通信波段硅基气孔光子晶体的带隙特性及其物理模型研究

用平面波展开法对硅背景下的通信波段不同晶格类型和气孔形状光子晶体的能带结构进行数值计算与分析,提出了相应的物理模型.结果表明:利用光子受限效应和晶格对称性效应可以有效地调控光子带隙.随光子晶体填充率的增加,其约束光子的能力增强,光子带隙在一定范围内展宽且其中心频率蓝移;带隙随晶格对称性增加而变宽.对基元形状和旋转角度的研究发现,光子带隙随基元旋转角度变化具有周期性和对称性,表现出各向异性,由此优化出对应的不同晶格的最佳谐振腔型结构.     

TBPe与MEH-PPV共掺杂的有机电致发光器件的优化研究

采用有机小分子TBPe(2,5,8,11-tetratertbutylperylene)以不同比例掺入MEH-PPV(poly[2-methoxy-5-(2-ethylhexyloxy)-1,4-phenylenevinylene])作为发光层,研究了TBPe不同掺杂比例对器件性能的影响,进而对发光强度进行优化。对于所制备的ITO/PEDOT∶PSS/MEH-PPV/TBPe/Al有机电致发光器件,TBPe的最优蒸镀厚度为0.5 nm,其发光强度相对于标准器件提高了325%。ITO/PEDOT∶PSS/MEH-PPV∶TBPe/TBPe/Liq/Al有机电致发光器件的最优掺杂比例为MEH-PPV∶TBPe=100∶30(质量比),其发光亮度相比于未掺杂器件提高了44%。在上述器件的基础上增加Alq3层提高电子注入,分别制作了Liq和LiF作为修饰层的ITO/PEDOT∶PSS/MEH-PPV∶TBPe/TBPe/Alq3/Liq/Al和ITO/PEDOT∶PSS/MEH-PPV∶TBPe/TBPe/Alq3/LiF/Al多层器件,发光亮度分别达到4 162 cd/m2和4 701 cd/m2。所有器件的电致发光波长均为580 nm,为MEH-PPV的发光,TBPe的掺杂对MEH-PPV的发光起到了增强作用。     

翼片扰动对COIL超音速平行流混合的影响

氧碘混合过程是化学氧碘激光器(COIL)中的一个重要步骤,氧碘混合质量直接决定着COIL的运行效率和光束质量。采用化学荧光法,研究了两种不同结构的扰动翼片组对COIL超音速平行流混合过程的影响。实验结果表明,1#扰动翼片组对氧碘超音速平行流的混合增强效果明显,其荧光区达到主气流中心线所经历的流向距离大幅缩短,碘解离区内的荧光区与测试区的面积比相对于无混合扰动时提高了4.2倍;采用2#翼片组扰动混合时,流向距离值进一步缩短了40%~60%,碘解离区内的面积比值又提高了20%~40%。氧发生器有/无主载气条件(2#翼片组)下的混合过程比较显示后者混合效果更好。     

基于局部相关性的遥感图像全色锐化算法

为了增强多光谱图像的空间分辨率同时避免出现严重的光谱扭曲,对插值放大后的多光谱图像和原始全色图像分别作相同层数的非下采样轮廓波变换分解.在相应低频子带中,分别选取以待融合像素点为中心,大小为5×5的滑动窗口,计算待融合像素点的局部相关系数与四阶相关系数.如果局部相关系数大于四阶相关系数,说明该位置上的地物存在相似的光谱特征,因此用全色图像的高频系数替代多光谱图像的高频系数;反之,保持多光谱图像的高频系数不变.最后将多光谱图像的低频系数和替换后的高频系数进行非下采样轮廓波逆变换得到融合图像.采用Landsat 7遥感图像,对比给出了本文与现有同类最新文献融合结果及其主客观评价指标.实验结果表明,本文算法在提高空间分辨率与保持光谱信息两个方面都具有较好的效果.     

基于稀疏表示的可见光遥感图像飞机检测算法

为解决当前遥感图像飞机检测方法在复杂背景下准确率低,实现旋转不变困难的问题,结合图像稀疏表示原理,提出一种基于稀疏表示的飞机检测算法.该算法首先利用飞机是刚性目标且具有明显几何外观的特点,构建飞机几何原子库;然后建立飞机轮廓几何逼近的最优化方程,在稀疏表示原理框架下,得到飞机轮廓最优的几何部件组合;最后,以星型结构的部件模型为框架,生成待检测图像的目标显著图并根据显著图定位出飞机.实验结果表明,稀疏表示方法能自适应选取飞机部件,部件数目较少且不易受光照、颜色和复杂背景的影响.与现有算法相比,本文算法准确率达90%以上,检测速度有较大的提高.     

