EXACT AUGMENTED LAGRANGIAN FUNCTION FOR NONLINEAR PROGRAMMING PROBLEMS WITH INEQUALITY CONSTRAINTS

An exact augmented Lagrangian function for the nonlinear nonconvex programming problems with inequality constraints was discussed. Under suitable hypotheses, the relationship was established between the local unconstrained minimizers of the augmented Lagrangian function on the space of problem variables and the local minimizers of the original constrained problem. Furthermore, under some assumptions, the relationship was also established between the global solutions of the augmented Lagrangian function on some compact subset of the space of problem variables and the global solutions of the constrained problem. Therefore, from the theoretical point of view, a solution of the inequality constrained problem and the corresponding values of the Lagrange multipliers can be found by the well-known method of multipliers which resort to the unconstrained minimization of the augmented Lagrangian function presented.     

冲蚀与气蚀复合磨损试验研究

通过改造MCF-30型冲蚀腐蚀试验机,建立了水、沙、气三相流冲蚀磨损试验装置;试验研究了水、沙混合流场中试样的磨损特征,通过扫描电子显微镜观测了三相流冲蚀磨损表面,并借助计算机模拟分析水、沙混合条件下产生气蚀破坏的条件.结果表明:合理的设计可以实现冲蚀与气蚀的复合磨损模拟试验;形成三相流共同作用下的冲蚀与气蚀复合磨损重要条件为介质中含有较多气体,并且在试样中有气泡溃灭.三相流磨损模拟试验与仿真为进一步开展三相流气蚀与冲蚀磨损研究奠定了基础.     

数字束流位置探测器通道自动增益校准方法的研究与实现

在现有硬件基础上,基于BPM测量准确度的需求,在自制的电子学FPGA芯片内,通过Verilog语言实现了一种数字BPM采样数据增益自动校准的设计。首先介绍了自动增益校准模块的系统总体设计;然后对模块的实现方法做了详细说明,设计并搭建了ADC数据自动增益校准测试平台以验证自动增益较准模块的功能;最后介绍了该设计在BPM通道标定中的应用。实验结果表明,该方法可以实现4通道增益一致,使ADC采样后的数据幅度相同,有效解决了由通道增益不一致引起的测量偏差,以及工程应用中ADC数据幅度校准工作量大且难于操作的问题,将在BPM系统通道自动标定中发挥重要作用。     

基于接触数引导的迭代多组独立分子动力学模拟实现配体-蛋白质结合与解离过程

配体的结合与解离过程在蛋白质实现其生物学功能方面非常关键,因此对这些高度动态过程的研究变得非常重要. 尽管已有实验方法可以确定蛋白质-配体复合物的三维结构,但一般仅可获得静态图片. 随着计算机算力的快速提高以及算法的优化,分子动力学模拟在探索配体的结合与解离过程方面具有诸多优势. 然而,当系统变得足够大时,分子动力学模拟的时间和空间尺度成为了巨大的挑战. 本工作提出了一种研究配体-蛋白质结合与解离的增强采样工具,它基于配体和蛋白质之间形成的接触数来引导迭代多组独立分子动力学模拟. 在腺苷酸激酶的模拟结果中,观测到配体的结合和解离过程,而使用传统分子动力学模拟在同一时间尺度下则无法实现这一过程.     

Polarization-maintained coupled optoelectronic oscillator incorporating an unpumped erbium-doped fiber

A polarization-maintained coupled optoelectronic oscillator(COEO) with its performance significantly improved by a short-length unpumped erbium-doped fiber(EDF) is reported and experimentally investigated.A 10 GHz optical pulse train with a supermode suppression ratio of 61.8 d B and a 10 GHz radio frequency signal with a sidemode suppression ratio of 94 d B and a phase noise of-121.9 d Bc∕Hz at 10 k Hz offset are simultaneously generated. Thanks to saturable absorption of the 1 m unpumped EDF, which introduces relatively large cavity loss to the undesired modes and noise, the supermode suppression ratio and the phase noise are improved by 9.4 and 7.9 d B, respectively.     

