电感耦合等离子体发射光谱法测定石墨烯中5种杂质元素

建立电感耦合等离子发射光谱法(ICP–OES)测定石墨烯中铝、锰、硅、铁和钾元素的分析方法。称取0.1 g样品于铂金坩埚中,采用160 ℃干燥2 h、300 ℃灰化2 h、1 000 ℃灼烧2 h,然后用盐酸–氢氟酸混酸溶解残留氧化物的前处理方式,采用ICP-OES法测定溶液中的5种杂质元素含量。在实验条件下,铝、锰、硅、铁和钾元素的质量浓度分别在0.5～5.0、5.0～60.0、0.5～5.0、0.1～1.5、0.1～1.5 mg/L范围内与发射强度线性关系良好,相关系数均大于0.999,检出限不大于0.003%。石墨烯中5种杂质元素含量测定结果的相对标准偏差为0.6%～9.9%(n=12),两种浓度水平的加标回收率为91%～108%,满足方法验证学的要求。该方法快速、简便、稳定性好,满足石墨烯中杂质元素含量的测定需求。     

微波消解–电感耦合等离子体原子发射光谱法测定高铬合金铸铁中铬、锰、硅、磷

建立微波消解–电感耦合等离子体发射光谱法测定高铬合金铸铁中的铬、锰、硅、磷4种元素的分析方法。以盐酸–硝酸–氟酸(体积比为6∶2∶1)混合酸为溶剂,采用程序升温微波消解法分解样品。电感耦合等离子体发射光谱仪工作条件：激发功率为1 300 W,等离子气流量为12 L/min,雾化气流量为0.7 L/min,辅助气流量为1.0 L/min。标准曲线外标法定量。铬、锰、硅、磷的质量浓度分别在150～200、0.02～10.0、0.05～10.0、0.07～0.5 mg/L范围内与光谱强度具有良好的线性关系,相关系数均不小于0.999 7。锰、硅、磷元素的检出限分别为0.002%、0.005%、0.007%。样品加标回收率为97.7%～104.5%,测定结果的相对标准偏差均为0.29%～1.31%(n=7)。该方法快速、准确,满足高铬合金铸铁中铬、锰、硅、磷的检测要求。     

柱后衍生–液相色谱法测定蔬菜中克百威残留量的不确定度评定

评定柱后衍生–液相色谱法测定蔬菜中克百威残留量的不确定度。根据JJF 1059.1—2012 《测量不确定度评定与表示》和JJF 1135—2005 《化学分析测量不确定度评定》中有关规定,对该方法建立不确定度评估结果计算的数学模型,对测定中的不确定度来源进行分析和评估。测量不确定度的主要来源包括标准溶液稀释过程、样品的称量、样品溶液的稀释定容、重复性测量,分别对不确定度分量进行计算,并合成相对标准不确定度。当蔬菜中克百威和3-羟基克百威残留量为0.020 mg/kg时,扩展不确定度分别为0.001 3、0.001 6 mg/kg(k=2),克百威和3-羟基克百威残留量分别表示为(0.020±0.001 3)、(0.020±0.001 6) mg/kg(k=2)。该方法确定了不确定度主要来源为标准溶液的稀释过程,为检验结果的准确性及可靠性提供了技术依据。     

微波消解–电感耦合等离子体原子发射光谱法同时测定儿童唇膏产品中19种有害元素

建立微波消解–电感耦合等离子体原子发射光谱法同时测定儿童唇膏产品中硼、铝、钛、铬、锰、钴、镍、铜、锌、砷、硒、锶、镉、锡、锑、钡、汞、铅和铋等19种有害元素。取样量为0.5 g时,硝酸用量为5.0 mL,过氧化氢溶液(质量分数为30%)用量为2.0 mL,采用微波消解法处理样品。优化的电感耦合等离子体原子发射光谱仪工作条件：射频功率为1.20 kW;等离子体气流量为12.00 L/min;雾化气流量为0.70 L/min;辅助气流量为1.00 L/min;蠕动泵转速为12 r/min (分析)和80 r/min (清洗)。19种元素的质量浓度在0.10～5.00 mg/L范围内与其对应的信号强度成良好线性关系,相关系数均大于0.999,检出限为0.12～22.80 μg/L,加标回收率为80.9%～96.4%,测定结果的相对标准偏差为0.38%～4.89%(n=6)。     

