用分区函数加权残数法求解带有边梁的薄板问题

本文根据文献[1]提出的加枚残数法中的分区函数的概念,将其应用于求解带有边梁的薄板问题.并将同一问题采用了有限单元方法[3]进行了计算.比较两者结果表明,在加权残九法中应用分区函数法是有较强的实用性和有效性.     

确定平板层流边界层速度分布的一种方法

用积分关系式方法求解平板层流边界层问题.首先,设定速度分布试函数,使之满足最基本的边界条件.试函数中的待定系数则利用已有的数值解的一些结果予以确定.它类似于彭一川(1992)提出的的方法,但比后者简便得多.按照彭一川的方法,决定试函数中的待定参数时,需求解一个三次代数方程,而本文方法则只需求解线性代数方程,精度也比彭一川的方法略高.     

大口径毛细管气相色谱法测定果蔬中15种有机氯农药残留量

果蔬样品中１５种有机氯农残用丙酮－石油醚提取,经含５％Ｈ２Ｏ的浓硫酸磺化离心净化,ＧＣ－ＥＣＤ测定。色谱柱为ＨＰ－５０＋大口径毛细管柱,方法的回收率为８５．７～１０８．５％,变异系数４．８～１２．６％。     

基于FastICA和神经网络的红酒主要品质参数红外检测

为实现红酒中酒精含量、pH值以及残糖量的快速检测,对44个红酒样品的红外光谱数据进行了分析。使用快速独立分量分析(FastICA)算法对光谱数据矩阵进行分解,得到独立成分和相应的混合系数矩阵,再利用误差反向传播算法(back-propagation, BP)构造了三层的神经网络结构,建立了ICA-NNR模型。利用此模型对红酒样品的酒精含量、pH值以及残糖量进行预测,根据预测相关系数(r)和预测标准偏差(RMSEP)来评价预测模型的性能,结果表明该模型对红酒酒精含量、pH值以及残糖量测定的相关系数r分别为0.953,0.983和0.994,RMSEP分别为0.161,0.017,0.181。此外,预测样品集中的22个样品ICA-NNR模型预测值与参考值相比,酒精含量、pH值以及残糖量的最大相对偏差均小于4%。这为进一步开发红酒成分红外在线分析仪奠定了基础。     

非饱和弹性半空间地基的稳态响应半解析法研究

应用半解析法研究简谐荷载下非饱和弹性半空间地基的稳态响应。基于非饱和土的动力控制方程以及非饱和弹性半空间的边界条件,建立地基层单元的半解析函数,应用加权残数法得到在简谐荷载下非饱和弹性半空间地基的稳态响应半解析方程。对半解析方程求解,得到了竖向简谐荷载作用下非饱和弹性地基水平位移和竖向位移幅值,数值分析了饱和度和地基深度等参数对孔压和位移幅值的影响。研究结果表明,应用本文方法研究非饱和弹性半空间地基的稳态响应是切实有效的。     

TLS问题和LS问题解加权残量的比较

总体最小二乘(TLS)问题和最小二乘(LS)问题解残量的比较已有多篇文献予以探讨.本文对TLS问题和LS问题解的加权残量进行了比较. 导出了TLS解、改进的LS解及普通LS解加权残量之间的误差界. 从而进一步完善了已有的相关结果.     

利用Far-IR和THz-TDS光谱法测定大米中西维因

利用太赫兹时域光谱（THz-TDS）和傅里叶变换远红外光谱（FT-Far-IR）技术研究了大米中西维因在太赫兹频段的吸收光谱特征,并结合化学计量学方法对大米中西维因进行了测定。样品的制备采取待测农药西维因与大米粉末混合压片的方法模拟真实检测情景,无需样品的分离富集。分别将样品在1.8～6.3 THz特征波段内的Far-IR吸收光谱数据和在0.5～1.5 THz特征波段内的THz-TDS吸收光谱数据随机划分为训练集和验证集。采用偏最小二乘回归（PLSR）方法建立定量分析模型,将校正均方根误差（RMSECV）、预测均方根误差（RMSEP）、预测相关系数（R_v）作为模型性能评判的依据,RMSECV,RMSEP越小,R_v越大,则所建立的模型越好。两种检测技术均得到较好的结果。其中,运用Far-IR技术所得数据建立的定量分析模型预测相关系数(R_v)为0.99,校正均方根误差（RMSECV）为0.007 7, 预测均方根误差（RMSEP）为0.008 6; 运用THz-TDS技术所得数据建立的定量分析模型预测相关系数为0.98,校正均方根误差（RMSECV）为0.002 5、预测均方根误差（RMSEP）为0.004 4。该研究为定量检测粮食中的农残提供了一种新方法。     

拉面条的启示

从拉面条过程中面粉颗粒位移的不确定性,以及埃农映射与拉面条过程的相似性理解非线性系统对于初始条件的极端敏感性.     

加拿大修订部分产品中农残限量

据报道，加拿大卫生部不久前发布EMRL2012—27至EMRL2012—30号4份通报。具体内容如下：     

稳态Poisson-Nernst-Planck方程的残量型后验误差估计

针对稳态的Poisson-Nernst-Planck方程研究了一种残量型的后验误差估计子, 对方程的两个解-浓度和电势, 都分别给出了上界和下界估计. 数值实验表明, 基于这种后验误差估计子构造的自适应有限元算法对于稳态的Poisson-Nernst-Planck方程是有效的.