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51.
为了研究断层对爆破地震波传播规律的影响,选用位于385中段450水平断层FⅢ-0附近的24线和26线布置测点。利用Matlab软件对测振仪测得的爆破振动信号分析。使用经验模态EMD先分解出高频段再过度到低频段,直到最后一个分量。运用利用HHT变换得到时间-频率-能量的三维谱、能量分布图、边际谱及瞬时能量图。通过对穿过断层前后的爆破振动信号进行对比分析得到,爆破地震波在穿过断层后能量幅值降低,但是低频部分能量增加;边际谱频带变宽、能量分散、低频作用更加明显;瞬时能量谱峰值减小10倍左右,振动持续时间增加,表明低频作用更强。 相似文献
52.
SPME萃取头对茶油挥发物萃取效果的影响 总被引:2,自引:2,他引:0
固相微萃取目前被广泛地用来测定液态、气态,甚至固态物质的挥发组分,不同待测物的性质决定了萃取头的种类选择.采用4种常用的SPME涂层萃取头(100μmPDMS、85μmPA、65 μmaPDMS/DVB、50/30 μm DVB/CAR/PDMS)对荼油挥发物的提取性能进行了比较研究,结果表明:65 μmPDMS/DVB萃取头对较高沸点物质如苯甲醛、正辛醛、正辛醇、正壬醛、正壬醇的吸附比50/30 μmDVB/CAR/PDMS萃取头要灵敏,但50/30μmDVB/CAR/PDMS萃取头对较低沸点物质的吸咐要灵敏很多.DVB/CAR/PDMS涂层萃取头所得的总峰面积的平均值最大,其余依次是PDMS/DVB、PA、PDMS;DVB/CAR/PDMS、PDMS/DVB、PA、PDMS对挥发物吸咐总峰面积与挥发物总量之间存在有线性关系,其相关系数(R2)分别是0.9939、0.9888、0.9176、0.9917;因此,65 μmPDMS/DVB和50/30μm DVB/CAR/PDMS的萃取头较适用于茶油挥发物的提取. 相似文献
53.
54.
本文介绍了利用超高效液相色谱串联质谱(UPLC/MS/MS)快速检测鸡肉中吡虫啉残留量的方法。样品通过乙腈-水(体积比为9:1)溶液提取,饱和乙腈的正己烷净化。采用电喷雾电离,正离子模式,多反应监测扫描。该方法的最低检出限为0.1μg/kg,在0.1~100μg/kg的线性范围内,相关系数r为0.9978,三种不同加标浓度,7次平行实验平均回收率为87.47%~98.85%,相对标准偏差(RSD)为3.09%~5.29%,该方法具有前处理简单,灵敏度高,分析时间短等优点,适用于鸡肉中吡虫啉农药残留的快速检测。 相似文献
55.
针对大型线弹性结构谐响应分析的计算效率与计算存储的问题,提出了一种基于减基法的快速算法.这种算法把简谐外载荷的频率作为参数,并且对频域进行预采样.把预采样空间对应的解集做成一个训练空间,采用贪婪算法进行减基空间基向量的自适应选取,进而由Galerkin映射得到减缩系统.最后,通过求解减缩系统频域方程来达到结构谐响应快速分析的目的.根据谐响应分析的特点,整个计算过程可以分成离线和在线两个阶段,从而进一步提高减基近似的效率.采用了一个简化机翼模型的谐响应分析来验证该方法的高效性和精确性. 相似文献
56.
57.
茶油挥发物质的固相微萃取条件的优化 总被引:4,自引:3,他引:1
以总峰面积、总峰面积与峰数比值、峰数及主要挥发物质峰面积为评价指标,研究了以DVB/CAR/PDMS为萃取头的固相微萃取条件对茶油挥发性成分萃取效果的影响.结果显示:当样品量为1.00 g(15 mL品瓶),搅拌速度为100 r/min,萃取温度为40℃,吸附时间为25 min,解析温度和时间为260℃和3 min时,提取到的挥发物数量较多,重现性好,主要挥发物质的萃取效果较好. 相似文献
58.
为研究不同焊接参数对平板焊接接头残余应力大小的影响规律, 采用ANSYS软件, 建立了大量焊接试件的三维热弹塑性有限元模型, 对其温度场和应力场进行了数值模拟. 根据数值模拟结果, 考虑不同焊接参数、焊道数以及板件热流分配系数的影响, 对拉应力区半宽的计算公式进行了修正. 在此基础上, 采用指数函数对纵向焊接残余应力进行了拟合, 得到了预测不同焊接接头纵向残余应力分布规律和大小的修正估算公式. 最后设计了多组焊接构件模型, 采用盲孔法实测了其残余应力大小和分布规律, 并与估算公式的计算结果进行了对比, 结果表明:两者吻合良好, 验证了该文修正残余应力估算公式的有效性. 相似文献
59.
黄永辉 《建筑·建材·装饰》2015,(2)
以某铜”炼厂氧气站分馏塔基础施工为实例,介绍运用大体积砼温度裂缝理论指导施工,及其施工质量控制措施。大体积砼是指砼结构物实体最小几何尺寸大于1m以上的大体量砼,或预计会因砼中胶凝材料水化引起的温度变化和收缩而导致有害裂缝产生的结构砼。 相似文献
60.
小样本图像识别是人工智能中具有挑战性的新兴领域。传统的深度学习方法无法解决样本匮乏带来的问题,模型易出现过拟合导致训练效果不佳的情况。针对以上问题,提出结合表征学习和注意力机制的小样本学习方法。通过预训练VAE(Variational Auto-encoder)从任务中学习丰富的隐特征;对提取出的隐特征构建注意力机制,使得元学习器能快速地注意到对当前任务重要的特征;将注意力模块增强之后的特征使用分类器进行图像分类。实验表明,该算法在Mini-ImageNet和Omniglot数据集上达到72.5%和98.8%的准确率,显著优于现有元学习算法的性能。 相似文献