卷积型加权残值法求解薄壳的动力学问题

板壳等弹性体,受到动荷载作用时,其动力分析问题是比较重要且难于解决的．利用卷积型加权残值法,推导出Gurtin变分原理,并应用卷积型加权残值法计算了薄壳的动力学问题,为计算薄壳的结构动力学问题提供了一种有效的方法．     

微加速度传感器的结构刚度分析新法

微传感器结构刚度是优化传感器结构尺寸、研究传感器动态响应特性的一个重要参数．目前多采用有限元分析获取这一参数,但该方法难于给出一个物理思想比较明确的解析表达式．针对自主开发设计的一种具有复杂微结构的加速度传感器,提出综合运用力法和能量法原理求解其主轴刚度,并通过仿真分析验证了理论推导．理论计算与仿真分析的结果有较好的一致性．该方法可推广应用于具有对称、静不定微结构的加速度传感器的刚度分析．     

扁球面网壳的混沌运动研究

在圆形三向网架非线性动力学基本方程的基础上,用拟壳法给出了圆底扁球面三向网壳的非线性动力学基本方程．在固定边界条件下,引入了异于等厚度壳的无量纲量,对基本方程和边界条件进行无量纲化,通过Galerkin作用得到了一个含二次、三次的非线性动力学方程．为求Melnikov函数,对一类非线性动力系统的自由振动方程进行了求解,得到了此类问题的准确解．在无激励情况下,讨论了稳定性问题．在外激励情况下,通过求Melnikov函数,给出了可能发生混沌运动的条件．通过数字仿真绘出了平面相图,证实了混沌运动的存在．     

影响石英单模光纤数值孔径测量的因素及分析

本文采用远场光斑法和光强法测量了石英单模光纤的数值孔径.实验结果表明,由光纤耦合条件不同导致的光斑形状变化,对数值孔径的测量影响不大,单模光纤的纤芯直径小,导致出射光存在较强的衍射现象,对数值孔径的测量造成较大的影响,无论采用光斑法还是光强法,需以衍射第1次极大为计算标准,尽量选择光斑中心为亮斑时测量其数值孔径.此外,...     

基于网格法分集和主动学习的高光谱图像分类方法

针对高光谱图像分类过程中分类精度低和样本数量较少的问题,文中提出了一种基于网格法分集和主动学习的图像分类方法。该方法利用网格法将主成分空间划分成若干网格,在每个含有样本的网格中随机挑选一个样本,并将其原始光谱数据归入训练集;随后,采用主动学习方法,在其余样本中用K-近邻法选择不确定性最大的若干样本并入训练集,从而扩充了训练集,并使数据集具有代表性,提升了分类精度。同时,在数据处理过程中,联合运用主成分分析和线性判别分析对光谱数据进行降维,进一步提高了运算速度。实验结果表明,在Indian Pines高光谱数据集中,在少量训练集样本的情况下,该方法相较于随机分集和非主动学习,分别将总体分类精度提升了12.24%和19.76%。     

基于SARIMA-GS-SVR组合模型的短期电力需求预测

短期电力需求预测在合理分配电力利用、减少能源浪费和增强电力系统的并网运行方面具有重要作用。应用单一的季节自回归移动平均模型对电力需求预测将限制预测精度。为了提高SARIMA的预测精度,文中提出了SARIMA-GS-SVR组合预测模型。采用网格搜索算法将SARIMA预测的残差带入支持向量回归模型进行参数训练,并将寻优的最佳参数带入SVR对残差进行预测。将得到的残差预测结果和SARIMA预测结果加和进行综合分析。建立SARIMA、SVR、GS-SVR和SARIMA-GS-SVR预测模型,以加利福尼亚州电力需求历史数据为例,对该地某日24 h的电力需求进行预测。为了体现模型整体的优越性,选用指数平滑法作为无关基准模型进行实验对比。实验结果表明,相比SARIMA,SARIMA-GS-SVR的预测精度提高了29.181 2%,且其MAE、MAPE和RMSE3种误差指标评价值低于其它4种模型。