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831.
This paper is concerned with the following nonlinear difference equation:xn+1=sum from i=1 to l Asixn-si/B+C multiply from j=1 to k xn-tj +Dxn,n=0,1,…(1.1).The more simple suffcient conditions of asymptotic stability are obtained by using a smart technique,which extends and includes partially corresponding results obtained in the references [6-9].The global behavior of the solutions is investigated.In addition,in order to support analytic results,some numerical simulations to the special equations are presented. 相似文献
832.
833.
为实现聚能装药对多层介质的大破孔侵彻,提出了钛合金药型罩聚能装药设计方案。采用实验与数值模拟相结合的方法,对钛合金、低碳钢及紫铜罩聚能装药侵彻多层介质进行了研究,分析了钛合金聚能侵彻体相对于紫铜和低碳钢侵彻体在成型过程中,其动能、头部速度及射流长度等的差异,并对侵彻过程中应力波的传播特性进行了分析。结果表明:相对于紫铜和低碳钢,钛合金罩聚能侵彻体的能量转换率高,所获得的动能大,头尾速度梯度小,外形更为短粗;虽对多层介质侵彻时侵彻深度有所减小,但漏斗坑尺寸明显增大,且平均破孔孔径提高了约20%。 相似文献
834.
835.
采用高温固相烧结法制备各向异性Sr1-xYxFe12-xZnxO19永磁铁氧体,分别研究了制备工艺对SrFe12O19显微组织的影响以及Y3+离子、Zn2+离子共掺杂对SrFe12O19铁氧体结构和磁性能的影响。试验结果表明:随着固相反应保温时间增加,SrFe12O19铁氧体晶粒明显长大,且晶粒呈十四面体;在烧 相似文献
836.
837.
细胞骨架生物力学进展 总被引:6,自引:0,他引:6
细胞骨架力学作为力学细胞生物学的一个新兴领域, 其研究方法突破传统细胞力学思想, 不再把活细胞简化为皮质膜包着的弹性、黏性或黏弹性连续介质体, 而是基于在细胞变形和功能中发挥重要作用的细胞骨架离散网络结构, 在微/纳米尺度建立一种集细胞形态和功能于一体的离散网络结构. 这种细胞骨架模型作为细胞变形和生化事件调控的纽带, 能从分子层次上阐述细胞运动、能量转换、信息传递、基因表达等重大生命活动的潜在机制,同时也能解释生物大分子间相互作用、受体/配体特异性相互作用、大分子自装配、细胞及分子层次的力学-化学耦合, 为定量研究细胞-亚细胞-生物大分子等在多种力学刺激下的响应建立了良好的平台, 对于理解生物模式形成、生物复杂性以及解决重大生物学难题具有深远意义. 本文基于细胞骨架三维离散网络结构特点及其生物学背景, 从生物力学角度详细阐述近几年国际上流行的细胞骨架模型理论分析和研究成果的最新进展. 相似文献
838.
We report the laser-chirp controlled terahertz(THz) wave generation from two-color-laser-induced air plasma.Our experimental results reveal that the THz wave is affected by both the laser energy and chirp,leading to radiation minima that can be quantitatively reconstructed using the linear-dipole-array model.The phase difference between the two colors,determined by the chirp and intensity of the laser,can account for the radiation minima.Furthermore,we observe an asynchronous variation in the ge... 相似文献
839.
近红外光谱分析技术依赖于表征光谱向量和预测目标之间关系的化学计量学方法。然而,样品的光谱由信号和各种噪声组成,传统化学计量学方法较难直接提取光谱的有效特征,并为复杂的预测任务建立具有较强泛用性的校正模型。进一步地,受限于仪器间的差异,在一台仪器上建立的模型应用于另一台仪器时,难以取得相同的定量分析结果。为此,提出了一种基于卷积神经网络和迁移学习的定量分析建模及模型传递方案,以提高模型在单仪器和跨仪器上的预测性能。在卷积神经网络的基础上,一种结合多尺度特征融合和残差结构,名为MSRCNN的先进模型被设计,并在主仪器上展现了卓越的预测能力。然后,设计了四种的基于fine-tune模型迁移策略,将在主仪器上建立的MSRCNN模型迁移到从仪器。在药品和小麦的公开数据集上的实验结果表明,MSRCNN在主仪器上的RMSE和R2分别为2.587,0.981和0.309,0.977,优于PLS,SVM和CNN。在利用30个从仪器的样本微调主仪器建立的模型后,迁移MSRCNN中的卷积层和全连接层的方案取得了最好效果,其RMSE和R2可分别达到2.289,0.982和0.379,0.965。增加参与模型微调的从仪器样本,可进一步提高性能。 相似文献
840.