SDBS对氧化铜纳米颗粒悬浮液粘度的影响

由氧化铜纳米颗粒、分散剂和水组成的悬浮液粘度是研究其流动与换热的重要基础数据。本文通过实验得出分散剂是影响纳米悬浮液粘度的决定性因素这一结论。研究表明,本文采用的纯分散剂溶液即十二烷基苯磺酸钠(SDBS)水溶液的粘度对温度变化很敏感,氧化铜纳米颗粒质量分数的增加对粘度的影响并不明显,而分散剂浓度对粘度的影响远远超过纳米颗粒质量分数对粘度的影响。     

关于分布函数极大值位置的讨论

将关于某个变量的连续分布函数进行变数变换,除非新老变数为线性关系,否则变换前后的分布函数的极大值之间的关系一般会不同于新老变数之间的关系。     

外场中DLA集团标度性质的解析研究

我们利用“连续化近似”的平均场理论,详细研究了在不同外场作用下DLA集团的标度性质。发现对常值外场,集团密度ρ初始时按1/r变化,然后过渡到一个常数值;而对1/r^α类型的外场。当控制参数α变化时,生长集团表现出非常复杂的、非平庸的标度行为。 关键词：     

成分无序颗粒体系中切向力的分布

采用离散元模拟研究成分无序颗粒体系中切向力的几率分布.将切向力分为主切向力和次切向力分别进行统计,结果表明主切向力与次切向力服从不同的分布.随着缺陷率的增加,主切向力由近似的正态分布变为双峰状的分布,最后变为单峰状的分布;而次切向力总是指数型分布.通过理论计算和模拟讨论了切向力分布,说明缺陷率较大的成分无序体系与结构无序体系有类似的力分布规律.     

Lorenz混沌系统的分析与电路实现

利用Matlab的数值计算和Multisim的电路模型分析和实现著名的Lorenz混沌系统,观察Lorenz混沌吸引子,加深对混沌现象的认识,可将混沌理论与实验引入到大学物理实验教学项目中。     

Numerical Simulation of Shear-Horizontal-Wave-Induced Electromagnetic Field in Borehole Surrounded by Porous Formation

Seismoelectric fieM excited by purely torsional loading applied directly to the borehole wall is considered. A brief formulation and some computed waveforms show the advantage of using shear-horizontal （SH） transverseelectric （TE） seismoelectric waves logging to measure shear velocity in a fluid-saturated porous formation. By assuming that the acoustic field is not influenced by its induced electromagnetic field due to seismoeleetric effect, the coupling governing equations for electromagnetic field are reduced to Maxwell equations with a propagation current source. It is shown that this simplification is valid and the borehole seismoelectric conversion efficient is mainly dependent on the electrokinetic coupling coefficient. The receivers to detect the conversion electromagnetic field and to obtain shear velocity can be set in the borehole fluid in the SH-TE seismoelectric wave log.     

耦合混沌系统的相同步：从高维混沌到低维混沌

混沌系统的相同步现象是近几年混沌同步研究的热点,它反映了混沌运动中的有序行为.用分岔树来研究耦合系统相同步的进程,并用Lyapunov指数谱来探讨系统动力学在相同步时从高维混沌向低维混沌过渡的进程.发现了从多个有理同步的时间交替到完全相同步的道路.还 发现了相同步中的混沌抑制及通过倍周期分岔向混沌同步的恢复.此外,研究表明,非对称 耦合可以大大加强耦合系统的相同步,这对实际应用有重要的意义. 关键词： 相同步 分岔树 李指数     

深度卷积网络的多品种多厂商药品近红外光谱分类

近红外光谱（NIR）分析具有分析高效、样品无损、环境无污染以及可现场检测等优点,特别适合药品的快速建模分析。但NIR存在吸收强度弱以及谱带重叠等缺点,需要建立稳健可靠的化学计量学模型对其进行分析。深度卷积神经网络是深度学习方法中一个重要分支,它通过逐层抽取数据特征并进行组合、转换,形成更高层的语义特征,具有极强的建模能力,广泛应用于计算机视觉、语音识别等领域,而在药品NIR分析方面尚未见报道。基于深度卷积网络模型,对药品NIR多分类建模进行研究。针对药品NIR数据的特点,设计若干个面向多品种、多厂商药品NIR分类的一维深度卷积网络模型。模型中卷积层和池化层交叠排列用于逐层抽取NIR数据特征,输出层连接softmax分类器,对药品NIR数据进行分类概率预测。在输出层之前采用全局最大池化层,将特征图进行整体池化,形成一个特征点,用于解决全连接层存在的限制输入维度大小,参数过多的问题。同时,在网络模型中引入批处理操作和dropout机制,以防止梯度消失和减小网络过拟合的风险。在网络模型的设计过程中,通过设计不同的卷积网络层数以及不同的卷积核尺寸大小,分析其对建模效果的影响,同时分析五种经典数据预处理方法对NIR分析的影响。以我国7个厂商生产的头孢克肟片和11个厂商生产的苯妥英钠片样本NIR为实验对象, 建立药品的多品种、多厂商分类模型,该模型在二分类、多分类实验中取得了良好的分类效果。在十八分类实验中,当训练集与测试集比例为7∶3时,分类准确率为99.37±0.45,比SVM, BP, AE和ELM算法取得更优的分类性能。同时,深度卷积神经网络模型推理速度较快,优于SVM和ELM算法,但训练速度慢于二者。大量实验结果表明,深度卷积神经网络可对多品种、多厂商药品NIR数据准确、可靠地判别分类,且模型具有良好的鲁棒性和可扩展性。该方法也可推广到烟草、石化等其他领域的NIR数据分类应用中。     

激光光源粒子计数器响应曲线对粒子折射率敏感度及多值性的分析

采用激光作光源的光学粒子计数器(L_OPC)克服了白炽灯作光源时使用寿命短、发光强度不稳定、需要经常标定的缺点,但激光波长的单一也带来了一些问题,如响应曲线对折射率敏感度的变化和多值性等问题。利用Mie散射理论,通过数值模拟实验,对L_OPC的这些问题进行了分析,提出了L_OPC实验样机的设计参数。     

基于GaAs/AlxGa1-xAs多量子阱光子晶体的窄带滤波器

讨论了利用GaAs/AlxGa1-xAs多量子阱构成的一维光子晶体实现窄带滤波的原理.研究了外加电场下GaAs/AlxGa1-xAs多量子阱的激子吸收所导致的反常色散行为.研究发现,在反常色散材料的共振频率附近,存在一个较强色散且吸收很小的区域,该区域内的色散可以在PCs的带隙中产生一个窄的通频带,其对应的最大透过率约为0.73,全固态滤光器的带宽约为4.9 nm,并可利用外加电场进行调谐,这将为设计一种全新的固态滤波器提供指导.