边界元法在流—固相互作用分析中的应用

本文采用边界元法研究水与粘弹性介质在地震波入射条件下的相互作用问题。首先,采用半空间格林函数建立液体介质区域的边界元方程,然后考虑液—固界面的连续条件,获得水对固体介质的影响矩阵,最后用此影响矩阵修正固体介质的边界元方程。通过对简单问题的计算表明,采用本文方法求解流—固相互作用问题,其计算量与单独求解固体介质的波动问题时相当。     

珠心算教育与促进儿童非智力因素的发展

心理学认为人的智慧的心理因素机能可以分成两个系统。一个指的是智力因素组成的系统;另一个是非认知性心理机能系统,又称非智力因素,如兴趣、情感、意志、性格等心理品质。古今中外的历史证明,一个智力水平很高的人,如果他的非智力因素没有得到很好的发展,是不会取得多大成就     

一个模型、三个问题突破第二型曲面积分概念难点

从流量问题入手，利用两种方法给出常量场流量问题模型的求解.重点阐述了三个问题，即为什么要区分有向曲面的侧，什么是有向投影，如何理解两类曲面积分的关系.以这一个模型为基础，三个问题为突破，形象地分析了第二型曲面积分概念中的难点与困惑.     

Ce-5%La合金表面氧化过程研究

采用拉曼光谱原位分析、扫描探针显微镜、扫描电镜和X射线能谱研究了Ce-5%（质量分数）La合金在空气中的氧化过程。结果表明,Ce-5%La合金在空气中极易氧化,氧化层由外及里存在氧浓度梯度,Ce^3＋和Ce^4＋所对应的拉曼谱峰强度变化情况反映了Ce-5%La合金在空气中的氧化过程具有两个显著阶段,表面剥离氧化物主要为CeO2。     

变像管扫描相机实时图像数据读出系统的设计

变象管扫描相机是用来记录和研究一切纳秒到飞秒发光现象必不可少的手段;而智能化和计算机实时图象处理已成为高速摄影仪器发展的一个主要方向。数据读出系统是一个以微计算机为主体,对变象管扫描相机输出荧光屏上的二维条纹图象进行实时采集、分析和处理的图象数据解析系统。     

Deterministic nondestructive state analysis for polarization-spatial-time-bin hyperentanglement with cross-Kerr nonlinearity

We present a deterministic nondestructive hyperentangled Bell state analysis protocol for photons entangled in three degrees of freedom(DOFs),including polarization,spatial-mode,and time-bin DOFs.The polarization Bell state analyzer and spatial-mode Bell state analyzer are constructed by polarization parity-check quantum nondemolition detector(P-QND)and spatial-mode parity-check quantum nondemolition detector(S-QND)using cross-Kerr nonlinearity,respectively.The time-bin Bell state analyzer is constructed by the swap gate for polarization state and time-bin state of a photon(P-T swap gate)and P-QND.The Bell states analyzer for one DOF will not destruct the Bell states of other two DOFs,so the polarization-spatial-time-bin hyperentangled Bell states can be determinately distinguished without destruction.This deterministic nondestructive state analysis method has useful applications in quantum information protocols.     

深海直达波区卷积神经网络测距方法

深海声场通常可以看作不同掠射角的多途声线在接收器处的叠加,其中经海底反射的声线携带与海底参数有关的声场特征。利用深度卷积神经网络分别学习垂直阵声压域(CNN-Field)和垂直阵波束域(CNN-CBF)特征的方法被用来估计直达波区声源距离。该方法首先对仿真直达波区声场数据做预处理,然后将声压域和波束域的声场数据分别作为训练集训练深度卷积神经网络模型,最后输入测试集数据到训练完成的模型中估计声源距离.实测环境参数的仿真实验表明CNN-Field方法在不同海底参数的测试集下测距结果差异较大,CNN-CBF方法差异较小,而且在16阵元10 m等间距垂直阵的阵元域信噪比大于0dB时估计准确率可以达到97%.海试数据处理结果表明CNN-CBF方法的直达波区内测距准确率高于CNN-Field,在距离10 km以内的平均准确率可以达到93.16%.      

基于多域特征提取和深度学习的声源被动测距*

由于实际海洋环境中存在大量的非高斯噪声,一些基于高斯假设的传统去噪方法在实际海洋环境中性能下降甚至失效。针对非高斯噪声,如α稳定分布噪声、非平稳行船噪声下的脉冲信号的去噪与重构,该文提出一种基于深度学习的方法。去噪模型首先通过学习带噪信号短时傅里叶变换谱与残差谱之间的映射关系以去除环境噪声,之后对去噪信号的时频谱进行逆变换重构脉冲信号。仿真实验结果表明,深度学习模型在非高斯噪声环境下脉冲信号的去噪与重构任务中有着良好的表现,在实测样本上也表现出良好的泛化性,体现了一定的工程应用价值。     

系列水溶性磺酸卟啉的制备、表征及催化性能

改进磺化路线制备了5种取代基及取代位置不同的水溶性磺酸卟啉,利用氢核磁共振波谱(1H NMR)、傅里叶变换红外光谱(FTIR)、紫外-可见吸收光谱(UV-Vis)及质谱(MS)等手段对产物进行表征及性质研究.将该系列卟啉作为光催化剂,用于催化氧化1,5-萘二酚的反应,主催化产物为5-羟基-1,4-萘二醌,转化率为78%~95%.实验发现,磺酸基团在苯环上的位置以及取代基的数目、电子效应及立体位阻效应均会对催化结果产生影响,其中磺酸根的位置至关重要.动力学研究结果表明该催化氧化过程为一级反应.探讨了该反应的反应机理.