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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
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4.
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
5.
崔鑫婧 《中国无机分析化学》2022,(1)
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
6.
大豆水分含量的高光谱无损检测及可视化研究 总被引:1,自引:0,他引:1
采用近红外高光谱成像技术对大豆水分含量进行快速无损检测,实现大豆水分含量可视化。采集了96个不同品种大豆样本在900~2 500 nm的高光谱图像,采用直接干燥法测量每个大豆样品的水分含量。利用系统自带的HSI Analyzer软件提取图像感兴趣区域(ROI)的平均光谱信息,代表样品的光谱信息。利用SPXY算法划分样品校正集和预测集,并保留938~2 215 nm波段范围内的光谱数据。采用移动平滑(moving average)、S-G平滑、基线校正(baseline)、归一化(normalize)、标准正态变量变换(standard normal variate,SNV)、多元散射校正(multiple scattering correction,MSC)、去趋势(detrending)共7种光谱预处理方法,发现Normalize方法处理后的PLSR模型效果较好。为了去除光谱冗余信息,简化预测模型,采用连续投影算法(SPA)、竞争性自适应加权算法(CARS)、无信息消除变量法(UVE)提取特征波长,其中SPA,CARS和UVE三种算法优选出14,16和29个波长,分别占总波长的6.5%,7.4%和13.4%。分别对938~2 215 nm波段光谱和特征波长建立预测模型,并将效果较优的模型与Normalize方法结合。建立的14种预测模型效果相比较,发现SPA算法筛选的特征波长建模预测效果较好,并优选出Normalize-SPA-PCR模型,模型的R2C和R2P值较高,分别为0.974 6和0.977 8,RMSEP和RMSECV值较低,分别为0.238和0.313,模型的稳定性和预测性较好,可以对大豆水分含量进行准确预测。将Normalize-SPA-PCR模型作为大豆水分含量可视化预测模型,计算高光谱图像每个像素点的水分含量,得到灰度图像,对灰度图像进行伪彩色变换,得到大豆水分含量可视化彩色图像。对预测集的24个大豆品种进行可视化处理,发现不同水分含量大豆的可视化图像颜色不同,水分含量变化对应的颜色变化较为明显。结果表明,高光谱成像技术结合化学计量学可以准确快速无损预测大豆水分含量,实现大豆水分含量可视化,为大豆收获、贮藏加工过程中水分含量检测提供了技术支持。 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
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9.
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
10.
由复合材料构成的板结构一直以来受到很大关注, 其中功能梯度碳纳米管增强复合材料(functionally graded carbon nanotube-reinforced composite, FG-CNTRC)具有异常优越的力学性能, 使得诸多学者展开了对功能梯度碳纳米管增强复合材料板结构力学行为的研究. 本文以FG-CNTRC板为研究对象, 将一种新型的区域型无网格方法——广义有限差分法应用于求解基于一阶剪切变形的FG-CNTRC板结构的静态线性弯曲和自振模态问题. 广义有限差分法(generalized finite difference method, GFDM)基于函数的泰勒展开式和移动最小二乘法将计算区域中任意一子区域中心点处函数值的各阶偏导数表示成该支撑域节点上函数值的线性叠加. 该方法不仅无需网格划分和数值积分而且避免了全域无网格配点法通常遇到的病态稠密矩阵问题, 使得这类方法具有形式简单、易于应用和实现等优点, 目前广泛应用于各种科学和工程计算问题. 本文首先介绍了基于一阶剪切变形理论的功能梯度碳纳米管增强复合材料板的广义有限差分法离散模型. 随后通过基准算例, 检验了广义有限差分法的计算精度与收敛性. 最后数值分析和讨论了碳纳米管中不同分布型、体积分数、碳纳米管旋转角度、宽厚比、板倾斜角度和长宽比等对FG-CNTRC板结构弯曲和模态的影响. 相似文献