流体饱和多孔圆柱体的声波散射

依据BiotStoll的流体饱和多孔媒质声传播理论,考虑了流体粘滞和骨架非弹性损耗引起的衰减因素,研究了多孔圆柱体对平面声波的散射特性.计算了在开孔和闭孔状态下多孔圆柱的背向散射形式函数和散射声强的方向分布,以及边界处的力学状况和声传播中的损耗因素对散射特性的影响.利用宽带超声实验系统测量了多孔圆柱的背向散射谱.实验测量结果与理论预计值符合得较好 关键词：     

深度非弹性散射中的大快度间隔事件与雷吉子

分析了HERA实验上ep电荷交换过程的最大赝快度分布的实验结果.利用雷吉唯象理论计算了在这个过程中R_ρ(位于ρ⁺轨迹的雷吉子)交换的贡献.并用π介了云模型计算了同一过程中π⁺交换的贡献.运用Monte Carlo方法模拟了来态粒子的最大赝快度分布.结果表明,单独考虑哪一种交换过程都不能很好地解释实验结果,而当同时计入两者的贡献时,理论预言与实验数据符合较好.     

基于参数化特征造型的三维标准件库的建立

阐述了基于特征和约束的参数化驱动技术建立图形库的方法，并对采用此方法结合UG软件的二次开发工具建立三维标准件库的一般过程进行了详细的介绍，并给出了应用实例．     

遗传算法在超声检测反演参数中的应用

本文简单介绍了遗传算法的理论基础和计算流程,讨论它的优越性能。结合反常 纤维样品独立弹性常数的实验,探讨了遗传算法在此领域中的应用,与前反演结果相比较,验证了该算法的有效性。     

小波变换及其应用

傅里叶变换是信号分析的最基本工具和方法之一,但其本身仍然存在较大的缺陷,例如不能提供信号在时域上的特征.短时傅里叶变换虽然可以在一定程度上弥补该缺陷,但是它的频率分辨率和时间分辨率都十分有限,只是一种折衷的解决办法.小波变换是一种快速发展和比较流行的信号分析方法,它精确地揭示了信号在时间和频率方面的分布特点,可以同时分析信号在时域和频域中的特征,并可用多种分辨率来分析信号,实现信号的有损和无损传送.文章简要地回顾了小波变换的发展历史,介绍了小波变换的基本思想、主要概念、计算方法和计算流程.最后以四个典型的实例,展示了小波变换在现代工程中的应用和它独特的优势.     

流体饱和多孔媒质极中漏Lamb波

从Biot理论出发导出了外界有流体负载时多孔媒质板中漏Lamb波的特征方程，具体计算了水馆和玻璃融珠板中漏Lamb波的传播速度随频率的变化以及多孔板表面流阴抗对两个最低阶漏Lamb波速度和衰减的影响．采用超声透射谱实验技术，测量了浸没于水中的玻璃融珠板在开孔状态下一定频率范围内的色散关系．理论和实验符合得较好．     

以茜素兰S为电化学探针测定DNA的研究

在pH 4.5的0.2 mol/L Britton-Robinson(B-R)缓冲溶液中,茜素兰S(ABS)于-0.51 V(vs.SCE)产生一个灵敏的线性扫描二阶导数极谱还原峰。当在上述溶液中加入DNA后,茜素兰S在-0.51 V处还原峰的峰电流降低并且峰电位正移,说明两者之间可以通过嵌插作用而结合。结合反应的发生使溶液中游离的茜素兰S浓度降低,相应的还原峰电流降低。实验优化了结合反应条件和电化学测定条件。在最佳条件下,峰电流的降低值同DNA的浓度在1.0~60.0 mg/L范围内呈线性关系,线性回归方程为△ip″(nA)=18.13c(mg/L)-7.61(n=9,r=0.998)。方法应用于合成样品中DNA的测定,结果令人满意。     

暗物质问题简介

暗物质的属性问题是当代物理学面临的一大挑战.文章简要回顾了暗物质的发现历史,已有的暗物质观测证据和粒子物理中的暗物质候选者以及暗物质丰度起源相关理论,还介绍了近年来暗物质的空间间接探测和地下直接探测及其在理论上研究的新进展.     

基于相对熵的多属性决策组合赋权方法

综合各种赋权方法给出的主观和客观属性权重信息,建立了求解多属性决策问题属性权重的优化模型,并改进了文献[11]中模型的求解方法.根据各种主客观赋权法给出的赋权结果的贴近度确定其在权重集成中的加权系数,贴近度通过计算权重向量的相对熵来得到,最后通过应用实例对此方法予以说明.     

马尾松针叶光谱特征与其叶绿素含量间关系研究

以马尾松针叶野外高光谱数据为基础,分析了马尾松光谱变化,构建或借助不同光谱特征参数,在理论和实践分析的基础上,建立了马尾松针叶叶绿素含最与光谱反射率及9个特征参数之间的关系.研究结果表明:(1)马尾松叶绿素含量在527,703,1 364及1 640 nm四个波长附近,与其反射率具有较好的线性关系,为马尾松遥感监测在波段选择上提供了依据;(2)红边位置、红边平均反射率、红边位置附近平均反射率、红边斜率、红边面积、红谷吸收深度、绿峰反射高度、红边归一化植被指数、红边植被胁迫指数等9个马尾松反射光谱特征参数均与叶绿素含量间存在指数函数关系,相关系数绝对值在0.5～0.7之间;(3)采用9个光谱特征参数建立了马尾松针叶叶绿素含量预测模型,且所建立的基于高斯核函数变换的偏最小二乘回归模型对叶绿素含量的预测精度远远大于传统线性回归模型,模型的均方误差为0.008 8,平均绝对百分误差为0.761 7%.