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1.
针对考虑几何和材料非线性的石英晶体板厚度剪切振动和弯曲振动的方程组,利用扩展伽辽金法对该方程组进行转化和求解,分别获得了强烈耦合的厚度剪切振动模态和弯曲振动模态的频率响应关系,绘制了不同振幅比和不同驱动电压影响下的频率响应曲线图。数值计算结果表明可以选取石英晶片的最佳长厚比尺寸来避免两种模态的强烈耦合。驱动电压的变化将引起石英晶体谐振器厚度剪切振动频率的明显改变,必须将振动频率的漂移值控制在常用压电声波器件的允许值之内。扩展伽辽金法对石英晶体板非线性振动方程组的求解为非线性有限元分析和偏场效应分析奠定了基础。  相似文献   
2.
本文从钓鱼竿的变形分析引入逐段分析求和法,进而得出逐段分析求和法的具体应用方法,即逐段刚化法或逐段软化法。然后,讨论了应用逐段分析求和法的前提条件,以及它与叠加法的本质区别。最后基于从离散到连续的逐步逼近,解释了逐段分析求和法与积分法的内在联系。启发学生在进行该部分内容的学习时,除了能够熟练掌握逐段分析求和法的具体应用外,还能够深入理解该方法的思想内涵和力学本质。  相似文献   
3.
有一类题目是给出复合函数的零点个数,求其中参数的取值范围,本文对这类题目的三种常见题型:与函数自身复合、与二次函数复合、与其它函数复合,通过“顺藤摸瓜”程序化求解,总结解题策略和步骤.  相似文献   
4.
水泥熟料分析是一个经典的综合性实验,涉及重量分析和配位滴定分析的很多原理及操作。为了有效开展实验教学、缩短课堂讲解时间、客观评价学生实验数据及结果,我们开展了线上线下混合式教学,引导学生课前自主学习,训练学生综合和创新实验技能。这一改革提高了实验教学质量,取得了较好的教学效果。  相似文献   
5.
本文主要概述了近年来核酸工具酶辅助的基于金属稳定同位素标记的电感耦合等离子体质谱(ICP-MS)检测方法在生物分析中的发展和应用,简要介绍了该方法在蛋白质、核酸及一些生物小分子检测中的应用。最后对核酸工具酶辅助的基于金属稳定同位素标记的电感耦合等离子体质谱(ICP-MS)检测方法的发展前景做了展望。  相似文献   
6.
美术无机颜料是指运用化学物质,并通过不同的配方而制成的颜料,与植物质与矿物质颜料相比,美术无机颜料可以制出色泽更为丰富的颜料。在西方的绘画作品当中,将美术无机颜料作为绘画材料的优秀作品不可少见。在我国清朝时期,出现过部分画家使用铅丹和铅白进行绘画,但是当时缺乏相应的技术,主要通过合成颜料的方式制成多种不同的颜色,而如今,中国化学合成颜料的生产体系逐渐完善。  相似文献   
7.
贮存时间是影响生菜品质的一项重要因素,传统的贮存时间鉴别方法主要依靠人工经验,但是这种方法的准确率和可信度并不高。研究的目标是建立一种基于模糊识别的模型进行生菜光谱分析以实现生菜贮存时间的鉴别,并与其他鉴别方法作比较。为此,在当地超市购买60份新鲜生菜样品,存放于冰箱中待用。首先,通过Antaris Ⅱ近红外光谱检测仪采集生菜样品的近红外光谱数据,每隔12小时检测一次,每个样本检测重复三次,并取三次平均值作为实验数据。其次,利用多元散射校正(MSC)减少近红外光谱中的冗余信息。为了进一步去除近红外光谱中的无用信息以及简化随后的数据分类过程,分别运用主成分分析(PCA)和排序主成分分析 (PCA Sort)。其中,PCA Sort通过改进对主成分的排序方法能提高分类准确率,同时便于模糊线性鉴别分析(FLDA)进一步提取特征。PCA和PCA Sort的计算仅运用了前15个主成分(能充分反映光谱的主要信息)。最后,利用模糊线性鉴别分析算法(FLDA)和K近邻算法(KNN)进一步分类所得的低维数据。基于PCA和KNN算法的模型鉴别准确率达到43%,而基于PCA,FLDA和KNN算法的模型鉴别准确率可达83%。上述结果说明基于PCA,FLDA和KNN算法的模型鉴别准确率已经得到较大程度提高。当用PCA Sort替代了模型中的PCA算法后,结合FLDA和KNN算法则鉴别准确率达到98.33%。实验结果表明PCA Sort结合FLDA和KNN所建立的模型是有效的生菜贮存时间鉴别模型。  相似文献   
8.
基于新课标对核心素养“科学探究与创新意识”的水平划分,分别选择旧教材的“科学探究”栏目和新教材的“探究”栏目作为分析单元,从内容对象、开放水平等2个维度对新旧教材科学探究内容进行分析。分析结果显示,新教材探究活动数目减少,但其开放水平整体提高,减少了无效探究,增加了结构化的探究活动。建议教师充分把握新教材“探究”栏目的新特征,开展素养为本的教学。  相似文献   
9.
为克服机器学习方法在油藏单井产量预测中的过拟合问题, 提高油田生产中的产量预测精度, 提出一种基于条件生成式对抗网络(CGAN)的油藏单井产量预测模型。该模型使用长短期记忆、全连接等基础神经网络, 构建生成和判别网络模型。生成网络模型以产量影响因素为条件输入, 生成预测产量数据, 利用对数损失函数评价预测数据与真实数据之间的偏差, 通过条件生成式对抗网络的博弈训练, 并结合贝叶斯超参数优化算法, 优化模型结构, 综合提高模型的泛化能力。基于Eclipse数值模拟软件建立同一井网条件下不同地质和生产条件下的油藏单井产量数据库, 以地质与生产条件等产量影响因素作为模型的条件输入, 进行油藏单井产量预测。结果表明: 与全连接神经网络(FCNN)、随机森林(RF)以及长短期记忆神经网络(LSTM)模型的预测结果相比, CGAN模型在测试集上的平均绝对百分比误差分别提升了2.59%、0.81%以及1.72%, 并且过拟合比最小(1.027)。说明CGAN降低了机器学习产量预测模型的过拟合程度, 提高了模型的泛化能力与预测精度, 验证了所提算法的优越性, 对指导油田高效开发和保障我国能源战略安全具有重要意义。  相似文献   
10.
由于直接配点法在求解边值问题时边界上的求解精度较低,本文提出了Hermite梯度重构核近似配点法(HGCM)来改进边界求解精度。重构核近似是无网格法中一种常用的近似函数,但是其在求解高阶导数时格式复杂且非常耗时。HGCM采用梯度重构核近似构建形函数的任意高阶导数,提高了计算效率;通过Hermite配点法构建离散方程,提高了边界求解精度。这种方法在求解对应变系数四阶偏微分方程的功能梯度材料板的静力问题时精度高,计算效率高,并可进一步推广应用于高阶偏微分方程描述的边值问题。  相似文献   
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