三维Helmholtz方程的高阶紧致差分方法

提出了三维Helmholtz方程等距网格上的一种四阶精度19点紧致差分格式。结合多重网格V循环算法和红黑高斯-塞德尔迭代法进行求解,并与二阶中心差分格式进行了比较。计算结果验证了本文方法的精确性和有效性。     

比黏附力法测试浆液黏附力的方法

通常采用的浆液对粗纱的黏附力方法,未考虑粗纱的上浆率,不能准确反映浆料对纱线的黏附性．本文采用粗纱法分别将原淀粉与PVA、原淀粉与聚丙烯酸类浆料、原淀粉与变性淀粉以及不同聚合度PVA对粗纱的黏附力进行了测试分析．结果表明,采用粗纱法测试浆液黏附力在原理上存在一定的缺陷,提出了采用比黏附力值进行评价浆料对纤维黏附性能的方法．文中的一些数据也可作为纺织企业对粗纱法运用时的参考．     

基于客户不满意度的单机干扰管理模型研究

针对干扰事件导致单机调度难以顺利实施这一难题,运用干扰管理思想,建立了字典序的多目标干扰管理模型.模型从客户不满意度的角度对单机调度系统承受的扰动进行了度量,并采用改进的蚁群算法对该模型求解.实例证明,该模型与已有的解决干扰事件的重调度模型相比,得到的调整方案可以使调度系统承受的扰动更小.     

茶籽油吸附脱色工艺研究

对茶籽油的脱色过程中,吸附剂、吸附剂用量、脱色温度、脱色时间和搅拌速度等因素影响茶籽油脱色效果的问题进行了研究,从中得出了茶籽油脱色的较佳条件．即：活性白土用量为2．5％～3．O％,脱色温度为110℃,脱色时间为25min．     

Al-Mg-(Si)-(Sc)-(Zr)合金时效初期微结构演化的模拟研究

运用蒙特卡罗方法计算模拟了加入微合金元素Si,Sc和Zr的Al-Mg合金时效初期微结构的演化过程,分析了微结构演化过程中溶质原子偏聚的特征及其与空位的相互作用;对Si,Sc和Zi与空位复合体的尺寸及空位周围原子的概率分布进行讨论,揭示了空位作用的机理.     

微元步长自适应增量电导法实现MPPT的控制

为了更大程度的提高光伏发电系统的最大输出功率,通过对光伏电池功率、电压(P-U)特性的数学建模分析,在增量电导法的基础上,提出最大功率跟踪控制算法(MPPT)——微元步长自适应增量电导法.改善了传统增量电导法步长选择不确定性的弊端.通过引入变步长控制因子k,以微元步长Δd自适应的跟踪最大功率点.在Matlab/Simulink环境下进行了仿真验证.结果表明该算法明显缩短了跟踪时间,并且有效地抑制了系统在最大功率点(MPP)附近的振荡现象,提高了系统的跟踪速度和精度.     

高质量冬青卫矛DNA提取方法

为了从富含多酚和多糖的冬青卫矛叶片中分离高质量基因组DNA,比较了SDS法、CTAB法、高盐低pH值法及改良的CTAB法等提取DNA的方法,获得了一种以CTAB法为基础的分离高质量完整DNA的简便、快速方法。结果表明,使用该方法从冬青卫矛叶片中分离得到高纯度、高产量的DNA,A260/A280为1.84,1 g鲜叶的DNA产量为213.5μg,表明该方法可有效地从富含多酚和多糖的药用植物组织中提取高质量DNA。     

锗元素测定方法综述

锗在国防工业、航空航天和通信等领域中的战略性,锗含量的测定对于保证材料质量和满足国际标准至关重要。本文综述了锗含量测定方法的多种技术,包括分光光度法、原子荧光光谱法、原子吸收光谱法、电感耦合等离子体原子发射光谱法、电感耦合等离子体质谱法以及滴定法。在每个检测方法的介绍中,详细探讨了方法的原理、前处理步骤以及应用范围,并分别总结了各个方法的优势和不足。最后,强调了锗含量测定方法的意义,特别是在满足出口监管和促进科学研究方面的作用。同时对锗元素的测定方法进行了展望,为未来的发展提供了参考方向。     

水中硝酸盐氮稳定同位素比值测定前处理方法的优化

水体中过量的硝酸盐导致会严重的水生生态恶化和环境污染问题。氮稳定同位素技术为水体污染来源的判断及水生系统氮素转化机理研究提供了强有力的工具。在前人基础上,通过开发Cu2+-Cd复合催化结合超声波辅助加速反应,优化硝酸盐氮同位素比值测定前处理方法。考察了Cu2+添加量,超声功率以及反应时间变化对NO3--N转化生成N2O气体及其氮同位素比值的影响,在单因素实验基础上采用正交实验优化得到了最佳反应条件,并采用不同15N同位素比值的KNO3标准溶液结合气体预浓缩装置与稳定同位素质谱仪联用系统对新方法进行了验证。新方法单次反应体系中氮最低量为1.0 μg,其中自然丰度和高丰度样品δ15N分析精度小于1‰,富集样品的15N分析精度可达0.1 atom%以内(CV<1%);且所有标准样品的15N测定值与参考值基本一致。将优化后的方法应用于不同来源水样中硝酸盐氮稳定同位素比值测定,均可获得较好的精度,较原方法提高了前处理效率,且精度更优。综上,建立的方法准确可靠,操作简单,耗时短,适用于水中硝酸盐氮稳定同位素比值测定的批量、快速前处理。     

水体透射光谱结合主成分分析(PCA )改进化学需氧量(COD)含量估算研究

化学需氧量（Chemical Oxygen Demand,COD）是水体有机污染的一项重要指标,化学需氧量越高,表示水污染程度越严重。 为了解决传统的COD测量方法耗时较长,不利于快速、实时地获取水体中COD的信息等问题。本文提出了基于透射光谱测量结合主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)改进水体COD含量估算模型。具体的,采集100组COD水体光谱信息,分别使用3种不同的高光谱数据预处理方法对光谱数据进行预处理,分析不同预处理方法对模型精度的影响,并基于不同的预处理方法分别建立高斯过程回归模型(Gaussian Process Regression, GPR)和BP神经网络模型,分析不同预处理方法对模型精度的影响;并对各模型结合PCA数据降维方法进行模型的改进,通过比较模型的精度选择最优模型进行水体COD含量的检测。结果显示,相比于原始光谱数据建立的GPR模型和BP神经网络模型,数据预处理后的模型精度明显提升;且结合PCA对预处理后的数据进一步降维处理后,模型精度得到了进一步的提升。其中,基于标准正态变量变换特征结合PCA改进BP神经网络模型基于PCA改进的BP神经网络模型R^2高达0.9940,均方根误差RMSE为0.022540。证明了基于PCA改进的BP神经网络数据降维方法对预处理后的光谱数据进行降维处理,有利于去除光谱中的冗余信息,提取特征信息,可以实现高光谱检测方法可以实现COD含量估算模型的优化,从而为传统COD测量方法存在的问题提出了一种新的解决思路。