ICP-AES测定粉末冶金材料中钨、钼等八种元素

用硝酸、高氯酸和氢氟酸溶解样品,在0.025 mol·L-1 EDTA介质中,采用一种标准溶液,用ICP-AES光谱法测定样品溶液中Ni,Cu,V,Mn,W,Mo,Co,Cr的含量。研究了基体和共存元素对分析元素光谱的影响,选择合适的波长,测定了分析结果的精密度,方法的检出限和回收率,结果表明,分析方法有很低的检出限,样品分析结果的相对标准偏差小于1%,加入回收率在98.2%～101.6%,方法准确、可靠、简便、快速,满足生产要求。     

超高效液相色谱-高分辨四级杆飞行时间质谱法快速筛查乳制品中磺胺类与氟喹诺酮类药物

利用超高效液相色谱-高分辨四级杆飞行时间质谱联用技术,建立了一种快速筛查乳制品中8种氟喹诺酮5种磺胺类药物及其4种乙酰化代谢物的新方法。采用乙腈-20%三氯乙酸溶液(100∶1,V/V,pH 2.0)作溶剂和Oasis HLB固相萃取载体作吸附剂,实现了牛奶样品中17种目标物的同时提取和有效净化。利用MassLynx Chromlynx软件建立了这17种分析物的数据库。以Full Scan/MSE进行定性筛查和定量检测。4种代谢物在10~2000μg/L范围内和其它分析物在0.5~100μg/L范围内,其基质匹配内标校准曲线呈现良好的线性(R2>0.983)。氟喹诺酮的定量限为0.5~0.8μg/kg,磺胺类药物及代谢物的定量限为0.5~13.0μg/kg。在3个添加水平分析物的平均回收率(69%~92%)在职业分析化学家协会(AOAC)提出的允许范围之内,相对标准偏差均小于15%。本方法快速而灵敏,成功用于乳制品中抗生素及其代谢物的筛查、确认和定量分析。所研究的每种药物及代谢物残留均低于有关的最高残留限量(MRLs),但某些乳制品中其总残留量已超过最高残留限量。     

基于血液中微量元素LM-BP神经网络模式识别冠心病患者方法

选择微量元素Sr,Cu,Mg和Zn在血液中的含量作为判别冠心病患者的指标,建立了Levenberg Marquardt Backpropagation神经网络识别模式。网络的第一层传输函数为Tansig函数,第二层传输函数为线性的Purelin函数,输入有4个向量,隐含层有8个神经元,输出层有1个神经元。选择4个样本(测试元素含量在训练元素范围内)作为测试集,余下22个样本为训练集。给出了神经网络的权重(Weight)和偏置(Bias)值,对给定的数据能完全识别,预示着可通过血液中的微量元素,可能作为冠心病患者诊断的一种辅助手段。     

马赫-曾德尔干涉仪消光比和单通道光开关

对马赫-曾德尔(M—Z)干涉仪的滤光消光比特性进行了研究，提出了一种在其一端加上光纤全反镜的方法，大大改善了马赫一曾德尔干涉仪的输出谱特性，由此提出并设计了一种单通道光开关，实验得到了约37．4dB的开关动态范围。     

Experimental investigation of backward wave oscillator with low magnetic field

A backward wave oscillator (BWO) is introduced in the paper. On the accelerator of Sinus-700, it is experimentally investigated. Under the condition that the electron energy is 740keV, the beam current is 7kA and the guiding magnetic field is at 0.68T, the performance of 1.15GW microwave output power at. 9.1GHz microwave frequency with 22ns pulse width and 22% conversion efficiency are reached.     

周期外力作用下一类非保守系统的周期解

一、引言考虑非保守系统(?) A(t,x,(?))(?) B_x=P(t,x,(?)).(1)其中 x=col(x~1,…,x~n)∈R~n,A 是 n 阶实对称函数阵,B 是 n×n 常阵,A,P 连续且关于 t以2π为周期.本文主要研究方程(1)的2π周期解的存在性.我们知道二阶方程在周期解问题的研究中占有特殊重要的地位,这是因为工程技术和力学中的许多问题,例如非线性振荡问题,都可以用二阶常微分方程来描述.这些描述工程和力学问题的方程通常可以分成两类:一类是具有阻尼项的非保守系统(例如方程(1));另一类是没有阻尼项的保守系统.对于如下的保守系统     

极端条件下原子核性质的研究

近几年来，北京大学重离子物理研究所低能核物理研究组，对极端条件下原子核性质研究取得了一些成果，其中包括原子核的高自旋态，超形变带及远高β稳定线核的性质。     

一种新的昆虫神经网络预测预报方法

昆虫预测预报是植物保护中的一个困难问题．本文首先从系统的观点出发，分析了影响昆虫种群密度的主要因素；在研究传统时间序列模型共性的基础上，给出了广义时间序列模型；提出了一种新的昆虫预测模式—神经网络预测预报方法；用此方法对棉田害虫烟蓟马进行了预报，数值结果表明这是一种很好的预测预报方法，预测精度较其它方法都有很大提高．     

教学实验中不确定度表述和计算的简化

本文就如何在工程物理实验教学中简化不确定度理论．提出一种方案。