用三角波序列产生三维多涡卷混沌吸引子的电路实验

提出用三角波序列产生三维多涡卷混沌吸引子的新方法.分析了用三角波序列构造多涡卷 系统的混沌动力学特性，设计了硬件实验电路，进行了相关的电路实验研究.该混沌电路由 积分器N1₁、三角波序列发生器N2₂，N3₃，N4_{4和联动转换开关K共3个部分构成，主要特 点是三角波序列的幅度、宽度、平衡点、转折点、斜率等参数可调，从而能产生大小和形状 可调的多涡卷.此外，通过联动开关K的转换可控制涡卷的数量.硬件电路实验研究结果表明 关键词： 三维多涡卷混沌吸引子 三维多涡卷混沌电路 三角波序列 电路实验}     

高压对小麦种子发芽和幼苗生长的影响初探

 以豫麦18号小麦种子为材料，初步探索了不同压力和时间对不同处理的小麦种子发芽的影响，并对95 MPa压力、不同时间处理下发芽种子幼苗的生长情况进行测定。结果表明：在50~95 MPa压力下，直接真空包装的小麦种子均丧失发芽能力；在不同压力和时间下处理直接加水包装的小麦种子，种子发芽受到显著抑制；将水浸6 h再加水包装的小麦种子在95 MPa压力下处理4 h，能抑制小麦种子的发芽势和发芽率，但抑制强度较弱，也表明水可以有效降低高压对小麦种子的损伤。在95 MPa压力下、不同时间处理的直接加水包装的小麦种子幼苗的平均苗高和幼苗鲜重均大于对照。     

均聚物结晶与熔融化转变的稳态和亚稳态统计理论Ⅴ 分子分凝统计结晶动力学—结晶增长速率对结晶生长机制和高聚物起始结构的依赖性

首先对结晶增长速率同浓度、分子量和链柔性依赖性进行总结，然后基于微晶核和粒——高分子键组网络结构模型和高分子分子分凝统计结晶动力学，根据高分子链组是微晶粒同连接链段复合体的结构特征及它们间存在的四个相关性（并存性、简并性、顺反式构象共存性和物料守恒性）的事实，成功地把连接链段缩短增长动力方程同微晶粒体积增大增长动力方程有机结合在一起，从理论上创建出一种微晶粒数增长速率和微晶粒尺寸增长速率表达的一般化计算法，推导出结晶体系的微晶粒数增长速率和微晶粒尺寸增长速率同四种增长机制（近邻折叠，近邻伸直，近邻折叠同近邻伸直并联并存和近邻折叠同近邻伸直串联并存）、结晶温度和高分子起始结构（分子量）间定量表达式．当把分子量的指数同链的构象分数相连后，就又从理论上得到了分子量指数同温度和链柔性间的关系式，并讨论了它们同增长机制间的关系，最后以大量结晶动力学实验数据对上述所得到的关系式进行了验证，结果表明它们均能同实验结果很好符合．     

动态激励下的FBG应变传感器原位校准方法

针对光纤光栅应变传感器测量桥梁结构动态应变值的准确性问题,提出了一种动态激励下的光纤光栅应变传感器的校准方法。采用等强度悬臂梁模拟桥梁结构,在等强度悬臂梁末端瞬间悬挂不同重量的砝码来模拟桥梁上汽车产生的动态激励。以电阻应变片作为参考传感器,光纤光栅应变传感器作为待校准传感器,将这两个传感器的测量数据序列进行比对。针对传感器的测量数据序列出现的时间错位问题,采用互相关算法对参考传感器和待校准传感器的测量数据进行数据匹配。在光纤光栅应变传感器有初始值的情况下进行测量值校准的研究。实验结果表明,该方法有效解决了测量数据序列的时间错位问题,实现了光纤光栅应变传感器的动态校准,采用不同重量的砝码作为激励源对校准结果没有影响,1529 nm和1547 nm波长的光纤光栅应变传感器灵敏度校准系数与静态标定结果基本一致。     

