狄拉克材料BaMnBi2的单晶制备和物理性质研究

在本工作中,我们成功制备了层状过渡金属磷族化合物BaMnBi2单晶样品,并研究了该化合物的磁学性质和电学输运性质.准二维化合物BaMnBi2具有四方晶体结构,主要包含有两个Bi四方格子层和一个共边的MnBi4四面体层.磁化率显示BaMnBi2在TN ＝288 K以下发生反铁磁相变,并表现出很强的磁各向异性.在反铁磁相变温度TN 以上,磁化率随温度呈线性关系,暗示体系在顺磁态具有很强的反铁磁关联.电阻率随温度变化曲线和在磁场下电阻率随角度的变化曲线都表明BaMnBi2具有准二维的电子结构.磁场导致的金属-绝缘体转变和低温下大的非饱和线性磁阻,与Bi四方格子层存在狄拉克费米子是一致的.     

Sentinel-2卫星的多光谱轻量级船舶目标检测算法

近年来深度卷积神经网络在可见光船舶检测方面取得了显著的进展，然而，大多数相关研究是通过改进大型的网络结构来提高检测性能，因此加大了对更高计算机性能的需求。此外，可见光图像难以在云、雾、海杂波、黑夜等复杂场景检测到船舶。针对以上问题，提出了一种融合红（red, R）、绿（green, G）、蓝（blue, B）和近红外（NIR）4个波段光谱信息的由粗到精细的轻量型船舶检测算法。与现有的方法中根据光谱特性利用水体检测算法提取水体区域不同之处是该算法是利用改进的水体检测算法来提取船舶候选区域。为获取更准确的候选区域，对船舶、厚云、薄云、平静海面、杂波海面5种场景中4个波段的像素值进行了统计分析，选取近红外大于阈值作为辅助判断，并以其中心点获取候选区域32×32大小的切片，并对切片进行非极大值抑制，由此获得了船舶粗检测结果。随后构建了轻量级LSGFNet网络对船舶候选区域切片进行精细识别。构建的网络融合了1×1卷积提取的波谱特征与3×3的提取几何特征，为防止光谱特征与几何特征的信息在融合时“信息不流通”，在LSGFNet网络中引入了ShuffleNet中的通道打乱机制，并减小了模型结构，与典型的轻量级网络相比具有更好的效果且模型较小。最后，利用Sentinel-2卫星多光谱10 m分辨率数据构建了512×512大小的1 120组数据进行粗检测，以及32×32大小的6 014组数据进行精细网络训练，其中候选区域粗提取的查全率为98.99%，精细识别网络精确度为96.04%，不同场景下的平均精确度为92.98%。实验表明该算法在抑制云层、海浪杂波等干扰的复杂背景下具有较高的检测效率，且训练时间短、计算机性能需求低。     

均匀磁场下碳离子笔形束的剂量变化分析及位置修正方法

分析外加均匀磁场对于碳离子笔形束剂量分布的影响,并考虑修正这种影响,为磁共振成像引导碳离子放射治疗的临床应用提供指导。本文利用蒙特卡罗方法模拟计算了不同能量碳离子笔形束在不同强度磁场下的剂量分布情况,发现垂直于碳离子束入射方向的均匀磁场对于碳离子笔形束射程缩短的影响很小,磁场对碳离子束的主要影响是引起束流横向偏转,特别是碳离子束布拉格峰位置的横向侧移。横向侧移程度与碳离子束的能量和磁场强度相关,根据模拟结果,得到了一个计算碳离子束布拉格峰在磁场中相对横向偏转的方程,并提出一种校正外加磁场引起的碳离子束布拉格峰横移的角度修正方法。这些结果可用于指导磁共振图像引导碳离子放射治疗计划系统的研发。     

卷积神经网络用于近红外光谱古筝面板木材分级

目前,我国乐器制作行业在古筝面板用木材等级的筛选上主要依赖于技师主观评判,但此法缺少科学理论的依据,效率低,客观性及出材率的提高等方面受到限制,无法满足乐器市场的大量需求。实现古筝面板用木材快速、智能化的分级工作是一个急需解决的课题。近红外光谱非常适用于测量含氢的有机物质。古筝面板木材主要化学成分的化学键均由含氢基团组成,不同等级板材的化学成分存在差异,这些差异反映在近红外光谱中,为判断木材等级提供了可能。同时卷积神经网络对非线性数据具有较强的特征提取能力,所以提出一种应用卷积神经网络模型对光谱数据进行分析的方法,进而判别木材的等级。应用了Savitzky Golay一阶、二阶微分两种预处理方法和核主成分分析、连续投影算法两种数据压缩方法,通过所设计的卷积神经网络模型以样本识别准确率和模型构建过程中的损失值作为判定指标选出最佳预处理和数据压缩方法。为了提高模型提取分析光谱数据的能力和避免过拟合现象,应用了多通道卷积核、批量归一化和early stopping策略,将通过两层卷积层提取的特征信息送入全连接层,从而充分提取剩余信息,通过Softmax函数获得板材的最终预测等级,从而确定了最终模型。最终Savitzky Golay一阶微分和核主成分分析为最佳数据处理方法,同时得出用于区分不同等级的古筝面板用木材的主要关键谱带,分别为1 163~1 243, 1 346~1 375和1 525~1 584 nm。将该模型应用于测试集样本,古筝面板用木材的等级识别准确率为95.5%。实验结果表明所提出的方法可以高效地处理光谱数据,有效识别区分不同等级的古筝面板用木材的关键特征,从而为广阔的乐器市场提供一定的技术支持。     

