水下对转螺旋桨流致辐射噪声机理与预报方法*

水下对转螺旋桨流致辐射噪声的预报对于水下目标的特征提取和分类识别具有重要意义。由桨叶的旋转引起的湍流场是水下对转螺旋桨流致辐射噪声的源场。分述了水下对转螺旋桨湍流边界层脉动、旋转干涉效应和空化效应引发的水动力噪声机制和研究进展,比较了目前工程应用中的3种对转螺旋桨流致辐射噪声预报方法的特点。在分析对转螺旋桨流致辐射噪声数值预报难点的基础上,综述了对转螺旋桨流致辐射噪声计算方法的研究进展,指出间接数值模拟方法是工程中进行对转螺旋桨流致辐射噪声预报的有效方法。     

基于Retinex理论与概率非局部均值的红外图像增强方法

针对传统红外图像增强算法中细节模糊及过度增强的问题,提出了一种基于Retinex理论与概率非局部均值相结合的红外图像增强方法.首先通过单尺度Retinex方法调整图像中过暗与过亮部分的灰度级;然后利用概率非局部均值对图像进行分解处理得到基本层与细节层,对基本层采用直方图均衡化拉伸对比度,对细节层采用非线性函数进行增强;最后,将不同层次的结果融合得到对比度与细节增强的红外图像.用该方法对多组不同场景的红外图像进行仿真实验,并将其与多种增强方法进行主、客观对比分析,结果表明所提方法在红外图像的细节及对比度增强方面都获得了更好的效果.     

低温硫化制备ZnS薄膜的物理性质研究

采用磁控溅射方法先在玻璃衬底上室温下沉积Zn金属薄膜，接着先后在200和400 ℃温度下的硫蒸气和氩气流中进行退火，生长出 ZnS 薄膜。薄膜样品的微观结构、物相结构、表面形貌和光学性质分别采用正电子湮没技术 (PAT)、X射线衍射仪 (XRD)、扫描电子显微镜 (SEM)和紫外-可见分光光度计进行表征。该ZnS薄膜在可见光范围具有约80%的高透光率，随着硫化时间的增加，其带隙由3.55 增加到3.57 eV，S/Zn原子比从0.54上升至0.89，薄膜质量明显得到改善，相对于以前报道的真空封装硫化所制备的ZnS薄膜，硫过量问题得到了较好解决。此外，慢正电子湮没多普勒展宽谱对硫化前后薄膜样品中膜层结构缺陷研究表明，硫化后薄膜的S参数明显增大，生成的ZnS 薄膜结构缺陷浓度高于Zn薄膜。     

基于遗传算法的弹性地基加肋板肋梁无网格优化分析

基于遗传算法及一阶剪切理论,提出一种弹性地基上加肋板肋条位置优化的无网格方法.首先,通过一系列点来离散平板及肋条,并用弹簧模拟弹性地基,从而得到加肋板的无网格模型;其次,基于一阶剪切理论及移动最小二乘近似原理导出位移场,求出弹性地基加肋板总势能;再次,根据哈密顿原理导出结构的弯曲控制方程,并通过完全转换法处理边界条件;最后,引入遗传算法和改进遗传算法,以肋条的位置为设计变量、弹性地基板的中心点挠度最小值为目标函数,对肋条位置进行优化达到地基板控制点挠度最小的目的.以不同参数、载荷布置形式的弹性地基加肋板为例,与ABAQUS有限元结果及文献解进行比较.研究表明,采用所提出的无网格模型可有效求解弹性地基上加肋板弯曲问题,结果易收敛,同时基于遗传算法与改进混合遗传算法所提出的无网格优化方法均可有效优化弹性地基加肋板肋条位置,后者计算效率相对较高,只进行了三次迭代便可获得稳定的最优解,此外在优化过程中肋条位置改变时只需要重新计算位移转换矩阵,又避免了网格重构.     

信息化时代教育教学改革与创新——评《信息化时代的教育教学理论与实践研究》

以互联网、大数据为代表的信息化时代深刻影响了现代教育教学的历史选择与创新发展,为了更好地顺应信息化时代人才培养的创新要求与实践要求,高校应当以实践为导向,与时俱进地推进信息化时代教育教学的改革与创新。武晓琼和王海萍共同编著的《信息化时代的教育教学理论与实践研究》(中国水利水电出版社2018年出版),深入探讨了信息化时代的教育教学理论与实践的发展现状和改革路径。     

