无穷大周期加筋微穿孔板结构振动响应及吸声特性

研究在平面声波斜入射情况下,无穷大双周期加筋的微穿孔薄板结构的振动响应及吸声性能.首先在马大猷和Takahashi微穿孔板声学理论基础上,建立了微穿孔加筋薄板结构振动的半解析模型;然后应用傅里叶变换及空间波数分析方法,将周期加筋微穿孔薄板的振动位移及辐射声压表示为频域内波数的分量迭加形式;最后通过对波数分量进行求解,并利用傅里叶逆变换得到双周期加筋的微穿孔薄板的振动响应及吸声系数表达式.计算结果表明,薄板的弯曲振动在水中对吸声的影响较大,空气中仅对轻质穿孔板的低频吸声效果有一定影响;同时微穿孔率对周期加筋薄板吸声系数的影响明显,通过改变穿孔率和加筋周期等可有效地提高水中微穿孔薄板结构的吸声性能.     

丙烷氧化脱氢Ni-V-O催化剂的原位电导

应用原位电导方法测定了Ｎｉ－Ｖ－Ｏ系列催化剂的在氧＋丙烷→氧→丙烷连续变化气氛下的电导率,确定其导电类型并与其丙烷氧化脱氢制丙烯催化性能的相关联,结果表明,ｐ型半导体较ｎ型半导体具有优良的催化氧化脱氢性能：在反应气氛下催化剂的ｐ型半导性越大,ｎ型半导性越小,其催化活性越高,这是由于ｐ型半导体空穴导电,而ｎ幸导体则为电子迁移导电,使得表面活性氧物种形成机理不同所致。     

高效液相色谱电生Mn(Ⅲ)化学发光法检测人体血清和尿样中的卡托普利

设计了一个HPLC在线电生Mn(Ⅲ)化学发光检测器, 实现在线电化学反应, 从而产生反应活性很高的初生态氧化剂Mn(Ⅲ), 并与色谱柱后CP混合产生化学发光. 同时还能够根据需要调节电极反应和发光反应两者的介质, 满足柱后发光反应的最佳环境. 在优化流动相和化学发光检测条件的基础上, 将该检测器应用于人体血清和尿液中CP的测定.     

Ni3V2O8催化性能与X射线光电子能谱分析

文章采用微波加热,草酸盐共沉淀法制备了Ni3V2O8催化剂,并对催化剂进行了BET,XRD,H2-TPR,XPS,TEM和电导等技术表征,分析研究了Ni3V2O8催化剂的丙烷氧化脱氢(ODH)制丙烯催化性能与其表面物种的关系.XRD,TEM和电导实验结果表明本方法制得的Ni3V2O8催化剂晶粒均匀,平均粒径为30 nm,具有p-型半导体性质.TPR和XPS实验结果显示Ni3V2O8催化剂中,晶格氧可以较容易转换成未完全还原氧,使催化剂内各种价态的钒之间易于进行氧化还原反应并形成氧缺位,从而催化剂的表面含有较多未充分还原氧物种O-和V4 物种.催化活性结果显示当丙烷的转化率为18.60%,丙烯选择性达到60.02%,在相同转化率条件下,比文献报道的NiO和Ni3V2O8共存催化体系中的丙烯选择性高,说明Ni3V2O8催化剂中存在未充分还原的O-和V4 物种有利于提高丙烯的选择性.     

语言数据的自回归模型及其在上证综指预测中的应用

专家对金融证券市场的感知和判断是一相对重要的信息资源,应在系统建模中结合实际数据加以适当吸收和利用.本文给出基于随机模糊结合方法的一类移动平均自回归模型,并将其用于上证综指月度数据的趋势预测中.由于专家的感知或判断通常以语言形式表达,而语言通常具有模糊性特征.基于模糊随机变量对此类语言数据定义其均值、方差、协方差以及误...     

