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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.
大数据背景下挖掘大规模高维数据所隐藏的信息备受关注.本文主要目的是采用分布式优化方法解决加SCAD和Adaptive LASSO惩罚的高维线性回归中的参数估计和变量选择问题.主要方法是通过构造全局损失函数的一个交互有效的正则化替代损失函数,把基于全局损失函数的优化问题转化为基于替代损失函数的优化问题.本文设计的修正的ADMM算法,在计算上,只需要子机器基于局部数据计算梯度,而主机器进行参数估计和变量选择.在主从机器交互复杂度上,基于替代损失函数所得的估计误差收敛于基于全局损失函数所得的估计误差.通过模拟和实证研究进一步验证本文提出的分布式计算方法在实际生活中的可行性和实用性.  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.
木材密度可以反映木材的干缩性、抗压抗拉强度等多种物理性质,是重要的木材物理特性。采用近红外光谱技术能够实现木材密度的快速预测,可克服传统检测方法耗费人力、物力、时间的弊端,但建模结果往往受异常样本的影响。为准确识别并剔除样本集中的异常样本,提出一种孤立森林结合学生化残差方法(IFSR),在利用孤立森林集成特征的优点基础上考虑样本对模型的影响度,可同时检测异常样本与强影响样本。该研究对181个落叶松木材样本的近红外光谱及其在常温下的气干密度进行了测定。通过对比多种方法预处理和特征选择方法,确定采用标准正态变量变化(SNV)+去趋势处理(DT)+均值中心化(MC)+标准化(Auto)方法进行预处理,采用竞争性自适应重加权算法(CARS)进行特征波段选择,消除噪声及无关信息对算法的影响,简化数据集,提高算法剔除异常样本的准确性。为验证IFSR方法剔除异常样本的能力,将其与蒙特卡洛交互验证(MCCV)、马氏距离(MD)等其他六种异常检测方法对比分析,建立偏最小二乘(PLS)模型对其进行异常检测性能评价。同时在上述基础上采用粒子群寻优-支持向量机回归(PSO-SVR),BP神经网络(BPNN)与PLS分别建立落叶松木材密度近红外预测模型。结果表明,IFSR结合PSO-SVR方法得到的优化模型预测能力最强,IFSR可有效剔除奇异样本,提高模型精度。  相似文献   
9.
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   
10.
陕甘宁革命老区是黄土高原和黄河中上游的重点生态治理区,作为重要的生态屏障区,其生态治理意义重大。以陕甘宁革命老区为研究区域,基于改进的生态系统服务价值(ecosystem service value,ESV)当量因子法,利用地理探测器及地理加权回归(geographically weighted regression,GWR)模型,分析1995—2018年各县ESV时空变化特征、影响因素及各主导因素作用强度的空间分异特征。结果表明:(1)1995—2018年,陕甘宁革命老区ESV呈先下降后上升的特征,整体呈上升趋势,草地与林地对该区域ESV的贡献较大;(2)ESV空间等级转化呈现较显著的两极变化趋势,其中低级、高级ESV区域面积显著扩张,较高级ESV区域面积明显缩减;(3)地被覆盖度、人口密度、垦殖系数是ESV空间分异的主导因素,平均空间解释力超过0.378 0,自然、社会、经济因素间的交互协同增强了其对陕甘宁革命老区ESV的影响程度;(4)各主导因素对ESV的影响程度表现出空间异质性,其中地被覆盖度及垦殖系数的影响程度由东向西递减,人均GDP和人口密度的影响程度则由西向东递减。  相似文献   
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