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261.
阶梯状来流中立管的涡激振动响应预报 总被引:2,自引:0,他引:2
将变参数受拉柔性梁的有限元模态分析与涡激振动预报结合在一起,建立了变参数柔性立管的横向涡激振动预报模型,考虑到海洋立管的模态信息与涡激振动响应高度耦合,为合理计算附加质量对模态信息的影响,模态分析与涡激振动响应预报迭代进行.其中,使用有限元方法对立管进行模态分析,考虑了质量、拉力、抗弯刚度沿立管轴向的变化;在此基础上,涡激振动响应计算在各个模态上分别进行.在出现多模态参与的情况时,比较各模态的振幅,对模态受力进行折减.与近期阶梯状来流作用下立管涡激振动实验结果的比较显示,本文模型是有效的. 相似文献
262.
以硫代乙酰胺(TAA)与Cd2 在碱性溶液中反应制备了CdS荧光纳米粒子,该纳米粒子的荧光强度强烈的被药物成分柳氮磺吡啶所淬灭,建立了一种高选择性的测定柳氮磺吡啶的荧光分析新方法.结果表明,在pH值为11.2时,对于柳氮磺吡啶的检测下限可达到1×10-7g/mL,线性范围为5.0×10-7g/mL~1.0×10-4g/mL.方法已用于药片中柳氮磺吡啶的测定. 相似文献
263.
金纳米粒子修饰电极上电化学发光法测定二茂铁羧酸的研究 总被引:2,自引:0,他引:2
在金纳米粒子修饰石墨电极上,鲁米诺-过氧化氢-二茂铁羧酸体系的电化学发光有增敏作用.详细考察了在金纳米粒子修饰石墨电极上鲁米诺-过氧化氢-二茂铁羧酸体系的电化学发光行为,研究了影响发光信号的多种因素,优化了测定二茂铁羧酸的分析条件.结果表明,在2.5×10-9mol/L鲁米诺,1.0×10-3mol/L过氧化氢,0.10 mol/L pH值为9.2碳酸氢钠缓冲溶液中,以金纳米粒子修饰石墨电极为工作电极,控制电位为 390 mV,二茂铁羧酸浓度在1.0×10-9~1.0×10-6mol/L范围内与电化学发光强度呈良好的线性响应关系,检出限为7×10-10mol/L(S/N=3). 相似文献
264.
水平管气液环状流在新型分配器中的分配研究 总被引:2,自引:1,他引:2
设计了一种新型三通型两相分配器,该分配器主管侧壁均匀分布着直径均为3.5mm的8个小孔,主管中的气液混合物通过安装在主管外壁上的环室进入侧支管.通过在空气一水实验台上对水平管气液环状两相流通过该分配器进行的实验研究发现:与传统三通分配器的分配特性不同,该分配器的液相会优先进入侧支管.建立了相分配模型,认为对于环状流,通过管壁小孔的液膜将被小孔捕获,从而进入侧支管.该模型还提出了分配影响区修正系数,实验发现该系数与入口干度成线性关系.预测的气液相分流系数、主管出口与直通管间压力损失与实验结果吻合得很好,最大误差为7.24%. 相似文献
265.
林晓明 《武汉科技学院学报》2006,19(6):4-6
文章阐述了圆的形态特质和内在意义,通过分析圆形态与服装设计的关系,从服饰图案、服装廓形、服装造型和系列化服装四个角度出发,介绍了圆形态在服装设计中的运用,提出圆形态在服装设计领域中的重要地位和光明前景。 相似文献
266.
对粒子群优化算法的几种改进方法 总被引:5,自引:0,他引:5
粒子群优化(PSO)算法是一种进化算法是一种较好的优化方法。PSO算法通过粒子间的相互作用发现复杂搜索空间的最优区域,其优势在于简单容易而优功能强大。本文对算法的几种改进方法作了一些探讨研究,并与其他算法进行了一些比较。 相似文献
267.
简要介绍蛋白质一纳米粒子薄膜电极的电化学与电催化研究的新进展。纳米粒子能够把自己近距离地固定在蛋白质的活性中心,提供直接、非媒介体的电子转移,大大增强了其电流响应和催化活性,可能比其他的方法更具有潜在的优势。 相似文献
268.
小麦株型与田间透光率关系研究 总被引:2,自引:0,他引:2
通过试验研究了田间光照强度与株型性状的关系。分析表明亩穗数、收敛指数、叶态、穗重4个性状与小麦田间平均透光率显著相关。茎态是株型的重要指标,茎态紧凑型品种的田间透光性大,茎态松散的品种透光性小。通过收敛指数与产量多项式拟合说明不同成穗类型的品种对茎态的要求不同。即大穗品种要求扩张型茎态,中穗品种要求松散茎态,多穗型品种要求紧凑或极紧凑茎态。 相似文献
269.
李晓宇 《黑龙江科技学院学报》2006,16(2):127-130
为保证信息安全,提出了一种利用非最大纠缠态的量子信息隐藏方案.该方案建立在双粒子量子系统纠缠态的非定域性质的基础上,信息被编码于双粒子系统的整体态,然后,这两个粒子分配给两个人,他们只允许做定域操作而且彼此之间只能交换经典信息.这样,信息就被隐藏起来.相对于使用最大纠缠态的方案,该方案更容易实现.研究结果证明:该方案可以被用于网络上保存秘密信息. 相似文献
270.
求解奇异非线性方程组的粒子群优化算法 总被引:6,自引:0,他引:6
奇异非线性方程组是一类十分重要也比较困难的问题,基于粒子群优化算法提出了一种求解奇异非线性方程组的新方法.先把奇异非线性方程组转化为无约束优化问题,然后与人工智能算法相结合,利用标准粒子群优化算法求解.此算法不但不受方程组的连续性、光滑性的限制,而且避免了大量的求导计算,得到了极为精确的数值解.数值仿真结果显示了算法的有效性和可行性.该方法为求解奇异非线性方程组提供了一种有效、可行的新算法,也扩大了粒子群算法的应用领域. 相似文献