双光学孤子脉冲的传输特性

本文首先指出了算法分裂步骤(split-step)Fourier法和光束传播(propagating-beam)法的等价性.利用这种算法,数字地模拟了可变等振幅孤子脉冲对在无耗光纤中的传输过程,结果证明:提高振幅可使孤子的相互作用大大减小.     

非牛顿流体有限长粗糙轴承分析

本文采用H.Christense力提出的随机粗糙模型,推导了幂律型流体纵向粗糙型和横向粗糙型润滑雷诺方程和相应的承载力、流量系数和摩擦系数的计算公式.对有限长动载径向轴承纵向粗糙型雷诺方程,用差分方法进行数值求解,得到了粗糙度和幂律指数对轴承的压力分布、承载力、流量系数和摩擦系数影响曲线,并有表面粗糙度和润滑油的非牛顿特性独立地影响轴承油膜力学特性的结论.     

固相萃取-石墨炉原子吸收法光谱分析铝合金中痕量铍的研究

建立了固相萃取-石墨炉原子吸收光谱法测定铝合金中铍的方法。利用偶氮砷酸类试剂7-(2′-胂酸基-5′-羧酸)苯偶氮-8-羟基喹啉-5-磺酸(H2L)与Be2+形成螯合物,该螯合物可用C18固相萃取柱富集,而Al3+则不被保留。采用石墨炉原子吸收光谱法(GF-AAS)测定C18柱洗脱液中的Be2+的螯合物,从而实现铝合金中铍的分离检测。最佳实验条件为:采用pH=3.0的5%H2L水溶液螯合Be2+,水相上柱,用2mL体积比为50%的甲醇/水溶液作为洗脱液。结果表明:经过C18柱固相萃取可以去除Al3+的干扰,Be2+的测定范围为0.05～16μg/L,检出限为0.025μg/L,加标回收率为92%～108%。应用该法于铝合金标样中铍的测定,结果与认定值相符。     

NONLINEAR OPERATOR APPROXIMATION THEORY BASED ON DEMI-REGULAR CONVERGENCE

§1.Introduction Regular operator approximation therory,developed in[3]and[4],pertains to nonlinear operators with certain inverse compactness ptoperties The results give the seistence of solutions of equations and the convergence of approximate     

一般生长曲线模型的GME及其稳健性

本文考虑协差阵V_2(?)V_1≥0时,生长曲线模型中未知参数阵B的线性可估函数KBL的估计问题,给出了KBL的形如V_2(?)V_1>0时的GME,讨论了GM性与SD性的关系,给出了设计阵、散布阵发生偏离时保持GME不变的条件。     

多孔硅实验方法

多孔硅实验方法王兰芳，邓家干（陕西工学院汉中７２３００３）（广西农业大学南宁５３０００５）前言多孔硅（ＰｏｒｏｕｓＳｉｌｉｃｏｎＬａｇｅｒ，简称ＰＳＬ）是一种把单晶硅作为材料，通过各种方法使硅表面形成一层由大量垂直于表面的微孔（孔径为１—１００ｎｍ）...     

国产航空有机玻璃在冲击载荷下的热粘弹性力学响应

本文以鸟撞高速飞机风档问题为背景,对国产航空有机玻璃3~#PMMA在从准静载荷的应变率(10~(-4)S~(-1))直到冲击载荷的高应变率(10~3S~(-1))范围,和环境温度从-60℃到+100℃范围内的力学性能进行了系统的实验研究,并建立了相应的非线性热粘弹性本构方程。理论预示与实验结果符合。另外还对3~#PMMA低温及高应变率冲击脆化现象进行了讨论,发现与这一现象相一致,3~#PMMA在高应变率冲击条件下的玻璃化温度有明显的提高。     

不可压缩Navier-Stokes方程的差分格式研究

本文对二维不可压缩Nayier-Stokes方程构造了一类精确解,并在精确的初始条件和边界条件之下,用七种常用的差分格式进行了数值求解。以所构造的精确解为基准,对这七种格式进行了稳定性分析和误差分析,比较了它们的优劣,得到了一些对N-S方程的差分方法求解也许会具有一定普遍指导意义的结论。     

2-氰基-3-取代胺基-3-[2-(4-氟苯基)-乙胺基]丙烯酸乙酯类化合物的合成及生物活性研究

以氰基乙酸乙酯为原料,经与二硫化碳、硫酸二甲酯反应合成了2-氰基-3,3-二甲硫基丙烯酸乙酯(1),然后引入对氟苯乙胺得到化合物(3),其与脂肪胺反应合成了新型含对氟苯乙氨基的2-氰基丙烯酸乙酯类化合物5a～5h,其结构经元素分析,IR1H NMR和13C NMR等确证.初步生物活性试验表明,部分化合物具有一定抗烟草花叶病毒活性.     

机器学习方法在储层分类中的应用

油气田开发中有效储层和非有效储层的样本点存在混合带时,两类储层的划分是一个难点问题.从统计学上来看,其本质是一个含噪声的小样本二分类问题,可以采用机器学习方法,充分挖掘有试油成果的样本点的数据信息.分别利用线性判别分析、支持向量机、多层感知机神经网络建立储层分类模型,利用10次10折交叉验证法进行模型评估与优选,并利用全部样本点建立了有效的储层分类模型,最后将模型推广应用到样本分布的三种不同情形.结果表明,线性支持向量机模型具有最好的分类效果和很强的泛化能力,对于区分有效储层和非有效储层是有效的,可以在油气田开发中进行推广.