利用反预报方法从截面预言近滴线丰质子核的结合能

在Origin等数据处理软件中,当实验数据较少时,自由参数的不同初始化设置会导致较大的结果差异,这为物理结果的确定带来较大不确定性.通过最小二乘法分析了345MeV/u ~(78) Kr+~9Be反应中产生的丰质子同位素的截面和结合能,并得到线性回归方程.通过回归方程,利用结合能预报部分丰质子核素的截面,以及通过实验截面对近质子滴线核素的结合能进行反预报测量.这对于近质子滴线的丰质子核素实验测量具有较好的借鉴意义.     

利用ARGO实验寻找GRBs的本底研究

位于西藏羊八井宇宙线观测站(海拔4300 m)的ARGO-YBJ实验具有高海拔、大视场、全覆盖特点,其阈能约几百个GeV,在探测高能GRBs方面具有独特的优势.ARGO-YBJ实验不能分辨光子和质子,要在大量的宇宙线事例中找出光子信号,就必须正确地估计背景事例率,这是寻找高能GRBs的关键.本文采用"等天顶角法"对ARGO实验中寻找GRBs的宇宙线本底进行了分析.由于地球的自转,天顶角随着时间的变化而变化.本文重点分析了长暴在其持续时间内天顶角的变化,从而更加准确地进行了本底估计.     

一种立体织机平行打纬机构的设计与优化

针对多层织物织造过程中,各层纬纱打纬力需保持一致以及需要减少钢筘与纱线之间摩擦的要求,提出八连杆平行打纬机构,并根据工艺要求对打纬机构进行优化。以打纬机构的主轴转动140°时,筘座在后心位置处的近似静止位移Δs最小为优化目标,通过Matlab软件分析确定设计变量,优化钢筘在后死心位置的近似停留时间。运动学仿真结果表明,优化后的打纬机构不仅保证了钢筘的打纬动程和其在后死心处的静止时间,而且增大了钢筘的惯性打纬力,有利于厚重织物的打纬。     

Fe~(3+)-水合红菲绕啉二磺酸钠分光光度法测定异烟肼

基于异烟肼分子结构中的酰肼基具有较强的还原性,可将Fe~(3+)还原为Fe~(2+),选择水合红菲绕啉二磺酸钠作为Fe~(2+)的显色剂,建立了可见分光光度法测定异烟肼的新方法.在最佳实验条件下,异烟肼的浓度在0.04~3.2μg·mL-1范围内符合比尔定律,表观摩尔吸光系数ε=1.14×104 L·mol~(-1)·cm~(-1),检测限为0.033μg·mL~(-1).方法可用于异烟肼片剂和尿样中异烟肼含量的测定.     

两种改进的非线性方程组四阶迭代求解法

文章基于两点Gauss型求积公式,分别结合梯形积分公式和Adomian分解法构造了两种牛顿型迭代格式.借助泰勒展开式,文章证明了这两种迭代格式都具有四阶收敛,并通过数值实验例子验证这两种迭代格式的有效性.     

中职教学中FANUC系统数控车床对刀方法研究

在数控生产中,对刀是十分重要的一个环节.哪怕是有了正确的加工程序,也会因为不会对刀而加工出废品.加工质量的好坏与对刀的精度有着直接的关系,对刀的效率也极大地影响着加工效率,从而影响生产效率,影响生产成本.在学生的日常数控实习实训中,也总会出现很多对刀带来的问题.该文就以FANUC Oi 系列数控车床为例,通过原理和实例结合,研究常用的对刀方法.     

解决一类优化问题的变分迭代法

考虑利用变分迭代方法求解最优化问题,分别给出了求解一般的有约束和无约束最优化问题的基本步骤,并通过实例说明了所给方法的有效性.     

宁波市公共自行车服务满意度评价模型构建研究

以宁波市公共自行车为例，将因子分析法与二项logistic法相结合，对采集的1 688份居民满意度有效问卷展开分析。利用因子分析法筛选出6个因子，利用二项logistic法剔除并筛选出5个有效因子构建公共自行车服务满意度评价模型，合理评估当前宁波市公共自行车服务满意度。同时，利用随机抽取并不参与建模的5%问卷样本对评价模型进行校验，以确保模型的准确性与合理性。该研究有助于合理评价当前宁波市居民对公共自行车的服务满意度，同时适用于对未来一段时间内公共自行车服务满意度的预测。     

一类血吸虫病模型Hopf分支的频域分析

运用频域上的分支理论研究了一类血吸虫病传播模型的Hopf分支动态，严格证明了Hopf分支的存在性，运用四阶调和平衡方法推导出由Hopf分支产生的周期轨的近似解析表达式、频率和振幅。研究结果表明，被感染的钉螺由潜伏期进入易传染期的几率δ对人体内寄生虫数量有重要影响。     

基于变量选择-神经网络模型的复杂路网短时交通流预测

摘要： 针对传统交通流预测模型正在由单断面历史数据处理向多断面、多时刻历史数据处理转变,但在考虑各断面间的影响时,多变的交通状况往往会使预测模型复杂化的问题,引入一种多元线性回归最小绝对收缩和选择算子方法(Lasso),并利用其优秀的变量选择能力,在复杂路网多断面中选出相关性较高的断面；结合神经网络(NN)的非线性特性,提出了Lasso NN组合模型.结果表明：Lasso NN模型在路网交叉口对未来15 min交通流数据预测的误差率低于9.2%；在非交叉口的误差率低于6.7%,总体优于各自单独使用得出的结果.