梯度蜂窝面外动态压缩力学行为与吸能特性研究

蜂窝材料具有优异的抗冲击吸能特性。为进一步提高蜂窝材料的比吸能与压缩力效率,提出了一种几何参数或材料参数沿厚度方向梯度渐变的蜂窝材料模型,并针对六边形蜂窝构型研究了胞元壁厚和屈服强度梯度变化的蜂窝材料在面外动态压缩载荷下的力学行为与吸能特性。研究结果表明,通过调控梯度变化的指数,胞元壁厚或母体材料屈服强度的梯度设计均可有效降低初始峰值应力,并使蜂窝材料的比吸能和压缩力效率同时增大。研究结果可为蜂窝材料的防撞性优化设计提供新的思路。     

抛物线光学性质的三种证法

本文介绍抛物线的一个光学性质的3种证法.设F是抛物线的焦点,M是抛物线上任意一点(如图1),MT是抛物线在点M处的切线,MN是法线,ME是平行于抛物线的轴的直线,那么法线MN必平分∠FME,即φ1=φ2.图1证法1取坐标系如图1,这时抛物线方程y2=2px.设点M的坐标为(x0,y0),则法线MN的方程是     

多粘类芽孢杆菌BS04拮抗成分分离纯化及其特性

用改良的琼脂孔扩散实验进行生物活性跟踪，分离纯化了多粘类芽孢杆菌BS04的拮抗成分，将纯化样品溶解在水中，测定其对青枯假单胞菌的拮抗作用，结果显示BS04拮抗成分能耐受广泛的pH，并且热稳定性好，活性不受蛋白酶K和胰蛋白酶影响，这些说明细菌BS04具有作为生物防治制剂的潜力。同时，拮抗成分的薄层层析、红外光谱以及质谱结果暗示此活性成分可能为4个分子量相近的肽类物质。     

基于频域分解的融合鬼成像方法

针对传统鬼成像对比度差、信噪比低的问题,提出了一种基于频域分解的融合鬼成像方法.该方法将参考光路中获得的散斑图进行频域变换,选取合适的阈值将其分解为高频散斑和低频散斑,通过分别对高低频散斑与桶探测器得到的值进行关联运算得到高低频鬼像,最后利用逆非下采样剪切波变换重构出最终的鬼像.以对比度和峰值信噪比为评价指标,通过4组实验仿真验证了融合鬼成像方法的有效性.仿真实验结果表明,融合鬼成像的峰值信噪比/对比度较计算鬼成像、差分鬼成像方法分别平均提高了41%/173%、27%/135%.     

物理视角下的期权定价方程

以大学物理的角度来介绍三种推导Black—Scholes期权定价方程的方法，并以，物理专业易于理解的方式来剖析相关的推导过程．     

以构象概念为主线的高分子物理教学实践

提出以构象概念作为教学主线,论述了构象概念的意义以及构象概念与力学状态、橡胶弹性、取向态、流变性和凝聚态的内在关系。     

3种金属有机骨架材料用于开管毛细管电色谱手性固定相分离外消旋体

金属有机骨架（MOFs）材料因具有丰富的拓扑结构、高比表面积、良好的稳定性、持久的孔结构以及可修饰的孔道表面等特点,在对映选择性催化和手性分离方面备受关注。该文通过水热法合成了3种具有手性的MOFs晶体,分别为Co₂（D-cam）₂（TMDPy）（简称为MOF 1）、[Cd（D-cam）（tmdpy）]·2H₂O（简称为MOF 2）和[Co_0.5Zn_0.5（L-Tyr）]_n（L-tyrCo/Zn）（简称为MOF 3）,并把它们用作固定相分别制成MOFs手性柱进行开管毛细管电色谱（OT-CEC）研究。在磷酸二氢钠-乙腈的流动相体系下,考察了3根MOFs手性柱对手性化合物的拆分性能。实验结果表明,这3种MOFs手性毛细管柱对部分外消旋体具有较好的拆分效果。目前将手性MOFs作为毛细管电色谱手性分离的研究正处在起步阶段并且具有良好的应用前景。     

主成分分析结合BP神经网络对短程生物脱氮中氮的近红外光谱研究

为实现高效短程生物脱氮及氨氮和亚硝酸盐氮的快速检测,采用主成分分析结合BP神经网络的方法建立短程生物脱氮工艺中氨氮和亚硝酸盐氮的近红外光谱定量分析模型(BP神经网络模型)。工艺运行结果表明：原水经过好氧阶段氨氮从45.3 mg·L-1下降到2.7 mg·L-1,亚硝酸盐氮从0.01 mg·L-1上升到19.6 mg·L-1,硝酸盐氮受到抑制;在缺氧段亚硝酸盐氮从19.6 mg·L-1下降至1.2 mg·L-1,系统实现了良好的短程生物脱氮效果。水样原始光谱主成分分析表明：前13个主成分代表了原始光谱数据的信息,其累计贡献率达到95.04%,排除了冗余信息且大大降低了模型的维数,光谱数据矩阵从192×2 203减少到192×13,大大降低了运算量并提高了模型的精度。BP神经网络模型校正结果显示：BP神经网络模型对氨氮、亚硝酸盐氮校正时的决定系数(R2)分别达到0.950 4和0.976 2,校正均方根误差(RMSECV)分别为0.016 6和0.010 9。BP神经网络模型预测结果显示：BP神经网络模型对氨氮、亚硝酸盐氮预测输出与期望输出之间的决定系数(R2)分别为0.974 0和0.981 4,预测均方根误差(RMSEP)分别为0.033 7和0.028 7,模型预测效果良好。研究表明,BP神经网络模型可以通过快速测定水样的近红外光谱数据预测短程生物脱氮工艺中氨氮和亚硝酸盐氮浓度,并根据氨氮和亚硝酸盐氮浓度变化及时、灵活地控制工艺的运行,为生物脱氮提供快速有效的检测技术和科学依据。     

基于FPGA的运动目标实时检测跟踪算法及其实现技术

运动目标检测跟踪有关的算法及其基于PC平台的实现已经比较成熟,但实时性较差。将采集的彩色视频流分成灰度和彩色两个数据流,灰度视频用于目标检测,彩色视频流用于跟踪显示。以经典的帧间差分法和背景差分法为基础,根据现场可编程门阵列(FPGA)的特点及片外同步动态存储器的存取控制要求,对这两个算法用FPGA逻辑单元进行了设计和实现。对原始彩色视频流和转换后的灰度视频流的存取使用乒乓操作,在滤波和形态学处理时使用了并行的流水线操作,极大地提高了算法的实时处理能力。在FPGA开发板上构建了一个彩色视频图像中运动目标检测跟踪系统,对系统性能进行了测试。实验结果表明,系统可在多种分辨率和帧率下进行运动目标进行实时检测跟踪;固定背景差分法对目标运动速度无限制,但当使用帧差法对快速运动目标进行有效的检测时,应使目标的帧差间距大于3.2像素。