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1.
文中采用结构力学的弯矩分配法和以弹性力学平面应变问题为理论基础的有限元法,以某干渠节水改造工程中一箱涵为例,对箱涵结构内力分别进行计算,并作简要分析,为箱涵的结构计算提供参考。 相似文献
2.
本文在(C,α,ρ,d)-凸函数的基础上,提出广义(C,α,ρ,d)_(K,θ)-凸函数的概念,并讨论涉及这类新广义凸性的一类多目标半无限规划的最优性条件。 相似文献
3.
目的核干细胞因子(nucleostemin,NS)是维持干细胞和癌细胞增殖所必需的蛋白质,可能成为肿瘤基因治疗的潜在靶点.本文旨在构建靶向NS干扰载体p Genesil-1-NS,为后续实验奠定基础.方法基于已发布的NS mRNA序列(NM_206825),选取5'-AAGCCTA GGAAAGACCCAGG-3'(397-416)作为候选靶序列,按shRNA载体设计原则,设计合成两条互补DNA链,退火后插入载体,并以酶切和测序鉴定重组转化子.结果经酶切及测序鉴定证实合成序列正确插入载体.结论成功构建NS特异性干扰载体p Genesil-1-NS,可用于NS在肿瘤中的功能研究. 相似文献
4.
为了解 Al2O3-SiC浇注料力学性能及其从发生形变至断裂前的行为特征,采用对试样循环加载、卸载和变温的方式,对材料的弹性形变、塑性形变和黏滞形变进行了研究,并测量了Al2O3-SiC浇注料在不同温度下的弹性模量.结果表明,载荷影响着材料塑性形变开始温度,载荷越大,塑性变形开始温度越低;黏滞形变与载荷无关,仅取决于试验温度;结合剂种类和SiC含量对浇注料的力学性能产生明显的影响. 相似文献
5.
为了获得更适合细粒煤分选的介质,降低分选误差,为提高分选效果提供理论依据,利用脉动流化床,通过控制气流的脉动频率及气流速度,分别测量Geldert A、B两种颗粒组成床层的压力波动和密度特性,研究床层颗粒的流化效果。结果表明:Geldert A类颗粒的流化特性曲线中由于颗粒相互粘附出现的突破点随着脉动频率增加消失,在脉动频率为3.49 Hz时,最小流化速度的极小值为5.68 cm/s,Geldert B类颗粒在脉动频率为5.24 Hz时,最小流化速度的极小值为10.0 cm/s,Geldart A类颗粒易于流化; Geldert A类颗粒压力信号受气泡及气流干扰出现二次波动,压力信号由床层底部到顶部幅值出现耗散,幅值降低,波形混乱,周期性不明显;此外,两种颗粒密度标准差随频率及气速的增大均先减小后增大,Geldert A类颗粒密度标准差较Geldert B类小,床层均匀性好。 相似文献
6.
提出了利用声光效应原理来测量激光波长的方案.基于声光Bragg衍射效应原理,利用比较法,以He-Ne激光波长作为基准波长,推导出待测激光波长与与衍射光斑间距的关系式.据此设计了未知激光的波长的方案,并对两种波长的激光波长进行了测量,结果表明测量值和理论值之间的误差小. 相似文献
7.
将Moos的模型框架扩展到通货膨胀环境,研究有劳动收入情况下消费与投资的最优组合问题。论文利用It8公式求出投资者的真实金融财富,然后运用动态规划方法得到了通货膨胀条件下有劳动收入和无劳动收入的消费和投资的最优策略。最后,针对通货膨胀风险的影响进行了数值模拟和定量分析。结果表明:风险厌恶程度较低的投资者会随着通胀波动率的逐渐增加而增加投资风险资产的比例,而且劳动收入越多,投资占比越大,消费水平也相对较高,但随着更多的财富投资到风险资产中,消费水平逐渐下降,最终降低到基本生存消费水平。 相似文献
8.
李钰 《上海理工大学学报》1995,(2)
本文导出了聚焦偏转复合系统的相对论渐近几何象差及渐近色差的合成公式,其中象差系统不含高于二阶的导数并且没有发散项. 相似文献
9.
利用大连市日降水数据和社会经济数据,采用层次分析法(AHP)和熵权法,结合GIS技术,从暴雨洪涝灾害的危险性、暴露性、脆弱性和防灾减灾能力4个因子入手,选取18个暴雨洪涝灾害综合风险评价指标建立大连市暴雨洪涝灾害综合风险评估模型,对大连市暴雨洪涝灾害的综合风险进行评估。结果表明:从暴雨洪涝灾害危险性空间分布来看,大连市具有东北部、西南部地区较高,中部地区较低的特点;北部地区暴雨洪涝灾害暴露性和防灾减灾能力均较低,而南部区域较高;西南部、中部地区暴雨洪涝灾害脆弱性较高,东北部、南部地区脆弱性较低。大连市暴雨洪涝灾害综合风险等级以中风险为主,占全市总面积的41.3%,从大连市的东北到西南方向呈片状分布;其次是低风险区,占全市总面积的20.93%,主要分布在庄河市的西北部和瓦房店市;高风险区域面积小,仅占全市总面积的0.72%,集中分布在沙河口区和长海县。沙河口区和长海县作为大连市暴雨洪涝灾害的高风险区,在极端暴雨条件下极有可能发生洪涝灾害,已成为防洪工作的重点关注地区。 相似文献
10.
期权定价已成为金融市场的重要组成部分之一。 由于市场是动态的,准确预测期权价格非常困难。 因此,设计和发 展了各种机器学习技术来预测期权价格未来趋势。 比较了支持向量机(SVM)模型和人工神经网络(ANN)模型在期权价格预 测中的有效性。 在测试和训练阶段,2 种模型都使用公开可用的基准数据集 SPY option price-2015 进行测试。 2 种模型均采 用主成分分析(PCA)转换后的数据,以达到更好的预测精度。 另一方面,为了避免过拟合问题,将整个数据集划分为训练集 (70%)和测试集(30%)2 组。 将支持向量机模型与基于均方根误差(RMSE)的神经网络模型的结果进行了比较。 实验结果 表明:神经网络模型优于支持向量机模型,预测的期权价格与相应的实际期权价格吻合良好。 相似文献