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991.
通过超细研磨的方法制备了1种复合矿物微粉,采用RFT-Ⅲ型往复摩擦试验机评价了其作为润滑油添加剂对钢摩擦副的自修复效应,借助扫描电子显微镜(SEM)、能量色散谱仪(EDS)及纳米压痕仪(Nano indenter)对磨损表面及截面进行了表征,探讨了其减摩抗磨机理。结果表明:矿物微粉作为润滑油添加剂具有良好的减摩抗磨及自修复性能。其摩擦系数较基础油降低约55.1%,上下试样的磨损率相应地降低了85.7%和97.6%。添加剂与摩擦表面发生了复杂的理化作用,诱发形成了较为连续均匀的多孔氧化膜自修复层,其表面较为光滑平整,厚度约为0.72 um,主要由Fe、C和O元素构成,具有较高的微观力学性能,有效地降低了摩擦副的摩擦磨损。 相似文献
992.
993.
994.
混合分数布朗运动下亚式期权定价 总被引:2,自引:0,他引:2
运用混合分数布朗运动的Ito公式,将几何平均亚式期权定价化成一个偏微分方程求解问题,通过偏微分方程求解获得了几何平均型亚式看涨期权的定价公式. 相似文献
995.
996.
本文从汇票承诺费率的角度探索银行承兑汇票承诺费的减免对银行利润的影响。通过建立零售商、制造商和银行的利润模型并依次分析零售商订货量、制造商对融资模式的选择和银行汇票承诺费率,结果发现,保兑仓模式下订货量低于赊销模式,但制造商提前贴现汇票能冲抵订货量的劣势,对银行而言,将汇票承诺费率降低至临界值以下才能使保兑仓模式优于赊销而成为制造商的选择,最优汇票承诺费率是银行利润函数求解基础上考虑赊销与保兑仓模式竞争关系的结果。银行为执行“减税降费”政策而减免汇票承诺费有利于增加保兑仓业务量,同时也有利于提高供应链效率。 相似文献
997.
998.
ZHENG Kai-yi FENG Yu-hang ZHANG Wen HUANG Xiao-wei LI Zhi-hua ZHANG Di SHI Ji-yong ZOU Xiao-bo 《光谱学与光谱分析》2021,41(6):1789-1794
近红外光谱(NIR)具有快速、无损、操作方便的特点,故广泛用于食品分析。作为一种间接的分析技术,NIR需要建立光谱与待测浓度之间的统计模型来实现检测。故模型的维护有助于保证NIR的预测准确性。在外界条件发生变化的情况下,诸如样品性状的改变、仪器对理化指标函数关系的变化、湿度和温度等环境因素的改变,会导致相同样品的光谱信号发生偏移,进而使得原有模型的预测精度下降。此时,如果重新建模,虽然可以解决光谱偏移对建模的影响,但是重新建模将耗费大量的人力物力。对此,模型转移可以在避免重新建模的情况下,校正光谱的偏移,进而提高模型预测精度。通常模型转移算法多用全光谱进行模型转移,这种方法计算量较大,且不能找到合适的有化学意义的波段。故提出一种基于模型转移中的变量选择方法:向后迭代区间选择法(IIBS),通过计算主光谱(用于建模的那组光谱)和从光谱(发生偏移,需要通过模型转移算法将其校正的光谱)中,变量区间的重要性信息(回归系数(β)、残差向量(Res)以及变量重要性投影(VIP))。进而通过计算该区间变量重要性信息的几何平均数,并以此作为该区间的区间重要性指标。接着根据区间的重要性,删除重要性信息较小的变量区间。然后对主光谱和从光谱重复迭代上述过程:计算变量的重要性信息,计算区间的重要性信息,删除重要性信息较小的区间。最后,比较不同的主光谱和从光谱区间组合的验证均方根误差(RMSEV),选择RMSEV最小的主光谱和从光谱区间作为最优区间。玉米、小麦两套NIR数据测试了该算法。结果显示,与全波段相比,β,Res以及VIP均可以从主光谱和从光谱中选择较少的,有化学意义的区间,提高模型转移的精度。在比较不同变量重要性向量方面,基于β的变量选择算法,模型转移的计算误差较小。 相似文献
999.
