采用气相色谱-质谱法分析药对麻黄-羌活的挥发油

采用气相色谱-质谱(GC-MS)法分离测定了药对麻黄-羌活、单味药麻黄和羌活的挥发油,并对其重叠色谱峰采用化学计量学解析法进行了分辨,得到药对和各单味药的纯色谱曲线和质谱。药对麻黄-羌活、单味药麻黄和羌活分辨出的色谱峰,通过质谱库对其进行定性,分别得到58,51和52个定性结果,占总含量的83.75%,88.70%和80.79%。实验结果表明:药对麻黄-羌活中挥发油化学成分有40种来自羌活,13种来自麻黄,新产生了10种化合物。     

用坐标变换方法研究高副机构的分析与综合

根据坐标变换理论,提出共原点和不共原点的两个坐标变换公式,直接应用这些公式即可对高副机构进行分析与综合.     

双锥面二次包络环面蜗杆副虚拟加工建模的研究

针对双锥面二次包络环面蜗杆副,目前还未见高效、通用建模方法的考虑.基于空间啮合理论,建立双锥面二次包络环面蜗杆副参数化数学模型,简化出基于蜗杆副6个基本参数的数字化建模的方法,通过solidworks开发平台实现了虚拟加工建模插件的编程.实例结果表明,此建模方法能够快速的建立环面蜗杆实体模型,使得建模更加简便、精确、快速.     

三阶超对称非线性Schr?dinger方程的延拓结构

超对称的Heisenberg铁磁连模型是一类非常重要的可积系统,它与固体物理中的电子强关联Hubbard模型有着紧密的联系.文章主要利用超对称延拓结构理论的方法,分析高阶超对称非线性Schr?dinger方程,进行研究得到了该方程延拓代数对应的Lax对.     

机构公共约束辨识及自由度计算“拆闭副法”

本文论证了闭环机构公共约束m_i与开环机构末杆约束m′_i的差异,提出关系式:m_i=m′_i f′_i。澄清长期以来在机构自由度计算中关于公共约束的疑难。指出И·И·Артоболевский统一结构公式中的m_i,若定义为开环末杆约束m′_i,则在自由度计算中,运动副的级有确定的统一定义。阿氏公式与F·Freudenstein公式等效。作者建议取А·П·Мальищев型修正公式:W=6n-sum from k=1kp_k sum from i=1 m_i作为统一结构公式;并提出确定末杆约束的拆闭副法;指出应用刚体运动分解原理考察各运动副对末杆产生的独立运动时,必须考虑末杆的约束条件。文中列举若干计算例题,并与常用计算方法进行对比分析。     

二维零相关区周期互补序列偶及其理论界的研究

为了给通信系统提供更多的最佳离散信号,提出了一种新的最佳离散信号,即二维零相关区周期互补序列偶,研究了二维零相关区周期互补序列偶的变换性质,利用矩阵秩的不等式推导出了二维零相关区周期互补序列偶的理论界。基于循环左移算子,以缩小零相关区为代价,给出了一种扩展二维零相关区周期互补序列偶集的方法,该方法可以为通信系统提供大规模的信号集。     

线性变换下的谱与Tiling的一些性质

令Ω=In,(Ω,Λ)为谱对当且仅当(Ω,Λ) 为Tiling对.在任意可逆的线性变换下,相对应的谱对、Tiling对等价性质保持不变.Lagarias、Reeds 与Wang利用密度法已证成立,现给出为另一种方法证明,即利用不等式逼近相应的恒等式.     

104Cd核子顺排特征的微观研究

应用微观相互作用玻色子-费米子模型的形式体系, 构造出唯象核芯 两准粒子模型的一个微观实现,微观sdIBM-2 2q.p方案. 基于唯象模型和实现方案, 导出原子核的一个d玻色子从退耦、拆散、占据闯入轨道,直到参加顺排所需的最小能量值;据此讨论了核高自旋态的微观结构及其拆对顺排次序.对104Cd核的计算结果显示微观方案较满意地描述了该核的低自旋态和部分高自旋态;核的一个d玻色子的突然拆对不会引起前后状态的显著改变. 最后,本方案指认:这些高自旋态是构建于ν(h11/2)2和π(g9/2)2上的顺排态;而实验上观测到的81 、82 和83 态则很可能分别属于两准质子顺排态、两准中质子顺排态和基态.     

微观sdIBM—2＋2q.p中核^138Ce正宇称能谱结构

基于微观相互作用玻色子-费米子形式体系，构造出唯象IBM-1 2q.p模型的微观实现，微观sdIBM-2 2q.p方案，应用它成功地再现了^138Ce核的基态带，β带，γ带和部分高自旋态能谱，给出了近来实验上观察到该核与单粒子态共存的集体性结构的一种解释，模型给出了一个玻色子从退耕，拆散，占据闯入轨道到参加顺排所需要的最小能量值，计算出的概观信息表明：一个d玻色子的突然拆对不会引起核状态突变；核子顺排释放的能量有利于其它玻色子再拆对；^138Ce核的高自旋态属子两准质子转动带。     

基于边缘颜色对特征及笔画穿越双层检测车牌定位算法

针对现有车牌定位算法鲁棒性不够、准确度不高以及参数设置困难等问题,提出基于边缘颜色对特征以及笔画穿越双层检测车牌定位算法,不但充分利用车牌边缘颜色搭配信息,而且有效利用了车牌字符结构信息。粗检测阶段:首先进行边缘检测,人工收集所有搭配的彩色边缘特征数据,利用机器学习模型建立车牌边缘颜色对覆盖分类学习模型,然后利用车牌边缘颜色对覆盖分类学习模型,并利用先验信息进行形态学处理形成车牌候选区域。验证阶段:针对粗检测车牌候选区域,扫描车牌边缘穿越信息,最后利用车牌区域整体边缘分布覆盖分类模型进行候选区域验证处理。该方法利用车牌背景与字符具有固定颜色搭配的重要特点,综合利用了车牌的结构特征和纹理特征,提高了车牌定位的可靠性。实验采用100幅含有不同颜色搭配的车牌图像进行实验,定位准确率达到96%以上。