惯组小系统动力学建模与非线性特性分析

基于"三心重合"的设计思想和飞行器的姿态需求,建立了含立方项非线性刚度的惯组小系统动力学模型。提出了惯组小系统存在系统动刚度和减振器动刚度的"双层级"概念。利用龙格-库塔法求解渐软非线性系统对正弦扫频激励的响应,得出减振器动刚度存在对激励幅值和激励频率的敏感区域,采用动刚度曲线表征了减振器的非线性软化特性。利用虚弧长延拓法计算惯组小系统的非线性频响函数和传递特性,预示了高量级振动下减振器的动力失稳现象。通过惯组小系统传递特性试验,验证了减振器具有渐软刚度的非线性特性。扫频法计算结果与正弦扫频试验结果的吻合度达到96.5%,检验了构建模型的正确性。所建立的模型工程应用简便,对惯组小系统非线性特性的预示具有较高的精度,可供飞行器姿控系统设计时参考。     

HPM视角下“基本不等式”的教学北大核心

《普通高中数学课程标准(2017年版)》中指出在数学学科核心素养培养过程中需要注重数学文化的渗透;并要求教师在教学过程中注重引导学生把握数学本质,了解数学的发展历程,厘清知识的源与流,建立新旧知识之间的关联.数学教师要尊重学生的认知规律和数学的学科特性,放慢节奏,增加体验,让数学学习自然发生.     

基于共面传输线的太赫兹片上系统的研究

太赫兹片上系统是将太赫兹的产生、传输和探测都集中在一个几平方厘米的基片上,线宽及间距达到微米量级,具有集成化程度高、系统尺寸小、稳定性好以及操作简便的特点,有利于与微量样品检测技术相互结合。研究采用HFSS软件对共面波导和共面带状线两种太赫兹共面传输线进行了仿真计算,通过优化传输线的宽度、长度、基底的厚度等关键几何参数确定出最佳的传输线结构;研究工作重点对太赫兹波段的共面带状线结构进行了设计和优化,实现了在介电常数很小的BCB基底上的低损耗传输。所得到的最佳结构参数为线宽及间距均为20μm,此结构为后续片上系统实物芯片的制作提供了参数依据。     

一种压电驱动的三足爬行机器人

机器人领域涉及到力学、机械、材料、控制、电子和计算机等多个学科. 其中, 爬行机器人可在极端环境下工作, 进而可有效降低人工作业的危险性并提高工作效率. 因此, 爬行机器人一直是机器人领域的重点研究对象. 压电陶瓷是一种能够将机械能和电能互相转换的新型功能陶瓷材料. 逆压电效应是指当在电介质的极化方向施加电场, 这些电介质就在一定方向上产生机械变形或机械压力, 当外加电场撤去时, 这些变形或应力也随之消失. 本文基于压电陶瓷的逆压电效应设计了一种由3条弯曲变截面梁支撑的一体化三足爬行机器人. 利用理论力学方法对该三足爬行机器人建立整体受力分析方程, 再用哈密顿原理对变截面、变角度梁建立动力学方程, 最终得到了可求解该三足爬行机器人的压电驱动腿固有频率的方程. 设计并制作了三足爬行机器人实物, 通过实验测试了不同弯折角度、不同驱动频率、不同负载、不同电压波形对运动方向及运动速度的影响. 最后利用不对称的驱动电压使三足爬行机器人实现了左转、右转以及不加导轨的近似直线运动, 实现了设计的3个方向的运动, 最后分析了该机器人的能耗问题. 该研究可为微型爬行机器人设计和实验提供参考依据.      

SiC晶体生长中气相组分输运特性

针对物理气相传输(PVT)法生长碳化硅(SiC)晶体,建立了一个二维生长动力学模型研究SiC生长腔内气相组分输运特性,该模型考虑了氩气与气相组分之间的流动耦合,Stefan流和浮力影响.研究表明:在压力较低的情况下,自然对流对气相组分的输运过程影响很小,可以忽略,而当压力增高时,自然对流强度显著增大,不可忽略.其次,随着生长温度升高对流的作用增强,生长腔内输运过程由扩散向对流转变,最终对流主导组分的输运过程.随着压力升高对流作用减弱,扩散为气相组分主要输运方式.     

旋涂法制备掺杂BiOX薄膜及光催化性能研究

采用旋涂的方法在基底材料表面原位生长BiOX(X=C1、Br、I)薄膜材料.样品的晶体结构和光学性质等通过X射线粉末衍射(XRD)、透射电子显微镜(TEM)、紫外可见漫反射光谱(UV-Vis)进行了表征.结果表明旋涂法制备的BiOX薄膜是纯净的,无其他杂质,均匀性好.通过对BiOX薄膜材料的光催化性能和瞬态表面光电压技术(TPV)进行了研究,发现卤素掺杂的BiOBr0.48I052具有较好的光催化性能.其结果表明催化性能提高的原因可能是BiOBr0.48I0.52薄膜在光照下可以产生更强的光生载流子并具有更长的光生载流子寿命.     

在线社交网络控制实验的现状与展望

在线社交网络已发展成为一个独特的电子生态系统，其应用深刻影响着人们生活的方方面面。由于在线社交网络特性复杂，分析在线社交网络形成和变化中的规律成为当前计算机科学、社会学和物理学的一项挑战。传统上，在线社交网络实证研究主要采用计算机辅助的被动数据获取和分析方式。近年来，在真实大规模在线社交网络上直接进行控制实验从而主动获取数据并开展分析研究的方式广受关注。评述了这一领域的研究进展，包括：社交网络控制实验的主要研究模式；控制实验方法在社交网络结构、信息传播、行为和心理学等领域取得的主要成果以及主要实验工具的适用条件和局限性。最后，展望了人工智能技术在社交网络控制实验中的应用潜力，分析了智能算法对降低实验成本和提高实验效率的作用。