关注物理化学教学中的细节

教学细节的把握在物理化学课堂教学中可以成为学生思维的启发点、破解教学难题的钥匙.以数年教学过程的体会为基础，本文提出了经典内容的讲授实例，包括熵的引出及意义、焓变与热力学能变量间的关系、表面Zeta电位的意义及应用注意事项等，指出其中的细节及教学闪光点，针对教学效果的提高，提出了几点建议和体会，抛砖引玉.     

近红外光谱结合共识模型快速检测果酒的总酚含量

果酒发酵中的多酚是引起果酒口感、颜色变化的重要因素。为保证果酒品质,有必要开发一种快速监测发酵过程中多酚含量变化的技术。收集不同批次成熟期的蓝莓、桑葚为原料,分别碾压成汁,同时按比例混合二者,于小型发酵罐进行发酵。通过离线收集不同发酵时段的发酵液于离心管,高速离心后取上清液置于棕色瓶保存,共计得到48个果酒发酵样本。将上清液置于三个平行样比色皿,以傅里叶快速变换近红外光谱仪(FT-NIR)采集其透射光谱,取平均值作为该样本的光谱信号。然后将棕色瓶内的发酵液以国标法(即以标准液的吸光度值制定标准曲线)测定各样品的总酚含量,以duplex法计算样本光谱之间的距离且按2∶1的比例划分为训练集和预测集。采用间隔偏最小二乘法(iPLS)将训练集样本的透射光谱与总酚含量之间构建定量模型,间隔数从2依次变化到60个。该研究创新之处是使用共识方法融合多个已构建好的iPLS成员模型,按一定的共识规则分配权系数。通过各成员模型交互验证的残差及其残差之间的相关性来优化各成员模型的线性组合,以拉格朗日乘数法求解各成员模型的权系数,使间隔偏最小二乘-共识模型(consensual iPLS,CiPLS)的交互验证均方根误差最小。相比于全局PLS模型、划分不同间隔数量时的iPLS模型,CiPLS均具有较小的预测误差。当划分39个间隔时由三个iPLS成员模型(即14th,16th,18th)组成的共识模型误差最小为124.2,交互验证相关系数为0.944,对预测集样本的预测均方根误差为163.4,预测相关系数为0.931,预测性能均优于PLS和iPLS模型。另外,作为对比选用连续投影算法与无信息变量剔除法来优化光谱模型,其预测性能均不及本文提出的共识模型。分析各iPLS模型预测残差之间的相关性,发现共识模型主要是融合那些具有较高预测性能且模型间较低相关性的成员模型。结果表明,光谱分析结合共识方法可提高回归模型的预测精度、减少建模所需变量数,能够用于果酒总酚含量的离线快速检测。     

中国高等农业院校学报科技论文统计分析与比较研究

对开展中国农业高校学报科技论文统计分析与比较研究的意义和作用、具体研究的内容和方法，以及如何开展此项研究进行了较为详细的论述，为全国农业高校学报界同仁进一步开展此项研究提供有关素材、表格和统计分析的方法。     

利用BSO晶体的电控自聚焦效应实现的一种新型电光调制

BSO(硅酸铋)晶体除了具有热自聚焦效应外¹,还具有电控自聚焦效应²,基于电控自聚焦效应,又进一步对高斯光束经BSO晶体自聚焦后的远场光斑中心处的光强与加在晶体通光方向上的电压和入射光功率的关系进行了理论和实验研究,提出一种新的电光调制方法。理论与实验相符,进一步验证了文献1、2的结论.     

低黏度透明液体黏滞系数测量实验的研究

研究小球在低黏度透明黏性液体中以初速度为零状态下落的加速运动过程, 通过分析小球在加速下 落过程中下落速度与对应时间的关系而得到液体的黏滞系数值. 新方法改进了原变速落球法研究拟合小球下落位 移与对应时间得到黏滞系数的实验方法. 实验结果表明, 新方法提高了实验的稳定性和拟合的准确度     

强风化千枚岩路基填料室内水分迁移试验研究

水分是影响强风化千枚岩路基填料崩解、破碎的关键因素,决定着强风化千枚岩填筑路基的稳定性。通过滤纸试验测定了风化千枚岩填料的土水特征曲线,分析了该土样含水率与基质吸力的关系。应用自主研发的设备进行了强风化千枚岩填料水分迁移试验,通过对比试验分析了风积沙隔断层对强风化千枚岩填料水分迁移路径的影响,揭示了水分迁移机理。结果表明,风积沙隔断层可以改变强风化千枚岩填料的水分迁移特性,具有良好的隔水作用。     

基于无迹卡尔曼滤波神经网络的光伏发电预测

针对光伏发电系统在不同天气状况下发电功率预测精度不高的问题,在分析传统方法的基础上,提出一种无迹卡尔曼滤波神经网络光伏发电预测方法。该方法利用无迹卡尔曼滤波实时更新神经网络模型的权重,以直流电压和电流作为系统的输入,以有功功率和无功功率作为系统的输出,分别建立两个独立的双输入单输出功率预测模型。实验结果表明:所提出的方法对有功功率和无功功率的预测精度分别为97.3%和94.2%,并且对天气具有良好的鲁棒性。     

信号逼近在复杂信号去噪中的应用

对具有不同类型时频结构的复杂信号,为了最优化非线性信号逼近,可根据信号自适应地选择基。分析了通过极小化凹花费函数,从基字典中挑选“最佳”基的原理,采用快速最佳基的树搜索算法,在小波包基和局部余弦基这一类基中寻找被处理信号的最优基,实现了含噪语音录音信号的去噪。结果表明,最优经验局部余弦基对此类复杂信号的去噪效果远比固定小波基阈值去噪效果好。     

导电微晶静电场描绘仪的改进

分析了传统导电微晶静电场描绘仪存在的缺陷,通过对实验仪器进行改进,消除了由于探针装置及电路设计等问题引入测量的误差,实验结果表明,改进后描绘仪提高了模拟描绘静电场准确度,减少了实验系统误差。     

基于周期性截断灰色系统的电力负荷预测

电力负荷预测是电力系统调度和电力生产计划制定的重要依据。电力负荷时间序列有着明显的周期性特征。传统的电力负荷预测主要侧重于预测方法的研究,而忽略了电力负荷数据周期性特性的分析,影响了预测的准确性。针对电力负荷时间序列的周期性特征,提出了一种基于周期性截断的灰色系统模型来进行电力负荷预测。该模型利用周期性截断来反映负荷数据的周期性特征,提高了预测的精度。仿真采用EUNITE Network的公开负荷数据进行算法性能的测试,并与一些主流的电力负荷预测算法：BP神经网络、极限学习机、自回归模型以及传统的灰色系统模型做比较。仿真结果表明,周期性截断的灰色系统负荷预测的归一化均方误差和绝对平均误差是最小的。周期性截断的灰色系统为电力系统负荷预测提供了一种新的有效方法。