基于智能算法的冷水机组优化运行研究

以南方某机场航站楼冷源系统为研究对象,采用深度神经网络建立了两种不同类型冷水机组的运行能效模型,并将冷却水出水温度模型与冷水机组能效模型进行耦合,以冷源系统能耗最低为目标,采用布谷鸟搜索算法优化了冷源系统的运行参数、冷水机组与冷却塔的组合方式。研究结果表明：采用深度神经网络建立的冷水机组模型具有较高的精度和泛化能力,与原运行方式对比,采用布谷鸟搜索算法优化的方法在夏季典型日最高节能19.6%,具有较高的节能效果。     

液滴撞击壁面铺展及换热过程数值模拟

基于喷雾冷却时液滴撞击壁面现象,本文采用CLSVOF(coupled level set and volume of fluid)方法对不同工况下单液滴撞壁过程进行数值模拟,获得了单液滴撞击热壁面动态特性;分析了初始速度、液滴直径等初始参数对液滴撞壁后的动态铺展规律以及壁面换热特性的影响规律,获得了上述参数变化时液滴铺展系数和热流密度的变化趋势;探讨了场协同效应、液滴内部气泡以及三线接触点对壁面换热的影响。碰壁现象的研究对于大型制冷机组室外机散热、高热流电子器件散热等领域优化与控制喷雾有重要意义。     

基于多域特征提取和深度学习的声源被动测距*

由于实际海洋环境中存在大量的非高斯噪声,一些基于高斯假设的传统去噪方法在实际海洋环境中性能下降甚至失效。针对非高斯噪声,如α稳定分布噪声、非平稳行船噪声下的脉冲信号的去噪与重构,该文提出一种基于深度学习的方法。去噪模型首先通过学习带噪信号短时傅里叶变换谱与残差谱之间的映射关系以去除环境噪声,之后对去噪信号的时频谱进行逆变换重构脉冲信号。仿真实验结果表明,深度学习模型在非高斯噪声环境下脉冲信号的去噪与重构任务中有着良好的表现,在实测样本上也表现出良好的泛化性,体现了一定的工程应用价值。     

Deterministic nondestructive state analysis for polarization-spatial-time-bin hyperentanglement with cross-Kerr nonlinearity

We present a deterministic nondestructive hyperentangled Bell state analysis protocol for photons entangled in three degrees of freedom(DOFs),including polarization,spatial-mode,and time-bin DOFs.The polarization Bell state analyzer and spatial-mode Bell state analyzer are constructed by polarization parity-check quantum nondemolition detector(P-QND)and spatial-mode parity-check quantum nondemolition detector(S-QND)using cross-Kerr nonlinearity,respectively.The time-bin Bell state analyzer is constructed by the swap gate for polarization state and time-bin state of a photon(P-T swap gate)and P-QND.The Bell states analyzer for one DOF will not destruct the Bell states of other two DOFs,so the polarization-spatial-time-bin hyperentangled Bell states can be determinately distinguished without destruction.This deterministic nondestructive state analysis method has useful applications in quantum information protocols.     

阳离子聚丙烯酰胺的聚合方法研究进展

论文评述和探讨了目前阳离子聚丙烯酰胺的几种常见的聚合方法,包括水溶液聚合、反相乳液聚合、分散聚合及光引发聚合,对各聚合方法的优缺点进行了比较,并且对各种方法的产业化进行了分析,提出了光引发聚合法的发展前景,认为有必要深入开展光引发聚合机理及相关技术研究。     

激发光谱法定量SDBS与HPAM二元复配体系

采用β-环糊精诱导十二烷基苯磺酸钠(SDBS)/聚丙烯酰胺(HPAM)复配体系,通过产生的激发光谱信号检测该复配体系中SDBS和HPAM的含量。考察了β-环糊精对SDBS与HPAM的诱导作用、SDBS与HPAM之间的干扰影响、溴水氧化HPAM时间、甲酸钠还原溴水时间等因素对二元复配体系定量的影响。结果表明,SDBS的最大诱导吸收波长为225 nm,溴水氧化HPAM的最佳时间为10 min,甲酸钠还原过量溴水的最佳时间为5～10 min。在水溶液体系中β-环糊精兼具显著提高复配体系中SDBS和HPAM的检测精度和定量抗干扰的作用,该方法的定量误差在2.0%以内。     

深海直达波区卷积神经网络测距方法

深海声场通常可以看作不同掠射角的多途声线在接收器处的叠加,其中经海底反射的声线携带与海底参数有关的声场特征。利用深度卷积神经网络分别学习垂直阵声压域(CNN-Field)和垂直阵波束域(CNN-CBF)特征的方法被用来估计直达波区声源距离。该方法首先对仿真直达波区声场数据做预处理,然后将声压域和波束域的声场数据分别作为训练集训练深度卷积神经网络模型,最后输入测试集数据到训练完成的模型中估计声源距离.实测环境参数的仿真实验表明CNN-Field方法在不同海底参数的测试集下测距结果差异较大,CNN-CBF方法差异较小,而且在16阵元10 m等间距垂直阵的阵元域信噪比大于0dB时估计准确率可以达到97%.海试数据处理结果表明CNN-CBF方法的直达波区内测距准确率高于CNN-Field,在距离10 km以内的平均准确率可以达到93.16%.      

Suppressing entanglement sudden death by initial system-environment correlation

This paper studies the entanglement dynamics of the system S composed of two non-interactional qubits A and B. The third qubit C is its environment, E, which only interacts with the S qubit B by the Dzyaloshinskii-Moriya spin-orbit coupling. Considering the following states as the whole (S+E): the initially S-E correlated state and the separable one, the entanglement of S has no sudden death for the former case. This result sheds some light on the control of quantum entanglement, which will be helpful for quantum information processing.     

InAIAs／GaSbAs／InPDHBT与InP／GaSbAs／InPDHBT性能比较分析

双异质结双极晶体管（DHBT）的性能与发射区-基区（E．B）异质结和基区．集电区（B．C）异质结的能带突变类型关系密切,本文基于热场发射．扩散模型,对两类不同能带结构类型的新型DHBT的性能做了比较分析．结论表明：与作为当今研究热点的E．B和B．C异质结构均为全交错II型能带结构的InP／GaSbAs／InPDHBT的性能相比,E．B异质结采用传统I型、B．C异质结采用交错II型的一类新型能带结构的InAlAs／GaSbAs／InPDHBT虽然在开启电压上更高,但具有更好的电流驱动能力、直流增益和高频性能．     

SiN掺杂提高BaMgAl10O17:Eu2+荧光粉光学性能的第一性原理研究

使用基于密度泛函理论的CASTEP软件计算了BAM:Eu²⁺(BaMgAl₁₀O₁₇:Eu²⁺)荧光粉在SiN掺杂前后的能带、态密度、吸收光谱和Mulliken布居．Eu²⁺处于BR位置光吸收更强;SiN掺杂使处于BR位置的Eu²⁺的数量上升,而处于mO位置的Eu²⁺的数量下降,抵消了SiN掺杂降低Eu的态密度对光谱的影响．所以适量掺杂的SiN提高了BAM:Eu²⁺荧光粉的吸收发射光谱强度．Si-N键和Eu-N键的Mulliken布居数分别高于Al-O键和Eu-O键, 说明Si-N键和Eu-N键的共价性分别强于Al-O键和Eu-O键．发光中心Eu²⁺局域结构共价性的增强降低了BAM:Eu²⁺镜面层的活性,这是SiN掺杂提高BAM:Eu²⁺+荧光粉光学稳定性的主要原因．