夏大豆生产七误区

误区一：用种不当 一是用自留种、陈种;二是盲目引用外地种子。自留种一般品种老化、混杂严重,陈种子发芽率极低,而外地高产品种又不一定适宜本地区栽培。所以,在生产过程中,应该选用在本地区审定的,示范推广过程中高产、综合抗性优良的大豆品种,如许豆3号、豫豆22号、郑196、郑92116等。     

偶氮聚合物薄膜的全光极化特性及其驰豫过程研究

利用旋涂法制备了一种偶氮类化合物掺杂有机聚合物薄膜,并对其吸收谱、厚度、折射率、进行了测量,采用二次谐波产生的方法的方法对全光极化后薄膜的二阶非线性光学特性进行了研究.实验结果表明,随着薄膜厚度和生色团含量的增加其二阶非线性增强.这与聚合物薄膜中含有较高浓度的分散红1有关.对极化饱和后的驰豫情况进行了分析,发现不同厚度薄膜的驰豫速度不同.这是由于薄膜中偶氮分子含量越多,分子间相互作用越强,导致驰豫时间增长.     

改进Newell跟驰模型与实证研究

为了克服Newell跟驰模型单一考虑跟驰车与前导车之间的车间距进行速度优化描述车辆跟驰行为的不足,在同时考虑车间距和速度差对车辆跟驰行为影响的基础上,提出了一种改进Newell跟驰模型。通过对模型进行稳定性分析,得到了模型的稳定性条件。并通过在西安市二环南路西段实地拍摄视频采集得到的数据,对模型的参数进行了标定;最后分别采用上述模型对未来交通流趋势进行仿真预测,通过预测结果与实测数据的对比分析,证实了改进Newell模型的有效性。     

AHILL局部一次积分C -正则余弦函数的Hille-Yosida型定理(英文)

受文章 的启发 ,处理了一次积分C 正则余弦函数 ,在没有假定其次生成元稠定时 ,建立了一个Hille Yosida型定理     

考虑前后车速度关系的车辆跟驰模型

分析了传统车辆跟驰模型的局限性,建立了考虑前后车速度关系的车辆跟驰模型：前后车以相同速度匀速行驶时的跟驰模型;前后车以不同速度匀速行驶,后车速度小于前车速度时的跟驰模型;前后车以不同速度匀速行驶,后车速度大于前车速度,当前车速度不变时的跟驰模型和前车减速时的跟驰模型．以四种跟驰模型为基础,分别建立了相应的速度一间距关系和车辆追尾模型．追尾模型表明：最小车头距离是后车速度的二次函数,随后车速度急剧缩小;当实际车头距离小于该值时,则会发生追尾事件．     

高掺铒光纤激光器输出特性的研究

对高掺铒光纤激光器的输出特性进行了研究,实验中观察到随泵浦能量增加,激光器由连续运转变为脉动输出（微秒量级）,继续增加泵浦能量,在展开的脉冲包络中观察到了纳秒调制信号,其密度小于2ns,用离子对交叉驰豫模型及光 的非线性效应－受激布里渊散射对实验结果进行了定性解释。     

方柱截面驰振分析的能量方法

针对驰振Den Hartog判据的局限性,发展了驰振的能量分析方法:应用CFD动网格技术,计算截面做强迫简谐振动时气动力输入结构的能量大小,判断截面是否具备发生驰振的可能.以方柱截面为主要研究对象,分别通过Den Hartog判据和能量分析方法判断了其不稳定驰振区域,并对两种方法的计算结果进行比较.在验证能量分析方法可靠性的基础上,进一步分析了振动频率、振幅、来流风速对气动力输入能量的影响,确定了方柱截面驰振的最大振幅及抑制振动所需的最小阻尼比.研究结果表明:Den Hartog判据和能量分析方法的结果较吻合,能量分析方法能够用于评判截面的驰振稳定性能.     

非晶态Fe_(13.3)Ni_(69.6)Si_(0.9)B_(16.2)合金的Cross-Over效应

本文研究了非晶态Fe_(13.3)Ni_(69.6)Si_(0.9)B_(16.2)合金的居里温度Tc的Cross-Over现象。在宏观态的总动力学是由具有不同驰豫时间常数的微观态动力学的变化的叠加的假定前题下,可用来说明该现象的变化行为。由实验数据得出v_0=10~(12)s~(-1)是合理的参数值,并且Cross-Over效应与微观态的初始值紧密相关。     

高密度磁记录纳米颗粒膜磁性的蒙特-卡罗模拟

用蒙特－卡罗方法对Co-C和CoPt-C纳米颗粒膜的磁特性进行模拟研究。模拟中，假设磁性颗粒为球形、单畴，易轴随机取向。对包含hcp结构、直径为3nm的Co颗粒的Co-C膜给出了湿度从3K到300K的磁滞回线，超顺磁驰豫的截止温度约20K；对包含fct结构CoPt的CoPt-C膜给出了300K时平均颗粒尺寸从4nm到6nm，对应于不同尺寸分布下的磁滞回线。模拟显示，由于fct结构CoPt-C有特大的各向异性，因而具备超高的矫顽力，可以满足超高密度磁记录的需要。以上模拟的结果与Co-C颗粒膜和CoPt-C颗粒膜的实验结果一致。     

微观交通流仿真跟车行为ANN模型研究

微观交通流研究中的车辆跟驰模型是交通仿真的一个基本模型,由于实际道路上驾驶员信息的获取困难,建立的车辆跟驰模型难以标定或验证.应用人工神经网络和五轮仪试验系统获取的城市道路车辆跟驰数据,建立了车辆跟驰行为的神经网络模拟模型.