基于神经网络的核电厂设备易损性分析

核电结构的易损性分析是核电厂地震安全评估中至关重要的一环, 但是由于核电结构的复杂性以及考虑土?结相互作用SSI时较大的计算规模, 使得计算核电厂设备易损性曲线十分耗时. 为发展高效的核电厂设备易损性分析方法, 本文采用核电结构土?结相互作用分析的分区计算方法, 并利用有限的SSI分析结果建立神经元模型ANN代替有限元模型, 分别基于对数正态假定的回归法和蒙特卡洛法进行了设备易损性分析. ANN数值模拟包括了以下内容: (1)基于半偏相关系数选择最相关的地震动参数作为ANN输入, 并通过交叉检验建立神经元模型; (2)量化研究ANN数值模拟的预测不确定性, 其中包含了由于简化地震动输入引起的随机不确定性和训练样本缺失引起的认知不确定性; (3)基于ANN模型预测结果分别采用蒙特卡洛法和基于对数正态假定的回归法进行设备的易损性分析. 本文探讨了不同的地震强度指标以及土层材料的不确定性对易损性曲线的影响, 同时验证了回归法中对数正态模型假定的基本合理性, 为核电厂设备易损性分析提供了一种可能方向.      

高温超导磁通跳跃过程中的磁致伸缩效应

文中基于超导磁通动力学理论,考虑电磁力与热激活对磁通运动的影响,基本模型包括由等效电阻率随超导体温度和磁场变化的磁通扩散方程,以及比热随超导体温度变化的热传导方程组成.在此基础上,用数值方法求解了这组非线性磁热耦合方程,主要研究了有磁通跳跃状发生状态时环境温度和外磁场速度对于高温超导磁致伸缩的影响.结果表明:磁通进入超...     

新书预告——推荐一本量子色动力学的好教材

我国著名粒子物理学家、中国科学院高能物理研究所研究员、博士生导师黄涛教授撰写的一本新书《量子色动力学引论》即将由北京大学出版社出版。     

暗物质模型简介

 粒子物理学的基本任务之一是探究宏观物质世界的微观起源。以粒子物理标准模型(二十世纪六七十年代)为代表性成就的二十世纪,是粒子物理学的黄金时期。在规范对称性的框架下,标准模型成功地统一了微观世界中(由夸克、轻子和传递相互作用的规范粒子组成)除引力之外的三种基本相互作用： 电磁相互作用(确切地说超荷相互作用)、弱相互作用和强相互作用。换句话说,从标准模型出发,几乎可以解释一切目前实验室微观物理现象。     

Multilayer transition in a spin-1 Blume–Capel model with RKKY interaction and quantum transverse anisotropy

Using mean-field theory, we have studied the effect of quantum transverse anisotropies with RKKY interaction on the multi-layer transition and magnetic properties of the spin-1 Blume--Capel model of a system formed by two magnetic multi-layer materials, of different thicknesses, separated by a non-magnetic spacer of thickness M. It is found that the multilayer magnetic order--disorder transition temperature depends strongly on the value of the transverse anisotropy. The multilayer transition temperature decreases when increasing the transverse anisotropy. Furthermore, there exists a critical quantum transverse anisotropy Δ_xL beyond which the separate transitions occur in the two magnetic layers. The critical transverse anisotropy Δ_xL decreases (increases) on increasing the non-magnetic spacer of thickness M (on increasing the crystal field), and Δ_xL undergoes oscillations as a function of the Fermi level.     

利用提升小波的蛋白质相互作用特征提取

利用提升小波从蛋白质序列中提取出它们相互作用的频谱特征,经支持向量机训练学习后,用于预测蛋白质间的相互作用.模拟计算结果表明,在阳性数据和阴性数据平衡的前提下,利用提升小波获取的低维蛋白质相互作用特征向量可以得到较高预测精度.进一步阐述了不同物种的蛋白质相互作用网络有着不同特征,为了得到更准确的预测结果,需要利用不同的方法提取蛋白质相互作用的特征.     

基于社会网络的舆情传播模型构建与分析

本文考虑个体间的相互作用,提出了一个基于社会网络分析的舆情传播模型.模型假设网络中每个个体的初始状态只有两种情况,并且在单位时间步内只选择一个邻居进行交流,并以概率λ接受该邻居的意见.解析结果显示存在概率λc使得网络中持某种观点人数比例的期望值是一个常数,而其它状态下系统中所有个体的意见都会达成一致.本模型有助于衡量某给定社会网络中舆论传播的快慢程度.     

流体与结构相互作用问题的FE-SPH耦合模拟

应用有限元(FE)-光滑粒子流体动力学(SPH)耦合法模拟了具有自由表面的不可压流体与结构的相互作用问题.流体和结构分别采用SPH法和有限元法同时求解,两者在交界面处的相互作用通过接触算法进行处理.为了避免隐式计算压力,通过引入人工压缩率,将不可压流体近似为人工可压缩流体.采用FE-SPH耦合法对弹性板在随时间变化的水压作用下的变形以及倒塌水柱冲击弹性结构两个问题进行了模拟.模拟结果与实验结果以及其他已有数值结果符合良好,说明FE-SPH耦合法用于流体与结构相互作用问题的模拟是可行和有效的.     

凝聚态化学研究中的动力学振动光谱理论与技术

化学变化的本质是化学键的形成与断裂。凝聚态化学的主要特征是分子内的物理与化学过程与周围环境之间的动态相互作用和动力学耦合,不仅会影响化学键形成与断裂的化学反应平衡与反应速率,还会改变化学反应的走向。动力学振动光谱技术是探测凝聚态体相中与表面上各种微观分子细节最为有力的当代谱学表征技术之一。与脉冲核磁技术类似,科学家们使用一组精心设计的激光脉冲在凝聚态体系中激发复杂的光学响应,所产生的信号中包含了比传统吸收光谱丰富得多的反应机理、分子与溶液结构、分子运动、电荷与能量传递等微观信息。近年来,各种动力学振动光谱被运用于凝聚态化学的各个领域,尤其是在溶液态和表界面态领域,获得了一系列突破性进展,并且处于不断发展的过程之中。在本文中,我们将回顾及展望动力学振动光谱技术的基本概念、实验方法和理论框架,以及它们在凝聚态及表面态化学中的重要应用。     

中微子的螺旋度反转

庆祝著名物理学家Maurice Goldhaber百岁生日的文章,该文的作者是Maurice Goldhaber本人(前美国布鲁克海文国家实验室主任)和他的儿子Alfred Scharff Goldhaber(美国纽约大学石溪分校杨振宁理论物理研究所教授).在文章中,Goldhaber父子阐明了粒子的螺旋度和手征性