2022年《理化检验-化学分册》征订启事

《理化检验-化学分册》(ISSN 1001-4020,CODEN编码 LJHFE2,CN 31-1337/TB)杂志创刊于1963年,系由上海材料研究所与机械工程学会理化检验分会联合主办的技术类期刊,主要报道化学分析与仪器分析专业领域中的新方法、新技术、新设备以及国内外的研究方向。"面向生产、注重实用、反映动向、兼顾普及"是刊物的编辑方针,旨在最大幅度地满足不同层次读者的需要。     

基于多维混合柯西分布的点云配准

为提高三维点云在数据随机缺失和噪声干扰等复杂情况下的配准精度,提出一种基于多维混合柯西分布(MMC)的点云配准方法。将点云数学模型扩展为MMC模型,求解模型各参数,并构造出特征四面体,以优化旋转矩阵与平移向量;通过最大期望算法分别求出目标点云和待配准点云在MMC模型下的数据中心、协方差矩阵和权重的值。仿真与实验数据表明:与几种常用的算法相比,MMC算法即使在点云数据存在遮挡、缺失,大小不一致,含随机噪声,且具有无序性的条件下,也能精确配准,且具有良好的稳健性。     

一类改进最大熵方法的可调参数分析

在结构可靠性分析中,引入含可调参数的转换函数能对传统的最大熵方法进行改进,获得更高的失效概率预测精度。但是,此可调参数的最佳取值很难确定。针对这一问题,引入概率守恒方程,从功能函数转换前后所得概率密度函数出发,建立其最大熵值的变化关系,给出转换前后最大熵值之差的理论形式。通过对三种典型单调非线性转换函数开展算例研究,发现功能函数转换前后的最大熵值之差与转换函数的最佳可调参数值有关。改变可调参数值驱使最大熵值之差变化的同时,改进最大熵方法能遍历到更好的失效概率估计值。     

基于灰色关联分析的煤矸石集料级配影响因素研究

为了对煤矸石集料级配作用进行深入研究,采取煤矸石集料空隙率作为评价指标.试验采用粒径0.16~26.5mm的集料,采用最大密度曲线公式确定煤矸石集料的颗粒级配范围,通过调整最大密度曲线n值,确定集料中各粒径组的比例,结合集料的空隙率,运用灰色关联分析各粒径组比例对集料空隙率的影响.研究结果表明:煤矸石粗集料对空隙率的影响大于煤矸石细集料的影响,当n=0.56时,煤矸石集料的空隙率最小,粗集料的骨架作用和细集料的支承作用最好.     

再谈物体稳度与质量的关系

结合生活实际,探讨用最大倾斜角表示物体稳度的不足之处,并从力矩平衡的角度分析稳度与质量的关系.在此基础上,提出用重力矩大小定量描述物体稳度的新看法.     

杂化轨道成键能力及夹角计算公式的简洁推导

杂化轨道理论是化学键理论的重要内容,杂化轨道成键能力和杂化轨道之间的夹角是杂化轨道理论教学的重点和难点,多数教材通常直接给出相关公式,忽略导出过程,不能满足部分学生进阶学习的需要。本文给出了相关公式的简易推导,以期解疑释惑,加深学生对杂化轨道理论的认识和理解。     

最大泡压法测表面张力等温线的数据处理方法比较*

对乙酸、丙酸、正丁酸、2-甲基丁酸、3-甲基丁酸、正戊酸、正己酸、乙醇、丙醇、异丙醇、正丁醇、异丁醇、1,2-丙二醇等13种常用试剂在25 ℃下的表面张力数据拟合方法进行了比较,分析了图解法处理数据及多项式、一阶指数函数、幂函数、Shishkovsky经验公式拟合数据的优缺点。指出Shishkovsky经验公式拟合结果准确,受数据样本量影响小,是理想的表面张力数据拟合方法。     

流向强迫振荡圆柱绕流的涡脱落模态分析

通过求解采用ALE方法描述的运动坐标系Navier-Stokes方程组，分析均匀来流下雷诺 数为150的静止和流向振荡的圆柱绕流. 主要研究了强迫振荡频率和较大振幅比 (A/D=0.3-1.2)对圆柱升力、阻力变化特性以及涡脱落模态的影响. 研究表 明，流向振荡圆柱绕流存在多种涡脱落模态，如对称S以及反对称A-I, A-III, A-IV等多种形式；比较研究结果，拓展了各模态下对应的锁定区域，并将其分为5个 子区；A-I模态中圆柱受力较以前所知更复杂；通过分析计算结果，发现最大加速度 比Af_{c}^{2}/Df_{s0}^{2}可能是涡脱落模态(尤其是对称S模态)最有效的控制参数.     

接触力优化设计的熵正则化方法

包含单侧接触的机械和结构系统中,接触面间的局部接触力很大时,容易导致结构局部磨损和破坏。利用结构优化的手段极小化接触面上的最大接触力是调整接触面上接触力分布的一个有效途径。然而在数学上,目标函数的不可微和约束中的接触条件导致该结构优化问题属于非光滑和非凸优化问题,因而常用优化算法的优化结果是不可靠的。为此,本文提出接触力优化的一个熵正则化模型,并利用基于正则化过程的序列二次结构优化算法求解。所提的方法在数值上避免了处理不可微问题,而且正则化参数的调整还有助于获得更小的局部最优解。以离散结构为例的数值算例验证了本文的模型和算法。