非均匀波导中的声聚焦

理论研究了声波在非均匀波导中的空间聚焦问题,利用多模态导纳法构建波导内任意位置处声压与入射声压在模态域的映射关系,计算使声波聚焦于空间某位置时的最佳入射波,并画出了相应的聚焦声场.研究了三种非均匀情况:水平变截面波导、含散射体波导以及声速垂直变化波导.结果表明,当输入最佳入射波时,在非均匀波导中可以产生良好的单点或多点声聚焦效果,声波的聚焦过程充分地利用了波导结构及介质非均匀性对声波的散射作用.     

不同声音偏好的游客声景观主观评价差异——以丽江大研古镇为例*

古镇作为集自然景观与人文景观一体的景区，具有丰富的声音类型。本研究以大研古镇为例，通过实地调研探究不同声音偏好的游客对古镇声景观的主观评价差异。基于游客的声音偏好，将游客分为偏爱自然声和偏爱人工声两大类。通过因子分析提取游客声景观主观评价的5个主因子：大小、音质、效价、偏好和唤醒。进一步分析发现，这5个因子具有一定的层级性，其中从大小到唤醒代表声景观评价从声音的物理属性向声音的联想评价逐级提升。其中在低层级评价(大小、音质)中，偏好自然声的游客和偏好人工声的游客无显著差异，低层级评价具有稳定性；而在高层级评价(效价、偏好和唤醒)中，偏好人工声的游客更关注古镇声景观的淳朴性和遗产性。因此，游客对声景观的主观评价可视为一种指标，判断景区声景所处的评价阶段，从而为景区声景观改善提供更有针对性的建议。     

减反膜对单晶硅太阳能电池性能的影响分析

在太阳能电池效率的评价中，电池材料、掺杂浓度、扩散长度等都是比较重要的参数，合理地改变相关参数可以优化太阳能电池的性能，提高电池效率。此外，在太阳能电池表面镀一层具有减反作用的光学薄膜（简称减反膜）也是提高电池效率的重要手段。以提高电池效率为目标，对单晶硅太阳能电池的掺杂浓度和扩散长度等微观参数进行计算优化，分析了掺杂浓度和扩散长度变化对电池效率的影响。并在此基础上分析了不同类型的减反膜对于电池效率的影响，给出了最佳减反膜材料及其膜系厚度，并且结合镀膜后电池量子效率的变化验证了其准确性。结果表明，在优化电池掺杂浓度和扩散长度的基础上，选择合适的减反膜，电池效率最高可达20.35%，相比于优化前提高了8.25%。     

100 MeV质子束流品质诊断及剂量测量准确性评估方法研究

质子辐射生物学效应是太空放射生物学和质子束放疗研究的重要基础，可为空间环境下人员的危险性评估以及质子治疗优化设计提供科学依据。依托加速器建立相应的生物样本辐照技术是开展此类研究的前提条件。中国原子能科学研究院最近建立的100 MeV强流质子回旋加速器提供的中能质子束流为目前国内能量最高，特别适合用于太空放射生物学和质子治疗相关研究。本研究中，利用在束和离线等多种手段建立了中能质子束流诊断和剂量测量方法，对加速器引出的100 MeV质子照射野大小、均匀性等束流品质以及剂量测量系统准确性进行了分析和评估。结果表明，对光子剂量响应好的LiF(Mg, Ti)热释光探测器，对90 MeV质子同样具有良好的剂量响应关系，可作为中能质子剂量准确性评估的手段之一。在5.0 cm×5.0 cm照射野范围内，加速器引出的100 MeV质子束流的均匀性好于90%，在线剂量测量系统准确性好于93%，束流品质和剂量测量条件基本满足辐射生物学的要求，可为质子辐射生物学效应研究的开展提供可靠保障。     

一个基于非单调技术的超记忆梯度法

本文给出一个修正的非单调线搜索策略,并结合该策略提出一个求解无约束优化问题的超记忆梯度算法.该算法的主要特点是:在每一次迭代中,它所产生的搜索方向总是满足充分下降条件.这一特性不依赖于目标函数的凸性以及方法所采用的线搜索策略.在较弱的条件下,该方法具有全局收敛和局部R-线性收敛性.数值实验表明了该方法的有效性.     

超强频率梳激光场驱动下多光子共振谐波辐射的相位突变研究

本文从理论上研究了在双色频率梳激光场驱动下多光子谐波辐射光谱中的相位突变现象。我们利用Floquet理论非微扰地模拟了频率梳激光场与原子分子等量子系统的相互作用过程。谐波辐射信号是多光子偶极跃迁相干叠加的结果,通过调节频率梳激光场间的相对相位,可以相干地控制谐波辐射信号的强度。通过对谐波信号进行傅里叶变换,可以提取不同跃迁路径的相对相位信息。我们通过改变频率梳组激光场的强度和频率组分实现多光子跃迁频率,让其跨越共振跃迁频率时,谐波相位会发生突变。从而可以观测超强激光场驱动下量子系统共振跃迁频率的斯塔克能移。