构造变形力学中有限应变张量几何解析

本文根据构造变形的特点,系统地研究了构造力学中有限应变理论的图解方法,提出来用度规张量描述一点应变状态的几何解析法,对于用变形梯度表示的变形梯度圆结构进行了论证,并用几何图形清晰地描述极分解理论中各种量的关系.最后通过各种不同方法计算了构造变形中常见的简单剪切变形,用以说明和比较各种有限应变图解法的特点.     

微波－气相－热压法分解高纯铂的研究

本文研究了微波气相热压法新技术分解高纯铂在密闭的聚四氟乙烯高压罐中，以微波瞬间加热混合酸产生的高压、纯净蒸气分解金属铂，此法避免了酸中杂质的沾污以制备供高纯铂分析的试液，提高了痕量杂质分析的准确度和降低检测限     

A Flexible Approach to the γ－Amino－β－hydroxy Acid Moiety of Hapalosin

A flexible approach to ethyl (3R,4S)-N-Boc-4-amino-3-hydroxy-5-phenylpentanoate (N-Boc-AHPPA-OEt), the γ-amino-β-hydroxy acid moiety of hapalosin is described. The synthetic method features a ring-opening ethanolysis of an activated N-Boc-lactam, which is obtained via a diastereoselective reductive-alkylation of (R)-malimide derivative. The flexibility of the method resides in the introduction of the alkyl side chain by Grignard reagent addition.     

遗传算法优化变分模态分解提取舰船辐射噪声特征线谱方法

特征线谱提取是舰船目标识别的一个重要研究环节,常采用传统的DEMON谱分析方法,处理过程中,一般对舰船噪声时域信号未予抑噪,低信噪比情况下,传统DEMON谱分析性能差。对此,提出一种采用遗传算法优化变分模态分解方法,用于分解舰船噪声原时域信号,获得抑制噪声后的舰船噪声重构信号,进而有效提取了舰船目标噪声幅度调制特征线谱。该方法首先采用遗传算法优化变分模态分解的两个关键输入参数(分解所取模态个数和惩罚因子),对变分模态分解得到的各阶固有模态分量加以判别,去除噪声主导分量,保留信号主导分量,使重构舰船噪声信号显著抑制了干扰噪声,然后对降噪后的重构信号进行频谱分析,获得目标噪声调制特征线谱。理论分析、仿真和实验数据处理结果表明,相比传统DEMON谱分析法,基于遗传算法优化变分模态分解的舰船噪声特征线谱提取方法具有更好的噪声抑制能力,所获取的舰船噪声幅度调制特征线谱信噪比明显高于传统DEMON方法,具有一定优势,前景良好。     

噪声情况下采用稀疏非负矩阵分解与深度吸引子网络的人声分离算法

为实现噪声情况下的人声分离,提出了一种采用稀疏非负矩阵分解与深度吸引子网络的单通道人声分离算法。首先,通过训练得到人声与噪声的字典矩阵,将其作为先验信息从带噪混合语音中分离出人声与噪声的系数矩阵;然后,根据人声系数矩阵中不同的声源成分在嵌入空间中的相似性不同,使用深度吸引子网络将其分离为各声源语音的系数矩阵;最后,使用分离得到的各语音系数矩阵与人声的字典矩阵重构干净的分离语音。在不同噪声情况下的实验结果表明,本文算法能够在抑制背景噪声的同时提高分离语音的整体质量,优于结合声噪人声分离模型的对比算法。      

浅析教学中的关联速度问题

高中物理学习过程中,在学习运动的合成与分解时,教师和学生都会遇到一些经典的关联速度问题.学生解决此类问题时也常常出错,教师的讲解往往看似合理,实质还是有背逻辑思维.文章分析了关联速度中的经典例题:绳拉船的问题,并且指出了许多教师的解法存在的争议,还讨论了更合理的常规解法和适于中学生理解的方法.文章中的"关联速度问题的中...     

微波-同时蒸馏萃取分离肉桂挥发性成分分析

经粉碎的肉桂干燥树皮置于去离子水中微波加热处理后,用自制的同时蒸馏-萃取装置,以重蒸乙醚为溶剂将试样中的挥发组分萃取分离。用旋转蒸发器除去乙醚后即得到含有试样中挥发组分的透明的黄色液体,收得率为6.5%,应用GC/MS法对黄色液体的组分进行定性和定量分析。借助于联机的计算机和相关软件并用峰面积-归一化计算测得其中共有27个化合物,其中含量最高的是肉桂醛,达94.36%。另取部分上述挥发油(即黄色液体),用加成分解法将其中肉桂醛转化为一种加成产物以沉淀形式析出,即将黄色液体与NaHSO3共置于微波炉中,在不超过10℃的条件下处理直至加成物完全析出。将此加成物分出,并用0.1 mol.L-1盐酸进行水解处理,使加成物恢复成纯度较高的肉桂醛,用IR及MS对其组成及结构作进一步确认。     

Decomposition Reaction of Zn-MPA（3-Mercaptopropionic Acid） Complex Under Microwave Irradiation

The thermal decomposition of Zn-MPA complex was investigated under microwave irradiation. ZnO and ZnS nanocrystals could be obtained by decomposing Zn-MPA（3-mercaptopropionic acid） complex under different reaction conditions. It was found that both the pH value of the solution and the molar ratio of Zn2＋ and MPA can play an important role in the formation of ZnO and ZnS nanocrystals. MPA mainly acts as an S source or as a complexing agent. This study provides a new route for the controllable preparation of semiconductor nanocrystals.     

近红外漫反射光谱信息分解的数量分析

近红外漫反射光谱分析中,一直认为近红外光可获取样品内部的物质信息,但近红外漫反射光谱包含样品内部信息量究竟是多少,一直未给出准确的数量描述。该研究以烤烟样品为实验材料设计样品,每个实验样品分别由表层片状烤烟与内部烤烟粉末两部分组合而成,测定样品近红外漫反射光谱,提取光谱主成分信息(principal component, PC),将所提取的各主成分的不同组合作为统计指标,对样品进行聚类分析,结合各主成分方差贡献率,初步给出了样品不同深度光谱信息分解量的描述。实验结果表明,近红外漫反射光谱第1和第2主成分包含的信息量约占总信息的98%,反映样品表层信息;第3和第4主成分约占1.5%,表征样品内部信息。这一结果将有助于我们对近红外光谱定性定量分析时主成分信息的选择有一个更深刻的理解。     

基于奇异谱分析的γ能谱降噪算法

针对传统频域滤波法无法有效解决γ能谱中噪声频谱与谱成分频谱的重叠问题,本文提出了基于奇异谱分析的γ能谱降噪方法,阐述了奇异谱分析降噪方法的基本原理,给出了降噪算法.通过分析γ能谱的奇异谱特征,给出了最优嵌入维数和γ能谱重构阶数的选取方法.实测60 Co H PGeγ能谱的降噪结果表明:奇异谱分析法可有效分离和消除γ能谱...