1) Kinetic parameter of swelling
溶胀动力学参数
2) swelling kinetics
溶胀动力学
1.
Effect of glutaraldehyde on swelling kinetics of chitosan-polyether hydrogel
戊二醛对壳聚糖-聚醚水凝胶溶胀动力学的影响
2.
The swelling kinetics and equilibrium swelling ratio of the PN (synthesized by traditional water-bath heating) and PM(synthesized by m.
采用傅立叶红外光谱仪、扫描电子显微镜和表面积及孔快速测试仪对PNIPAAm水凝胶的化学基团、表面形貌和孔结构进行了分析和测试,并测定了在不同溶液温度下水凝胶的溶胀动力学曲线和平衡溶胀率,对微波辐射和常规水浴法下合成的系列PNIPAAm水凝胶的溶胀动力学参数进行了计算和比较。
3.
The swelling kinetics was discussed, and the effects of the reaction conditions, including the amounts of starch, monomers, initiator and crosslinker, on the equilibrium swelling ratio of the hydrogels were investigated.
以硝酸铈铵(CAN)为引发剂、N,N′＿亚甲基双丙烯酰胺(BIS)为交联剂,在水溶液中合成了可生物降解淀粉 聚(丙烯酰胺＿co＿乙烯基吡咯烷酮)杂混水凝胶;探讨了有关溶胀动力学,着重考察了合成反应条件包括淀粉用量、单体浓度、引发剂和交联剂用量对凝胶平衡溶胀比的影响。
3) swelling kinetic
溶胀动力学
1.
The dynamic swelling kinetics of the hydrogels pretreated in different buffer solutions have been studied.
研究了各种单体配比的水凝胶在不同溶胀历史条件下的溶胀动力学。
4) dynamics-swelling
动力学溶胀
5) swelling and deswelling kinetics
溶胀/退溶胀动力学
6) deswelling dynamics
去溶胀动力学
1.
The deswelling dynamics of hydrogels and scanning electron microscopy micrographs revealed that the unique properties achieved were attributable to the expanded conformations generated in the alkaline solu- tion during the copolymerization reaction.
凝胶的去溶胀动力学和扫描电镜图表明:在碱性溶液中MAA中的羧基(COOH)解离为羧基阴离子(COO-),羧基阴离子之间的静电斥力加强,导致高分子链的伸展构象,所得的凝胶具有伸展构象、伸展的网络结构和良好的刺激响应行为。
补充资料：动力学系统参数寻优
在一组约束条件下,寻找动力学系统的一组参数,使给定的指标达到最优值（极大或极小值）的方法。它广泛应用于系统的分析、综合与设计中。在实际的动力学系统寻优问题中，给出指标的解析式很困难或者给出的解析式很复杂，一般只能针对具体参数，通过仿真来计算系统的指标。为了寻求使指标达到最优值的参数，必须进行多次运行仿真。因此，动力学系统寻优是多次运行仿真的一个重要方面。
动力学系统参数寻优方法的基本步骤是：①给定一组初始参数，并用仿真的方法计算出系统在这一参数下所达到的指标。②按照一定的规则在某一个寻优方向上找到一组新的参数，它和初始参数之间的距离称为寻优步长。新参数必须满足约束条件。③再用仿真的方法计算出系统在新参数下所达到的指标。④判断新参数是否已使指标达到最优值;如果尚未达到,则继续由这组新参数出发再重新寻找，直到使指标达到最优值为止。寻优的效率不仅取决于确定寻优方向和寻优步长的规则，还取决于仿真的效率。
动力学系统参数寻优的算法大多来源于非线性规划的迭代数值解法，如区间消去法、插值法、单纯形法、共轭梯度法等（见非线性规划）。为了解决多极值指标和泛函限制条件的问题，80年代出现了一些新算法，如自适应随机法，它能在寻优过程中自适应地选择寻优步长分布的最优方差，并周期地探测局部最优的寻优步长方差，从而找到改进的新区域，降低落入局部极值的概率。
动力学系统参数寻优方法的基本步骤是：①给定一组初始参数，并用仿真的方法计算出系统在这一参数下所达到的指标。②按照一定的规则在某一个寻优方向上找到一组新的参数，它和初始参数之间的距离称为寻优步长。新参数必须满足约束条件。③再用仿真的方法计算出系统在新参数下所达到的指标。④判断新参数是否已使指标达到最优值;如果尚未达到,则继续由这组新参数出发再重新寻找，直到使指标达到最优值为止。寻优的效率不仅取决于确定寻优方向和寻优步长的规则，还取决于仿真的效率。
动力学系统参数寻优的算法大多来源于非线性规划的迭代数值解法，如区间消去法、插值法、单纯形法、共轭梯度法等（见非线性规划）。为了解决多极值指标和泛函限制条件的问题，80年代出现了一些新算法，如自适应随机法，它能在寻优过程中自适应地选择寻优步长分布的最优方差，并周期地探测局部最优的寻优步长方差，从而找到改进的新区域，降低落入局部极值的概率。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条