磁性多面体Fe₃O₄，与双氧水构建类芬顿体系，以罗丹明B（RhB）模拟污染废水，在可见金卤灯下进行光催化去除RhB实验.采用X射线衍射(XRD)、扫描电子显微镜(SEM)、X射线光电子能谱(XPS)和磁性能测试等手段对样品进行了充分表征，并探究了不同的pH值、样品浓度、双氧水浓度、RhB初始浓度对RhB去除的影响.结果表明：所制备的样品为结晶度较高的Fe₃O₄晶体，粒径在300 nm左右；在pH=3、质量浓度为60 mg^-1双氧水浓度为100 mmolL^-1、RhB初始质量浓度为20 mgL^-1时，在室温下反应60 min对RhB的去除率可达到94％以上；经反应动力学拟合发现该体系符合一级反应动力学，样品经过4次循环性测试仍具有较高的光催化活性.

苯并吡唑衍生物是重要的有机合成中间体，具有良好的药物活性.在乙酸乙酯和50%（质量分数）硫酸水溶液（体积比1∶1）的两相混合溶剂中，邻氨基苯乙腈或邻氨基苯乙酰胺与重氮化试剂亚硝酸钠在55 ℃下搅拌5 min，以高产率（83%~98%）转化为一系列苯并吡唑衍生物.考察了不同的酸、酸的质量分数及用量、不同有机溶剂对反应的影响，确定了最优反应条件.此外，还提出了可能的反应机理，认为重氮盐是该反应的关键中间体.该反应具有操作简单、原料廉价易得、反应条件温和、反应迅速、产率高等优点，为苯并吡唑衍生物的合成提供了一种高效的新方法.

建立一种对医疗废水中F-、Cl-的微波消解离子色谱分析方法.样品经过SH-G-1保护柱和SH-AC-3阴离子型色谱柱分离，通过固相萃取对样品净化处理，以碳酸氢钠（1.0 mmol/L）和碳酸钠（2.4 mmol/L)作为淋洗液，在流量为1.0 mL/min的离子色谱中检测，对色谱柱的选择、微波消解、有机溶剂、柱温、流速对离子色谱的影响进行研究结果表明：6种阴离子具有良好的线性关系，相关系数为0.999 5~0.999 9，检出限为0.000 4~0.009 6 mg/L，加标回收率为90.7%~101.8%；整日精密度＜1.5%，隔日精密度均＜4.0%.该方法快速、精准、稳定，具有实际应用价值.

以具有多层结构的MAX相材料为集流体，依次采用水热生长、原位磷化和电势循环法制备Pt/Ni₂/P/MAX相自支撑析氢电极.该电极材料中，多面体Ni₂/P/MAX颗粒镶嵌于Mxene片层夹缝中（Ni₂/P/MAX），显著增加了MAX的析氢性能，且超低含量的纳米Pt粒子高度分散于Ni₂/P/MAX表面，提供了更多的活性位点.纳米Pt粒子与Ni₂/P之间形成的协同效应促进了电子转移，显著提升电催化析氢活性.结果表明：电流密度为10 mA/cm²时，Pt/Ni₂/P/MAX相的过电位仅为63 mV；电流密度高达100 mA/cm²时，Pt/Ni₂/P/MAX相的过电位为187 mV，塔菲尔斜率为46 mV/dec，展现出卓越的析氢性能.

以天然产物积雪草酸（AA）为母体设计并合成新的积雪草酸衍生物，并进行体外抗肿瘤活性实验和分子对接研究.以积雪草酸为原料，对其A环及28位羧基进行结构改造，合成4个新的积雪草酸衍生物.采用MTT法，选用人癌细胞SGC7901和A549进行初步的体外抗肿瘤活性研究；并进行分子对接实验，研究化合物与Bcl-xL受体之间的作用.结果表明：合成了4个未见文献报道的新型积雪草酸衍生物，其结构经过1H-NMR、13C-NMR和HR-MS确证.所有目标化合物对A549 和SGC7901 细胞增殖的抑制作用均优于母体积雪草酸.其中化合物Ⅰ3抗肿瘤活性与阳性对照药Navitoclax相当；分子对接结果显示Ⅰ3与Bcl-xL受体具有较好的结合能力.化合物Ⅰ3具有较好的抗肿瘤活性，值得进一步研究.

聚酰亚胺；复合薄膜；碳膜；MXene

为提高液压缸活塞用格莱圈的可靠性，在不考虑温度影响的情况下，首先通过分析它的受力，建立动密封情况下格莱圈的力学模型；然后利用ANSYS仿真再现不同介质工作压力和不同O形圈预压缩量下O形圈的接触宽度和接触位置的变化，并使用Origin软件绘制相应曲线；再使用MATLAB软件，以不同介质压力、O形圈压缩量为自变量，O形圈与耐磨环接触面宽度发生变化的量为因变量，拟合它们之间的函数关系式；最后，将格莱圈力学模型、泄漏量模型、PTFE经验磨损公式相结合，利用拟合得到的函数，提出一种计算格莱圈使用寿命的方法.计算结果表明：使用此方法计算的格莱圈使用寿命与实际使用寿命接近.这将为液压缸活塞用密封设计提供重要参考.

针对相贯线焊缝自动焊接时焊缝识别误差大、焊接效率低等问题，设计一种针对相贯线焊缝的图像采集方式，提出基于视觉传感器的相贯线焊缝特征提取方法，改进了传统的摄相机标定算法.首先，使用工业相机采集带有激光条带的焊缝图像；其次，通过高斯滤波、顶帽变换、Otsu阈值分割、Sobel边缘检测算子、非极大值抑制等算法相结合的方式对焊缝图像进行处理；再次，利用概率Hough变换对激光条带的轮廓线段进行拟合，计算得到焊缝特征点像素坐标值，经相机标定得到映射矩阵，最终得到相贯线焊缝的三维模型.实验结果表明：焊缝图像处理算法平均处理时间为106 ms，平均误差为0.26 mm，最大误差为0.49 mm；此方法满足识别相贯线焊缝的速度与精度要求.

由于需求依赖提取是一项认知困难且易出错的任务，因此本文提出了基于集成主动学习策略的需求依赖关系自动提取方法.基于集成主动学习策略，为不确定性概率、文本相似差异度、主动学习变体预测分歧度这3个不同角度的影响因子采用变异系数法确定相应的权重，给出衡量依赖对样本信息价值量的计算公式，从而选取综合评价值最高的前K个依赖对样本作为最优样本.随着最优样本不断加入到初始训练集中，主动学习模型提取需求依赖关系的性能快速提升，从而与其他主动学习策略相比，实现了同等采样数量下更高的需求依赖提取评估度量.最后，通过对比分析了多种方法的实验结果，证明了本方法的可行性.