贵金属纳米材料在入射光激发下能够产生表面等离激元,即金属表面自由电子产生集体振荡。当其振荡频率与入射光频率相同时,发生表面等离激元共振,形成一种特殊的电磁场模式和光谱特性。利用该电磁场模式和光谱特性, 能够调节金属纳米材料的光谱学行为,例如通过改变金属纳米结构的大小、形状以及周围介质介电常数等参数, 在微纳尺度上实现光谱学信号的有效调控。目前,除了具有一定对称性的贵金属纳米材料被大量研究和应用外,非对称纳米结构的表面等离激元光谱特性也受到广泛关注。研究表明,在可见-近红外波段光谱范围内设计表面等离激元光电传感器件的关键问题在于,如何有效地调节其消光谱的共振波长、半峰宽以及峰值强度等主要特征参数。提出一种基于银纳米双环组成的非对称结构,利用时域有限差分方法,在可见-近红外波段内,通过分别改变银纳米双环的尺寸、间距及入射光偏振方向等参数,计算了该纳米结构在不同条件下的消光谱。结果表明,在0.4~3 μm的消光谱内,入射光能够激发产生两个独立的表面等离激元共振峰。通过研究峰值波长处的电场分布图发现,上述共振峰分别对应两种不同的电磁场模式。结果还表明,消光谱内两个独立的共振峰可以通过改变该双环结构的不同参数,被分别地进行调节。其中,可以通过改变该双环结构的半径来有效调节短波长峰的共振波长和半峰宽,同时保持长波长峰的共振波长和半峰宽基本不变。此外,通过改变两环间距或入射光偏振方向,可以分别以不同趋势来调节两个共振峰的峰值强度。在提出的非对称银纳米双环的消光谱中,获得了能够被分别调节的两个表面等离激元共振峰,研究结果能够为可见-近红外波段内基于银纳米材料光电传感器件的开发设计提供理论基础。 相似文献
1000.
基于野外可见近红外光谱和水分影响校正算法的土壤剖面有机碳预测 总被引:1,自引:0,他引:1
土壤是陆地碳循环的中枢,充分发挥土壤固碳潜力有助于减缓全球气候变化。土壤有机碳 (SOC) 的高度分异性同时体现在空间和垂直分布上,但是许多前期研究往往只考虑了空间分异,而忽略了垂直分异。尤其在青藏高原这种高寒山区,土壤样品采集难度较大且费用昂贵。可见近红外 (Vis-NIR) 光谱作为传统土壤实验室化学分析的辅助手段,能够较为快速和精准地估测SOC含量。但是土壤水分等环境因素会掩盖或改变SOC的Vis-NIR光谱吸收特征进而削弱模型预测精度。外部参数正交化 (EPO) 和分段直接标准化 (PDS) 算法可以有效校正水分对光谱的影响,但其在野外新鲜土柱上的表现还不得而知。本研究旨在探索不同水分影响校正算法对野外剖面土壤光谱的校正能力,对采自中国青藏高原海拔2 900~4 500 m色季拉山的共26个1 m深土柱。沿深度以5 cm×5 cm为测量单元,从各单元中心采集共计386个野外原状湿样Vis-NIR光谱,并在实验室内测得相应386个研磨干样的Vis-NIR光谱以及SOC含量。经EPO和PDS算法校正土壤水分对光谱的影响后,通过随机森林建立土壤光谱和SOC含量的定量预测模型,并使用靴襻法评估不同校正处理下预测模型的不确定。土柱整体及垂直分布的精度结果表明,经PDS法转换的农田和草地土柱湿样光谱均表现出良好的水分校正效果,而EPO法仅对农田土柱有效。水分影响校正算法在不同土壤深度上也存在显著差异,EPO和PDS对农田和草地表层样本的水分校正均效果明显。两种校正方法的效果显示出地类和土层深度的依赖性。本研究为利用Vis-NIR光谱技术在高寒山区野外快速准确估算土壤碳含量的垂直分异提供了必要参考。 相似文献