GaAs基980 nm高功率半导体激光器的研究进展

GaAs基980 nm半导体激光器在材料加工、通信和医疗等领域有着重要应用。应变量子阱结构的出现提高了GaAs基半导体激光器的转换效率、输出功率和可靠性。本文综述了高功率GaAs基量子阱激光器历史发展,介绍了高功率半导体激光器的外延结构、芯片结构和封装结构设计,重点阐述了影响高功率GaAs基量子阱激光器光电性能、散热和实际应用的问题。针对以上问题讨论了相应解决方案及研究成果,并指出了各个方案的不足之处和改进方向。最后,总结了高功率半导体激光器的发展现状,对高功率半导体激光器发展方向进行了展望。     

体积应变对立方钛酸铅电子结构和光学性质的影响

本文利用第一性原理方法计算并分析了体积应变(-11%~11%)对立方顺电相PbTiO₃的结构、稳定性、电子结构和光学性质的影响。研究发现体积应变后PbTiO₃形成焓增大,稳定性下降,其中压应变对其稳定性的影响比拉应变大。当受到拉伸应变时,立方PbTiO₃由直接带隙半导体变为间接带隙半导体,且带隙随应变增大呈先增大后降低的趋势。在发生压应变时,从复介电函数、复折射率及吸收系数的分析结果可知,在自然光照下PbTiO₃的光吸收能力仅在个别波段有所增大,但总体呈减弱趋势,当产生拉伸应变时,介电峰、吸收峰红移,表明PbTiO₃在可见光范围内光吸收能力增强,并且当应变增大到11%时,PbTiO₃的吸收能力远高于本征立方相。     

Prediction of Concrete Meso-Model Stress-Strain Curves Based on GoogLeNet北大核心CSCD

非均质复合材料的宏观力学性能往往取决于细观组分的分布方式和力学性能，但是建立明确的关系表达式极其困难。为了应对这一挑战，以混凝土为研究对象，提出了一种基于深度学习的策略，能够高效、准确地通过细观模型图像信息获取应力-应变曲线。首先，使用基于卷积神经网络（convolutional neural network，CNN）的GoogLeNet模型进行图像信息识别和提取，并针对应力-应变曲线的复杂性特点，进行了数据预处理操作，并且设计了相应的多任务损失函数。数据集中的细观模型图像采用基于Monte-Carlo的随机骨料模型生成，并且使用数值模拟试验获取对应细观模型的单轴压缩应力-应变曲线。最后，通过对神经网络的训练和测试评估了所提出方法的可行性。结果表明，GoogLeNet模型训练效率和预测精度均优于AlexNet和ResNet模型，具有良好的泛化能力和鲁棒性。     

Modeling method and preliminary model of Asteroid Toutatis from Chang’E-2 optical images

Shape modeling is fundamental to the analysis of dynamic environment and motion around asteroid. Chang＇E- 2 successfully made a flyby of Asteroid 4179 Toutatis and obtained plenty of high-resolution images during the mis- sion. In this paper, the modeling method and preliminary model of Asteroid Toutatis are discussed. First, the optical images obtained by Chang＇E-2 are analyzed. Terrain and silhouette features in images are described. Then, the modeling method based on previous radar model and preliminary information from optical images is proposed. A preliminary polyhedron model of Asteroid Toutatis is established. Finally, the spherical harmonic coefficients of Asteroid Toutatis based on the polyhedron model are obtained. Some parameters of model are analyzed and compared. Although the model proposed in this paper is only a preliminary model, this work offers a valuable reference for future high-resolution models.     

Catalan数与二项式系数和式的同余式(英文)

证明了孙智伟教授提出的猜想,它们是关于Catalan数或二阶Catalan数与二项式系数和式模奇素数p或者奇素数p平方的同余式.     

基于EV模型ND样本加权和的相合性

本文研究变系数EV模型的ND样本加权和的相合性问题.利用ND序列的Bernstein型不等式和截尾的方法,获得了ND样本加权和sum from i=1 to n(W_(ni)(t_0)Y_i)的强、弱相合性,推广了独立随机变量加权和的相合性.     

基于集对分析联系数的区间数型多属性决策投影模型及其在基坑支护方案评价中的应用

多属性决策时因掌握的信息有限,加之问题本身的复杂性、不确定性以及人类思维的模糊性,其属性的精确值往往难以获取,常用区间数形式表示针对多属性决策中各指标区间数不能直接进行大小比较的问题,提出一种基于集对分析联系数的区间数型多属性决策投影模型.模型用备择方案在理想方案上的投影进行集结,根据区间数的误差分布形式,沟通区间数与联系数的关系,根据a+bi型联系数大小比较法则,综合评价方案优劣.以某大厦基坑支护拟用的4种方案优化选择为例,说明方法的应用与模糊优化理论模型和灰色物元分析优化模型进行了对比,得到的结果一致.     

基于改进的PSO-SVM的音频信号特征识别和分类

针对音频信号准确性分类的问题,提出一种基于改进的的粒子群优化算法(PSO)的支持向量机(SVM)音频信号分类的方法,简称IPSO-SVM.首先用Mel倒谱系数法对4种音频信号进行特征提取.其次在PSO中引入自适应变异因子,能够成功地跳出局部极小值点;然后对PSO中的惯性权重进行了改进,将惯性权重由常数变为指数型递减函数.随着迭代的进行,使权重逐渐减小,这样做有利于粒子进行局部寻优.最后用改进的PSO不断优化SVM中的惩罚因子c和核函数参数g来提高预测精度.实验结果表明,与传统的SVM、PSO-SVM、GA-SVM相比,我们提出的IPSO-SVM算法分类结果更精确.     

基于权重比的民航飞行员安全行为指标权重算法

确定飞行员安全行为指标的权重,对发现民航飞行员飞行安全风险的短板,提高民航飞行安全性具有重要意义.基于指标权重比,提出了一种飞行员安全行为指标权重算法.并以此算法分析了职业安全意识、飞行情景意识、特情应变能力以及机组资源管理能力等指标对飞行员安全行为的影响程度,研究可为飞行员安全行为风险管理提供依据,对安全飞行具有积极的指导意义.     

基于函数系数自回归模型的风速时间序列预测

准确预测风电场风速是解决风能对电力系统所造成的安全、稳定运行和电能质量等问题的有效途径之一.风速的难以预测是由于它的高度随机和非线性.基于一种非参数的非线性自回归随机模型来预测风速,模型的自回归系数随模型依赖变量的变化而变化,因而它有灵活的非线性结构.数值实验和比较结果表明了这种函数系数自回归模型在风电场风速预测中的有效性.