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危险品风险管理体系建立的研究
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作者 肖家勇 《检验检疫科学》 2009年第3期47-49,共3页
本文分析了进行危险品风险管理的基础,按照国际通用的风险管理思路,提出了危险品风险管理的基本过程要素,为危险品生产、经营、储存、运输等企业建立危险品风险管理体系,实现风险管理水平的提高提供了依据。
关键词 危险品 风险管理 体系
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非晶态合金系磁性、超导电性和力学性能的计算 被引量:1
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作者 王学业 宋鍠 《湘潭大学自然科学学报》 CAS CSCD 1999年第4期68-73,共6页
用化学结构参数- 模式识别人工神经网络方法对非晶态合金系的磁性、超导电性和力学性能( 包括饱和磁致伸缩系数、饱和磁感应强度、矫顽力、超导转变温度、硬度和抗拉强度) 与组成结构之间的关系进行了定性分析和定量计算,采用的化学... 用化学结构参数- 模式识别人工神经网络方法对非晶态合金系的磁性、超导电性和力学性能( 包括饱和磁致伸缩系数、饱和磁感应强度、矫顽力、超导转变温度、硬度和抗拉强度) 与组成结构之间的关系进行了定性分析和定量计算,采用的化学结构参数为平均价电子数、混合熵、原子半径比、电负性差、功函数差和电子密度差等.结果表明,定性分析结果与实验结论一致,定量计算结果与实验测定值符合较好. 展开更多
关键词 非晶态合金 结构-性能关系 磁性 力学性能
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醇胺类油性剂在金属铝表面上吸附的研究 被引量:3
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作者 王学业 +1 位作者 谭援强 刘拥君 《湘潭大学自然科学学报》 CAS CSCD 2002年第2期43-45,共3页
用量子化学从头计算方法研究了胺和醇类油性剂在金属铝表面上的吸附机理 .通过对有机物 (CH3 (CH2 ) nOH ,CH3 (CH2 ) nNH2 ,n =5~ 19)在金属表面吸附的计算 ,结果表明随着碳链长度增加有机物在金属表面的吸附能力增强 ,吸附生成热增... 用量子化学从头计算方法研究了胺和醇类油性剂在金属铝表面上的吸附机理 .通过对有机物 (CH3 (CH2 ) nOH ,CH3 (CH2 ) nNH2 ,n =5~ 19)在金属表面吸附的计算 ,结果表明随着碳链长度增加有机物在金属表面的吸附能力增强 ,吸附生成热增加 ,醇类化合物在铝表面上的吸附强度大于胺类化合物的吸附强度 。 展开更多
关键词 醇胺 油性剂 表面 吸附 润滑剂
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润滑剂分子结构与粘度和表面张力的定量关系 被引量:1
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作者 王学业 +1 位作者 谭援强 刘拥君 《广州化学》 CAS 2002年第4期10-13,共4页
用偏最小二乘法(PLS)和人工神经网络(ANN)方法对润滑剂分子结构与表面张力和粘度之间的关系进行了定性分析和定量计算,采用的结构参数有分配系数、分子体积、分子表面积、溶度积、摩尔折射度和等张比容。定性分析结果与实验结果一致,定... 用偏最小二乘法(PLS)和人工神经网络(ANN)方法对润滑剂分子结构与表面张力和粘度之间的关系进行了定性分析和定量计算,采用的结构参数有分配系数、分子体积、分子表面积、溶度积、摩尔折射度和等张比容。定性分析结果与实验结果一致,定量计算结果与实验结果符合较好。 展开更多
关键词 润滑剂 分子结构 定量关系 人工神经网络 粘度 表面张力 定性关系
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Regularities of formability of intermediate compounds in binary molten salt systems
5
作者 王学业 《中国有色金属学会会刊:英文版》 CSCD 2000年第5期675-679,共5页
The formability of intermediate compounds for thirteen kinds of binary molten salt systems, including 1 179 phase diagrams was discussed by pattern recognition method with bond parameters as features. These systems we... The formability of intermediate compounds for thirteen kinds of binary molten salt systems, including 1 179 phase diagrams was discussed by pattern recognition method with bond parameters as features. These systems were MeX Me′X, MeX Me′X 2, MeX Me′X 3, MeX Me′X 4, MeX 2 Me′X 2, MeX 2 Me′X 3, MeX 2 Me′X 4, MeX 3 Me′X 3, MeNO 3 Me′(NO 3) 2, Me 2SO 4 Me′SO 4 (Me, Me′ denote metallic elements, X denotes halogen), Me AX B Me′ CX D (X is CrO 2- 4, WO 2- 4 or MoO 2- 4), and common cation systems MeX MeX′, MeX Me 2X′ (Me, Me′ denote metallic elements, X, X′ denote anion forming elements or radicals). It had been found that molten salt systems forming intermediate compounds and ones without intermediate compound distribute in different regions. Moreover, six general regularities for the formation of intermediate compounds in binary molten salt systems had been summarized on the basis of thirteen semi empirical models, which was obtained from the known phase diagrams.[ 展开更多
关键词 INTERMEDIATE COMPOUNDS FORMABILITY MOLTEN SALT system
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Regularities of melting behavior of intermediate compounds in halide molten salt systems
6
作者 王学业 宋鍠 《中国有色金属学会会刊:英文版》 CSCD 2000年第6期820-823,共4页
关键词 学业
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Quantitative prediction of substituted products based on quantum-chemical parameters and neural network method 被引量:1
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作者 王学业 《Chinese Journal of Chemistry》 SCIE CAS CSCD 2000年第4期521-525,共5页
The criterion of orientating group of electrophilic aromatic nitration was discussed by means of pattern recognition method with quantum-chemical parameters as features, and the product ratios of the reactions were qu... The criterion of orientating group of electrophilic aromatic nitration was discussed by means of pattern recognition method with quantum-chemical parameters as features, and the product ratios of the reactions were quantitatively calculated using artificial neural network (ANN) method with the same parameters as inputs, based on the ab initio calculation of quantum chemistry, The quantum-chemical parameters involved orbital energy, orbital electron population, atomic total electron density and atomic net charge. The predicted values are in agreement with experimental results and the predicted error of the ANN with quantum-chemical parameters for the reaction is the smallest among the all methods. 展开更多
关键词 Product ratio quantitative structure-activity relationship artificial neural network quantum-chemical parameters
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