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关键词： 材料化学   高等仪器分析   实验教学   改进  

摘要： 高等仪器分析实验是配合材料化学本科专业的一门重要教学实践课程。但通过教学实践发现,当前主要存在教材相对陈旧、教学方式比较简单、授课人员的教学素养有待进一步提高、学生主观能动性与创新意识需要进一步培养等方面的不足。针对性的改进措施可以包括修改教材内容,丰富教学方法,提高主讲人员的授课水平,特别必须让学生有动手实践的机会以提高学习积极性,将实验评价考核方式多样化,以及尝试开展开放性实验等。目的在于全力提高学生的主观能动性和创新意识,增强材料化学专业学生的专业素养和竞争力。

关键词： 化学研究   材料科学   研究论文   科学研究院   材料化学   学者   固态  

摘要： “世纪演讲”是印度科学研究院为庆祝其成立100周年而举行的。该演讲的目的是将顶级的研究学者引入研究院，以此来激励新一批研究学者的诞生。***不仅是国际顶级固态化学研究的学者，还是众多材料科学领域的先驱。他作为1984—1994年研究院的主任，为研究院在固态材料化学等领域的发展做出了卓越的贡献。

关键词： 材料化学专业实验   实验教学   创新能力  

摘要： 材料化学实验教学是材料化学专业教学的重要组成部分,对培养学生的创新能力具有十分重要的意义。本文主要论述了创设更多的实验氛围和机会,组织分组实验、改固定方法实验为多种方法对比实验、运用探究性化学实验,培养学生创新能力。

关键词： 材料化学   教学现状   理论教学   实践教学  

摘要： 本文主要从理论教学和实践教学两方面,概述了绵阳师范学院化学与化学工程学院材料化学专业教学现状,现阶段取得的成效及存在的问题。

关键词： 材料化学   课程体系   改革  

摘要： 文章从材料化学专业教育的发展和服务于地方的角度出发,提出了孝感学院材料化学专业的定位及合理的课程体系设置。

关键词： 民族院校   材料化学   专业建设  

摘要： 文章通过对材料化学专业背景的分析,探讨了民族院校材料化学专业的定位及专业建设,提出了适合民族院校的材料化学专业人才培养模式。

关键词： 锂离子电池   石墨电极   硅凝胶   存贮容量   新技术   科研人员   材料化学   电池寿命  

摘要： 奥地利Graz技术大学材料化学与技术学院的科研人员新近开发了一项在锂离子电池的石墨电极上加硅的新技术，采用加硅石墨电极的锂离子电池的存贮容量要比普通石墨电极高许多倍。此法是将含硅凝胶涂于石墨上，这种加硅石墨就如同“缓冲器”一样，能够调节在吸收和传输锂离子时si体积的显著变化。使用这种新型加硅石墨电极能够存贮更大量的锂离子而不致于降低电池寿命，

关键词： 材料化学   半导体物理学   学习兴趣  

摘要： 21世纪是一个信息材料时代,半导体材料则是信息材料里面的基础材料之一。在电子信息材料领域上,半导体材料应用最为广泛。材料化学是为适应材料的快速更新而成立的一门研究材料的理科专业科学。时代不断前进,社会不断发展,知识则不断更新,作为材料化学专业学生更应该充分利用半导体物理学这门课程,尽可能把握更多的专业知识,为就业或读研做好理论知识的准备。

关键词： Nanotechnology/methods   Nanotubes, Carbon/chemistry  

摘要： Abstract not available.

关键词： 定量结构性质关系   径向基函数   神经网络   支持向量机   材料化学   环境化学   大环化合物  

摘要： 定量结构—性质关系(QSPR)成为化学信息学研究的热点。它主要应用统计学和理论计算的方法研究化合物的分子结构与其物理、化学性质之间的定量关系。其中快速、恰当地选择分子描述符和建立高效、稳健的数学模型一直是QSPR研究要解决的问题。本论文利用启发式方法和最佳多元线性回归来选择描述符，建立线性模型。随后为了得到更为准确的数学模型，利用径向基函数神经网络和支持向量机来建立非线性模型，结果令人满意。\n 第一章简述了QSPR的基本原理，研究过程和最新进展。在此过程中，着重对本论文涉及到的描述符选择、模型建立的方法给出了详细描述，最后对近年来的QSPR工作进行了综述。\n 第二章将QSPR的研究方法应用到化学领域，进而解决实际问题，主要研究工作有以下三个：\n 建立一个QSPR模型用于研究聚氯乙烯增塑剂的塑化效率。通过启发式方法选择分子描述符，建立增塑剂效率与其分子描述符相关线性模型。该模型相关系数和留一法交互检验相关系数分别为R2=0.9527和Rcv2=0.9305。最后利用内部验证对该模型的稳定性和可靠性进行验证，得到了结果令人满意。该方法提供了一个基于分子结构预测聚氯乙烯增塑剂增塑效率的有效途径。\n QSPR方法应用于农药化合物定量结构性质关系的研究。利用启发式方法和径向基函数神经网络，分别建立农药化合物的正辛醇水分配系数(logKow)，土壤水分配系数(logKoc)和生物富集因子(logBCF)与五个描述符的相关性模型。训练集的logKow，loKoc和logBCF的非线性模型的相关系数(Rtrain2)分别为0.9584，0.9414，0.9526，而测试集的Rtest2分别为0.9683，0.9339，0.9714。此外，利用二阶生物降解系数建立判别函数对化合物的生物降解能力进行分组，该判别函数的分组正确率达到了90％。本工作提供了一种预测物理化学和生物降解能力的。它能使人们更深入了解农药和环境间的相互关系。\n 铯螯合物稳定常数的QSPR研究。本研究的目的是了解影响铯螫合物稳定性的结构因素。通过最佳多元线性回归、径向基函数神经网络和均匀设计优化的支持向量机分别建立了稳定常数与六个描述符间的多种相关性模型。最佳模型的训练集和测试集的相关系数分别为Rtrain2=0.8709和Rtest2=0.8560。本项工作提供了一种高效、稳定预测铯螯合物的稳定常数的新方法。这种方法将对合成大环化合物的实验提供理论指导，进而可使这些大环化合物成为一种检测环境中放射性铯污染物浓度的有效途径。