走滑断裂分段叠置区物理模拟及构造差异性解析——以塔里木盆地顺北1号断裂为例

走滑断裂分段叠置区通常包括拉分叠置区和挤压叠置区,其形成及演化与油气藏关系密切,其内部构造特征对油气运聚具有重要影响。塔里木盆地顺托果勒地区顺北1号断裂叠置区分段发育特征明显,油气勘探表明,拉分叠置区和挤压叠置区对油气运聚的控制能力有一定差异。在分析构造特征的基础上,对走滑断裂拉分叠置区和挤压叠置区开展了物理模拟实验研究,结果显示,拉分叠置区内发育有多组里德尔（R）剪切和压剪性（P）剪切,在叠置区内多组断裂组成一套平面范围较小、垂向断距较大的雁列地堑系统;挤压叠置区内仅发育一组R剪切、P剪切及单条共轭里德尔（R'）剪切,并在叠置区内形成平面范围较大、垂向断距较小的地垒。因此认为,基底断裂的几何形态、运动性质是控制叠置区发育类型的关键因素。叠置区内断裂发育的数量、规模均受控于总走滑量,并与之呈正相关。相较于挤压叠置区,拉分叠置区的断层数更多,分布更密且地层破碎变形程度更高。在构造特征及力学机制上,拉分叠置区均表现出更强的油气富集潜力。     

托卡马克钨偏滤器基本物理问题

偏滤器是托卡马克中用于排除氦灰和粒子的主要部件,也是发生等离子体与壁材料相互作用最强烈的区域。钨材料被认为是偏滤器的主要候选材料,现在世界上的主要托卡马克装置都开始重点关注钨偏滤器条件下放电特性。长脉冲高功率运行对钨偏滤器的要求包括：沉积到偏滤器靶板能流得到有效控制、钨靶板侵蚀和钨杂质输运的理解、钨杂质聚芯和燃料在钨材料中滞留的抑制。通常要求钨偏滤器具有较强的热辐射能力,从而在能量沉积到偏滤器靶板前将其辐射掉,同时降低入射到靶板的粒子能量。本文回顾了钨偏滤器基本物理问题的研究进展,包括器壁材料对偏滤器能量辐射和脱靶的影响,外加杂质注入脱靶,钨靶板侵蚀的主要影响因素,钨杂质输运和聚芯,边界局域模对钨靶板的影响和燃料在钨靶板中的滞留。     

Fe-N软磁薄膜的结构和性能

用RF溅射制备厚度为200 nm的Fe-N薄膜在250℃, 12000 A/m磁场下真空热处理后，当N含量在5%～7%(原子百分数)范围内形成α′+α″相时，4πM_S可达2.4 T, H_c＜80 A/m, 2～10 MHz下高频相对导磁率μ_r=1500，可满足针对10 Gb/in2存储密度的GMR/感应式复合读写磁头中写入磁头的需要. Fe-N系薄膜中α′相的形成机理和点阵常数与块状试样按Bain机理形成的α′相有明显的差别，得到了薄膜中α′相的a,c与Cα′_N之间的线性关系式.     

一维空洞卷积神经网络的矿物光谱分类

矿物光谱综合反映了岩矿的物理化学特性、组分和内部结构特征,已被应用于岩矿识别研究。传统的矿物光谱分类方法需要先对矿物光谱进行预处理,再采用不同方法分析光谱特征,从而实现分类目的。但同时也会造成部分光谱信息丢失,导致最终分类精度不高且操作过程繁琐、效率低下,难以应对日益增长的大数据处理需求。因此,建立一个准确、高效的矿物光谱自动分类模型意义重大。卷积神经网络是应用最广泛的深度学习模型之一,它通过逐层抽取数据特征并组合形成高层语义信息,具有极强的模型表达能力,在光谱数据分析方面应用潜力巨大。针对矿物光谱数据的特点,提出了基于一维空洞卷积神经网络（1D-DCNN）的矿物光谱分类方法,利用空洞卷积神经网络提取光谱特征,采用反向传播算法结合随机梯度下降优化器调整模型参数,输出光谱分类结果,实现了矿物类别的端到端检测。该网络包含1个输入层、3个空洞卷积层、2个池化层、2个全连接层和1个输出层,采用交叉熵为损失函数,引入空洞卷积扩大滤波器感受野,有效避免光谱细节特征丢失。实验采集了白云母、白云石、方解石、高岭石四种矿物光谱,并通过添加噪声的方式进行数据增强,构建数量充足的矿物光谱样本用于神经网络模型训练与测试;探讨了卷积类型、迭代次数对模型分类结果的影响,并与多种传统矿物光谱分类方法进行对比,评价模型性能。实验结果表明,提出的1D-DCNN模型可实现矿物光谱快速准确分类,分类准确率达到99.32%,优于反向传播算法（BP）和支持向量机（SVM）,说明所提方法能够充分学习矿物光谱特征并有效分类,且模型具有良好的鲁棒性和可扩展性。该方法也可推广到煤炭、油气、月壤等其他领域光谱分类应用中。