23.05.2014 Views

中国科学技术大学

中国科学技术大学

中国科学技术大学

SHOW MORE
SHOW LESS

Create successful ePaper yourself

Turn your PDF publications into a flip-book with our unique Google optimized e-Paper software.

第 二 章 微 流 变 学 研 究 分 散 体 系<br />

微 流 变 学 研 究 分 散 体 系 和 复 杂 流 体<br />

代 入 表 格 二 -6 数 据 进 行 计 算 得 u<br />

由 (2.1.15) 得 到<br />

S 0<br />

u da dw<br />

= + (2.3.6)<br />

S a w<br />

2 2 2<br />

S0<br />

2 2 2<br />

0<br />

=3.22E-21, 另 外 u =1.92。<br />

2<br />

ln<br />

0<br />

lnπ<br />

ln<br />

0<br />

2ln c<br />

f c<br />

D = + S + f<br />

(2.3.7)<br />

dD dS df<br />

D S f<br />

0 0 c<br />

= + 2 (2.3.8)<br />

0 0<br />

c<br />

得 到 u<br />

D 0<br />

=6.64E-15。<br />

u u<br />

= + (2.3.9)<br />

D S f<br />

2 2 2<br />

D<br />

u<br />

0 S0<br />

fc<br />

4<br />

2 2 2<br />

0 0 c<br />

如 此 类 似 的 计 算 得 到 离 底 不 同 高 度 的 、 通 过 平 均 所 有 PSD 信 号 来 拟 合 、 通 过 误 差 传 递<br />

公 式 计 算 的 扩 散 系 数 误 差 。 结 果 如 下 表 以 及 图 二 - 十 六 :<br />

拟<br />

合<br />

离 参<br />

底 数<br />

高<br />

度<br />

w a S 0 f 0 D<br />

10 6.61E+02 4.70E-16 4.53E-19 330.336035 4.87E-13<br />

误 差 3.84E+00 1.92E-18 3.22E-21 1.92E+00 6.65E-15<br />

15 5.56E+02 5.78E-16 6.62E-19 277.958085 5.05E-13<br />

误 差 3.61E+00 2.64E-18 5.26E-21 1.81E+00 7.69E-15<br />

20 4.77E+02 6.48E-16 8.64E-19 238.594045 4.86E-13<br />

误 差 3.25E+00 3.10E-18 7.20E-21 1.63E+00 7.76E-15<br />

25 4.46E+02 7.13E-16 1.02E-18 223.077385 4.99E-13<br />

误 差 2.62E+00 2.93E-18 7.29E-21 1.31E+00 6.86E-15<br />

30 4.12E+02 7.67E-16 1.19E-18 205.938875 4.96E-13<br />

误 差 2.56E+00 3.35E-18 9.01E-21 1.28E+00 7.23E-15<br />

35 4.33E+02 7.87E-16 1.16E-18 216.698825 5.36E-13<br />

误 差 2.70E+00 3.44E-18 8.79E-21 1.35E+00 7.81E-15<br />

40 4.47E+02 8.07E-16 1.15E-18 223.43467 5.66E-13<br />

误 差 3.24E+00 4.10E-18 1.02E-20 1.62E+00 9.61E-15<br />

表 格 二 -7 平 均 PSD 法 , 误 差 传 递 法 计 算 结 果<br />

这 种 方 法 的 测 量 结 果 不 会 产 生 统 计 误 差 , 只 有 拟 合 误 差 。 因 此 也 不 存 在 剔 除 坏 点 之 说 。<br />

拟 合 的 结 果 都 与 第 二 种 方 法 的 平 均 值 接 近 , 但 拟 合 精 度 显 然 更 高 , 通 过 误 差 传 递 公 式 传 递 的<br />

精 度 也 更 高 。 由 于 是 对 大 量 PSD(50 组 ) 进 行 平 均 后 再 拟 合 的 , 虽 然 忽 略 了 每 个 PSD 之 间<br />

的 差 异 ( 可 能 会 很 大 ), 但 是 重 复 实 验 的 平 均 依 然 具 有 可 信 性 , 完 全 可 以 把 这 种 传 递 的 拟 合<br />

误 差 当 作 最 终 拟 合 误 差 , 但 是 和 之 前 方 法 的 统 计 误 差 是 有 所 区 别 的 。<br />

第 二 章 第 三 节 实 验 测 量 29

Hooray! Your file is uploaded and ready to be published.

Saved successfully!

Ooh no, something went wrong!