氨基酸官能团的太赫兹振动模式研究

对比于氨基酸的红外分析法,太赫兹波的电子能量更低,可实现无损检测。氨基酸分子内原子振动、分子间氢键的作用、以及晶体中晶格的低频振动均处于太赫兹波段,使其在太赫兹波段具有吸收峰,且不同的氨基酸分子太赫兹吸收峰不同,故可用氨基酸在太赫兹波段的这种“指纹特性”实现氨基酸类物质的定性分析。量子化学分析方法可以应用量子力学的基本原理和方法,研究稳定和不稳定分子的结构、性能及其之间的关系,还可以针对分子与分子间的相互作用、相互碰撞及相互反应等问题进行研究。通过量子化学计算方法计算氨基酸分子的太赫兹吸收谱,可以为氨基酸分子的太赫兹吸收峰匹配分子振动模式,对氨基酸定性分析有一定参考性与指向性,并为实验获取的样品太赫兹时域光谱提供理论支撑,在实验获得太赫兹吸收谱的基础上进行量子化学计算,还能为实验结果进行验证。首先利用太赫兹时域光谱技术获取了谷氨酰胺、苏氨酸、组氨酸的太赫兹吸收谱,分别构建这三种氨基酸样品在实物中以两性离子形式存在的单分子构型,利用量子化学计算方法在完成结构优化后进行太赫兹吸收谱模拟计算。计算结果表明三种氨基酸单分子的太赫兹吸收谱计算结果与实验获取的太赫兹吸收谱差异较大,但在高频段吸收峰峰位基本吻合。通过GaussView分别查看了这三种氨基酸分子在太赫兹段内的吸收峰对应频率处的振转情况,发现在高频段内三种氨基酸分子官能团均只发生转动而未见振动,并且转动模式基本一致。通过对氨基酸官能团的太赫兹吸收谱进行量子化学计算,将官能团在高频段内吸收峰对应频率处的振转模式与三种氨基酸分子在该段内吸收峰对应频率处的振转模式做了对比。研究表明,在氨基酸单分子构型下由量子化学方法计算所得的太赫兹吸收谱中,高频段内计算得出的模拟吸收峰与实验获取的太赫兹吸收峰基本吻合;振转模式分析发现,谷氨酰胺、苏氨酸、组氨酸在太赫兹高频段内的氨基酸官能团振转模式相同,三种氨基酸分子在高频段内的吸收峰主要来源于氨基酸官能团。因此,结合量子化学计算与太赫兹吸收谱可以实现氨基酸类物质的定性分析。     

间二甲苯分子在不同外电场下结构和解离特性研究

间二甲苯是挥发性有机物(VOCs, Volatile Organic Compounds)的关键活性成分,研究其在外电场下的性质十分重要.采用密度泛函理论(DFT),在B3LYP/6-311G++基组水平上对间二甲苯分子进行优化,从分子结构研究了不同外电场(-0.025 a.u.～0.025 a.u.)作用下,间二甲苯分子的总能量,键长,电偶极矩,前线轨道,红外光谱和解离势能面.计算结果表明,沿两甲基中C原子连线方向的电场(-0.025 a.u.～0.025 a.u.)增加时,分子总能量和能隙先增大后减小,电偶极矩先减小后增加.通过计算发现外电场对间二甲苯分子不同键长和不同振动模式的红外光谱的影响均有所不同.间二甲苯分子的解离特性表现为:沿两甲基中C原子连线方向施加强度超过0.047 a. u.的电场时,位于电场增加方向的甲基与苯环之间起连接作用的C-C键断裂.以上计算结果可为利用电场降解间二甲苯提供重要理论参考.     

贝叶斯优化卷积神经网络公共场所异常声识别*

针对公共场所异常声的感知和识别问题,提出一种基于贝叶斯优化卷积神经网络的识别方法。提取声信号的Gammatone倒谱系数、倍频程功率谱、短时能量和谱质心,组合成声信号的特征图。构建卷积神经网络作为分类器,利用递增的卷积核设置和池化操作处理不同尺度的特征。基于贝叶斯优化算法优化卷积神经网络的模型参数,对包括火苗噼啪声、婴儿啼哭声、烟花燃放声、玻璃破碎声和警报声的5种公共场所异常声进行识别。该方法的识别结果与基于不同的特征提取和分类器方案得到的识别结果进行比较,结果表明该方法的识别效果优于其他特征提取和分类器方案的识别效果。最后分析了该方法在不同信噪比噪声干扰下的识别结果,验证了该方法的有效性。     

张量的一个新S-型特征值定位集及其应用

通过分裂集合N={1,2,…,n}为子集S及其补集S得到张量的一个比文献中Qi和Li等给出的定位集更小的新S-型特征值定位集,并由该定位集得到了张量正定性判定的一个充分条件和非负张量谱半径的一个更优上界.     

基于深度学习的ELM实时识别研究

基于深度学习的方法，在HL-2A装置上开发出了一套边缘局域模(ELM)实时识别算法。算法使用5200次放电数据(约24.19万数据切片)进行学习，得到一个深度为22层的卷积神经网络。为衡量算法的识别能力，识别了HL-2A装置自2009年实现稳定ELMy H模放电以来所有历史数据(约26000次放电数据)，共识别出1665次H模放电，其中误识别35次，误报率为2.10%。在实际的1634次H模放电中，漏识别4次，漏识别率为0.24%。该误报率和漏报率可以满足ELM实时识别的精度要求。识别算法在实时控制环境下，对单个时间点的平均计算时间为0.46ms，可以满足实时控制的计算速度要求。