电感耦合等离子体质谱(ICP-MS)法同时测定 荞麦秸秆中的重金属

基于硝酸-盐酸-氢氟酸消解体系,建立马弗炉-微波消解-电感耦合离子体质谱法同时测定荞麦秸秆中的Cr、Cu、Ag、Mn、Fe、As、Ni、Pb等重金属含量测定方法。在微波消解的过程中,分别考察五种不同组合的混合酸体系及两种消解方法对荞麦秸秆中八种重金属测试结果的影响。实验结果表明浓硝酸-浓盐酸-氢氟酸（6:2:2）混酸体系和马弗炉-微波消解样品前处理优于其他方法。在优化条件下八种重金属加标回收率为91.16~102.12%,相对标准偏差（RSD,n=5）为0.22% ~ 4.65%,检出限为0.18~9.41??g/L。该方法操作简便、快速、准确,结果可靠,同时测定荞麦秸秆中八种重金属。     

关于Jordan and Wigner玻色化方案的讨论

传统根据Ｊｏｒｄａｎ和Ｗｉｇｎｅｒ理论,构造了费米子玻色化方案。文中的讨论证明了这种方案只在ｋ≠ｋ’时则不成立,从而说明了费米子的玻色化方案是不完备的。     

非等厚电极对石英晶体板高频振动影响分析

利用Mindlin一阶板理论分析了覆盖非等厚电极层的AT切石英晶体板的高频振动,获得了包含厚度剪切振动模态、弯曲振动模态、面剪切振动模态、拉伸振动模态和厚度扭转振动模态的色散关系和频谱关系。研究结果表明由于上下电极层的非等厚性,过去认为不耦合的两组振动模态变得相互耦合,必须进行联合求解。计算结果表明由于非等厚电极层的质量效应,各振动模态的频率均有所降低。根据石英晶体板高频振动的频谱关系图,可以选取石英晶体板的最佳长厚比作为谐振器的制造尺寸。获得的电极层厚度与频率变化关系可以用来指导谐振器电极层厚度设计。     

基于近红外高光谱成像技术的小麦不完善粒检测方法研究

小麦作为主要的粮食作物在我国农业生产、运输、食品加工等方面占有重要地位。不完善籽粒严重影响了小麦质量与粮食安全。不完善籽粒主要在生产、存储、包装等过程中产生，目前我国小麦质量检测多以人工分选为主，但存在人主观性较强，肉眼易疲劳，且费时费力等问题，因此，如何快速准确鉴别小麦不完善粒是现阶段提高生产率和保证粮食安全的重要问题。运用高光谱成像技术和特征波段选取方法提出一种快速有效的小麦不完善粒鉴别方法。利用近红外高光谱成像系统获得1 000粒小麦样本在862.9～1 704.2 nm共256个波段的高光谱反射图像，其中包括健康粒、生芽粒、霉变粒和赤霉粒各250粒，提取每个样本感兴趣区域的平均反射率光谱作为分类特征。本文首先对提取的全波段光谱信息进行窗口平滑、一阶导数差分、矢量归一化等数据预处理，将原始光谱数据的隐藏信号放大并消除随机误差；在预处理的基础上运用伪偏最小二乘(DPLS)和正交化线性判别分析(OLDA)对光谱进行特征提取，降低数据的冗余度；最后采用仿生模式识别(BPR)建立四类小麦的鉴别模型。实验结果表明，采用全波段光谱信息建立的小麦不完善粒鉴别模型的平均识别精度达到97.8%，分析结果可知，利用近红外高光谱成像技术的全波段光谱信息对小麦不完善粒鉴别是可行的。尽管全波段光谱信息取得了较好的鉴别效果，但高光谱成像设备较为昂贵，获取高光谱全波段光谱信息数据量较大，无法满足对现场设备运算速度的高要求，因此，采用连续投影算法(SPA)对全波段光谱数据进行特征波段的选择，使波段数量由256维降低到10维，从而提高系统的可行性和运算速度。采用选取的10个特征波段建立小麦不完善粒鉴别模型，实验结果表明10个特征波段的平均识别精度仅为83.2%，分析结果可知，尽管采用10个特征波段提高了系统实时性，但鉴别准确性较差。为达到与全波段特征基本相当的鉴别效果，利用光谱特征与图像特征结合的方法建立小麦不完善粒鉴别模型，将上述选取的10个特征波段的形态信息、纹理信息和光谱信息进行结合，实验结果表明，10个特征波段的光谱信息与图像信息结合使鉴别的平均识别精度达到94.2%，此识别效果与利用全波段光谱数据的识别效果基本相当。利用高光谱成像系统探索了小麦不完善粒鉴别的可行性，通过分析以上实验可知，基于近红外高光谱成像技术对小麦不完善粒检测具有良好的效果，在有效的提高运算速度的同时也保证了系统的鉴别精度，为后期小麦不完善粒快速检测设备的开发提供了有效的研究方向。