物理学的新延拓——经济物理学

 经济物理学的提出及其发展近年来,由大量的、存在强相互作用的组分组成的、远离平衡的复杂系统研究中,发展起来的复杂性理论取得了很大进展,由于经济系统与其他复杂系统具有相同或十分相似的性质,比如,热力学系统中的分子运动和经济系统中的商品运动都具有数量极大和运动随机的特征,其运动的相似性如下表:分子运动分子扩散涨落分子密度速率碰撞商品运动商品扩散价格波动商品密度流通速率竞争这使得人们自然想到运用处理复杂系统的熵理论和方法对经济系统进行分析。根据热力学第二定律,一个孤立系统必定自发向熵极大的平衡态发展。由此可以定性推定,市场的某些表征量发展,也是符合热力学第二定律的。     

用MOCVD方法生长的GaAs/GaAsP量子线及其特性

本实验采用普通的光刻和湿法腐蚀技术,将GaAs基片刻蚀成具有W形沟槽样的非平面结构,基片表面为(100)面,沟槽的侧斜面为(111)B面.在此基片上用低压MOCVD设备外延生长了GaAs/GaAsP多层膜,通过扫描电镜和微区拉曼光谱,研究它们的生长特性,发现GaAs和GaAsP的生长速率与基片的晶向及基片上的生长位置有关.根据这一生长特性,选择合适的W形沟道形状,用常规的量子阱外延方式,在W形沟道中央顶部突起的线条状平面上形成宝塔形生长,从而在尖端长出量子线.低温荧光光谱中观察到相应的能量峰,从而证实量子线的存在.     

基于多路可视图的健康与心梗患者心电图信号复杂网络识别

可视图(visibility graph, VG)算法已被证明是将时间序列转换为复杂网络的简单且高效的方法,其构成的复杂网络在拓扑结构中继承了原始时间序列的动力学特性.目前,单维时间序列的可视图分析已趋于成熟,但应用于复杂系统时,单变量往往无法描述系统的全局特征.本文提出一种新的多元时间序列分析方法,将心梗和健康人的12导联心电图(electrocardiograph, ECG)信号转换为多路可视图,以每个导联为一个节点,两个导联构成可视图的层间互信息为连边权重,将其映射到复杂网络.由于不同人群的全连通网络表现为完全相同的拓扑结构,无法唯一表征不同个体的动力学特征,根据层间互信息大小重构网络,提取权重度和加权聚类系数,实现对不同人群12导联ECG信号的识别.为判断序列长度对识别效果的影响,引入多尺度权重度分布熵.由于健康受试者拥有更高的平均权重度和平均加权聚类系数,其映射网络表现为更加规则的结构、更高的复杂性和连接性,可以与心梗患者进行区分,两个参数的识别准确率均达到93.3%.     

时间序列的变化点检测和趋势分析

趋势分析和变化点检测是时间序列分析中常用的工具. 变化点检测是识别过程行为的自然或人为的突然的变化,而趋势可以定义为对逐渐偏离过去的规范的估计. 本文使用了Cox-Stuart方法和变化点算法分析时间序列数据趋势的存在,并以澳大利亚的近地表风速时间序列为例. 澳大利亚的近地表风速趋势是根据研究出的新开发的风速数据集,通过使用局部表面粗糙度信息,以及不同高度收集的混合观测数据构建. 10 m处的风的速度趋势通常会增加,而2 m处则趋于减小. 假设检验测试,变化点分析和人工检查记录表明有几个因素可能是导致差异的原因,例如伴随仪器变化的系统性偏差,随机数据错误(例如累积日错误)和数据采样问题. 均质化以及基于变化点检测的技术和多期趋势分析阐明了风速趋势不一致的根源.     

高效液相色谱法测定果蔬中八种植物生长促进剂残留

建立了果蔬中八种植物生长促进剂残留量的检测方法。本实验采用ODS2C18色谱柱(200×4.6mm,5μm),以乙腈/磷酸-磷酸氢二铵缓冲溶液(0.01mol/L,pH=3.50)为流动相,梯度洗脱,紫外检测器变换波长检测,分离测定了赤霉素(GA3)、6-苄氨基嘌呤、对氯苯氧乙酸、噻苯隆、吲哚丁酸、2,4-滴、α-萘乙酸、氯吡脲八种植物生长促进剂。采用外标法定量,相对标准偏差均小于6.43%,方法检出限在0.26～0.75mg/kg之间。采用该法对果蔬样品中植物生长促进剂残留量进行分析,添加低、中、高三个浓度八种化合物混标,分别为2.50、10.0、25.0mg/kg,回收率为80.0%～106.0%,结果表明,该方法样品处理简单,色谱分离完全,结果准确可靠,可用于果蔬中植物生长促进剂的检测。