基于双向循环神经网络的汉语语音识别*

当前基于深度神经网络模型中,虽然其隐含层可设置多层,对复杂问题适应能力强,但每层之间的节点连接是相互独立的,这种结构特性导致了在语音序列中无法利用上下文相关信息来提高识别效果,而传统的循环神经网络虽然做出了改进,但是只能对上文信息进行利用。针对以上问题,该文采用可以同时利用语音序列中上下文相关信息的双向循环神经网络模型与深度神经网络模型相结合,并应用于语音识别。构建具有5层隐含层的模型,其中第3层为双向循环神经网络结构,其他层采用深度神经网络结构。实验结果表明:加入了双向循环神经网络结构的模型与其他模型相比,较好地提高了识别正确率;噪声对双向循环神经网络汉语识别有重要影响,尤其是训练集和测试集附加噪声类型不同时,单一的含噪声语音的训练模型无法适应不同噪声类型的语音识别;调整神经网络模型中隐含层神经元数量后,识别正确率并不是一直随着隐含层中神经元数量的增加而增加,神经元数量数目增加到一定程度后正确率出现了降低的趋势。     

过渡金属氧化物对阻燃剂聚磷酸铵热分解的影响机制

过渡金属氧化物(MO)可以显著影响聚磷酸铵(APP)的热分解过程,进而改善APP复配膨胀阻燃聚合物材料的阻燃效率。将ZnO、Fe2O3、TiO2掺入到APP中,采用热失重分析(TGA)、X射线光电子能谱(XPS)和X射线衍射分析(XRD),考察了3种MO对APP热分解行为的影响,分析了相互作用过程中金属原子和磷原子化学结合状态的变化以及高温热分解产物的物相结构。TGA和XPS图谱分析结果表明,MO可降低APP的起始热分解温度,并催化APP释放NH3和H2O,而在热分解后期由于金属磷酸盐的形成可显著增加APP的高温残留量。3种MO催化APP热分解脱NH3和H2O的活性由大到小的顺序是:ZnO>Fe2O3>TiO2,而对APP凝聚相热分解P-O产物的交联能力从大到小的顺序为:Fe2O3>ZnO>TiO2。XRD结果显示,ZnO在高温下与APP反应生成了Zn(PO3)2晶体,而Fe2O3和TiO2与APP反应分别生成了Fe4(P2O7)3和TiP2O7晶体。     

CP@NiAl-LDH复合材料的制备及其超级电容器性能

通过采用简易温和的水热条件制备导电聚合物@镍铝层状双金属氧化物复合材料（CP@NiAl-LDH）,构建电子/离子的高速传输纳米通道,利用SEM和XRD对复合材料结构形貌进行表征。电化学性能测试结果表明,导电聚合物为复合材料提供一定的赝电容,促进电荷的快速转移,使CP@NiAl-LDH的电容性能得以显著提升。PPy@LDH具有最好的电容性能,在1 A·g^-1的电流密度下,其比容量高达3 010.3 F·g^-1,当电流密度升高到20 A·g^-1时,其比电容保持率为73.1%,表现出优异的倍率性能;同时,在10 A·g^-1的电流密度下10 000次充放电循环后仍具有88.8%的比容量保持率,具有优异的循环稳定性。这主要归功于NiAl-LDH与导电聚合物之间的协同增强效应。     

双模板介导合成类骨磷灰石的研究进展

天然骨形成是一个多模板协同共组装的过程。与单模板自组装相比,双模板介导合成的类骨磷灰石具有与天然骨更加相近的多级结构,在生物矿化研究领域具有更重要的研究意义。本文介绍了双模板介导合成类骨磷灰石的研究进展,探讨了双模板的选择、设计及模板分子间的相互作用,阐述了模板对磷灰石晶体成核的调控机制。通过双模板介导自组装生成的磷灰石材料,以其特有的仿生多级结构和骨诱导效果,在骨缺损修复、齿科修复、表面涂层及药物载体等领域具有广阔的应用前景。     

基于拓扑优化和深度学习的新型结构生成方法

计算机辅助设计已广泛应用于结构计算和分析,但如何利用计算机智能生成最佳的新型结构还面临巨大挑战。针对这一问题,提出了一种基于拓扑优化和深度学习的新型结构智能生成方法。该方法首先通过结构拓扑优化分析获得不同参数下的优化结果制作训练集图片,并将训练集标签定义为相应的工况类型,然后应用最小二乘生成对抗网络(LSGAN)深度学习算法进行训练并生成大量的新型结构,最后建立评价指标和评估体系对生成的模型进行评价比较,根据需求选择最佳结构设计方案。结合一个铸钢支座节点底板设计的工程案例,详细阐述了上述方法的应用过程,并借助三维重构技术和增材制造技术实现结构模型的一体化制造。研究结果表明,基于拓扑优化和深度学习的新型结构智能生成方法不仅可以自动生成新的结构,而且可以进一步优化结构的材料用量和力学性能。