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对石英音叉增强型光声光谱(QEPAS)系统中常用的石英音叉进行了有限元模态计算,获得石英音叉前6阶振型与模态频率,认知了第4阶对称摆动振型为有效振动,利用单因素法分析了石英音叉的音臂长度l1、音臂宽度w1、音臂厚度t、音臂切角θ、音臂圆孔直径d及音臂圆孔高度h对低阶有效共振频率(Fre)的影响,敏感度依次为: l1> w1>d>θ>t>h,考虑实际设计情形,筛选出了l1,w1,d与h四个石英音叉设计变量,采用Box-Behnken实验设计方案与RSM(response surface methodology)方法,以Fre为函数目标,建立l1,w1,d与h的二次回归响应面模型,得到了参数之间的交互作用,利用Design-Expert软件对响应面模型进行设计参数反求,结果表明,在15 000 Hz≤Fre≤25 000 Hz计算区域内误差较小,基本满足QEPAS系统的计算需求,所提出的研究与设计方法具有一定通用性,可为QEPAS系统中石英音叉结构参数设计提供参考。 相似文献
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中国科学院近代物理研究所正在进行国际首台45 GHz全铌三锡超导离子源FECR(Fourth Electron Cyclotron Resonance)磁体的研制,该离子源磁体线圈由六个铌三锡超导六极线圈和四个铌三锡超导螺线管线圈组成。由于单根超导线绕制异形六极线圈(非标准鞍型)技术难度大,且铌三锡超导性能对应力敏感,为了测试单个铌三锡六极线圈性能能否达到设计指标,基于铝合金壳层结构和Bladder-Key精确预紧技术,设计了镜像磁场约束结构。本工作主要阐述了运用ANSYS参数化设计编程对镜像磁场结构进行优化设计的过程和优化后的镜像磁场结构,确定了室温预应力大小,并给出了线圈经过室温预紧、冷却降温和加电励磁后的最大等效应力。进一步结合实际六极线圈制作公差(±0.1 mm),分析和评估了公差对镜像磁场结构中六极线圈预应力施加的影响。 相似文献
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采用固相反应法制备了不同烧结温度(950~1 180 ℃)、烧结时间、烧结次数共7种工艺的Sr3YCo4O10.5+δ多晶块材,通过热分析、XRD、SEM确定了有序化相变和最佳烧结工艺(1 180 ℃/24 h+1 180 ℃/24 h),并研究了多晶的电磁性能。结果表明,964 ℃完全晶化的四方相Sr3YCo4O10.5在1 042 ℃吸氧(δ)完成有序化,生成Sr3YCo4O10.5+δ,而1 100 ℃和1 180 ℃烧结的样品均出现(103)、(215)超结构峰,验证了其结构的有序性。块材均呈半导体电输运行为,二次烧结晶格完整性提高,晶粒长大,300 K时电阻率仅为0.06 Ω·cm,居里温度(Tc)~335 K,零场冷曲线(ZFC)上的Hopkinson峰源于低温时被冻结的磁矩随温度升高转向磁场方向,磁化强度在298 K达到最大,随后受热扰动的影响减小。室温铁磁性源于有序结构导致的中自旋或高自旋态Co3+的eg轨道有序。 相似文献
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李邯武 《数学物理学报(B辑英文版)》2021,(2):349-360
In this paper,we study the martingale inequalities under G-expectation and their applications.To this end,we introduce a new kind of random time,called G-stopping time,and then investigate the properties of a G-martingale(supermartingale)such as the optional sampling theorem and upcrossing inequalities.With the help of these properties,we can show the martingale convergence property under G-expectation. 相似文献
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基于无人机多光谱图像的土壤水分检测方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
以表层土壤为对象,探究土壤的多光谱反射率与土壤水分含量相关性,进行基于无人机多光谱图像的土壤水分含量预测模型方法的探究。选取中国农业大学通州实验站为研究区域,实地采集试验田的土壤样本100组,按照一定梯度配制土壤含水量,配成的土壤含水率为10%~50%之间,土壤含量的真实值采用土壤烘干法进行测定。多光谱相机灵巧便捷,可搭载在无人机上对土壤进行监测。将RedEdged-M型多光谱相机搭载在Phantom 3型无人机上,选择阳光充足的采集环境,实时采集土壤样本的多光谱图像,建立土壤多光谱信息与水分含量之间的模型。利用处理光谱数据的ENVI5.3软件提取土壤样本多光谱信息,以多光谱相机自带的标准白板反射率为100%,计算出土壤样本在蓝、绿、红、红边、近红外五个波段的光谱反射率。采用BP神经网络算法、支持向量机算法、偏最小二乘算法分别建立基于无人机多光谱图像的土壤水分含量的预测模型。以80组土壤样本数据作为训练集,建立基于多光谱图像的土壤水分含量预测模型。采用莱文贝格-马夸特算法对BPNN进行改进,提高了其训练速度,当网络结构为5-10-1时,训练效果最好,本文选择该网络结构;SVM采取高斯核函数,当参数为0.56时,模型效果最好。本研究采用归一化均方根误差(NRMSE)和决策系数(R 2)对三种土壤水分含量的预测模型进行定量对比。以20组土壤样本数据作为测试集,结果可知,基于BP神经网络土壤水分含量预测模型的NRMSE为0.268,R 2为0.872;基于支持向量机的土壤水分含量预测模型的NRMSE为0.298,R 2为0.821;基于偏最小二乘土壤水分含量预测模型的NRMSE为0.316,R 2为0.789。对三种模型分析可知,基于BPNN的土壤水分含量预测模型效果均较好。结果可知,土壤的光谱反射率与含水率间存在较密切的相关性,将多光谱相机搭载在无人机上可以对土壤水分含量进行有效的实时监测,对监测土壤墒情提供技术支持和理论支撑。 相似文献
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