单面柱局域共振声子晶体低频带隙特性分析及结构改进研究

基于有限元法对单面柱局域共振声子晶体进行带隙特性分析,研究了结构参数对该类型声子晶体的影响。结果表明:随着散射体高度的增加,单面柱声子晶体的第一完全带隙的起始频率逐渐降低,带宽逐渐增大;随着基板厚度的增大,单面柱声子晶体的起始频率逐渐升高,截止频率先增大后减小。并且在经典单面柱声子晶体的基础上,组合了两种新型的三组元单面柱声子晶体结构:嵌入式单面柱声子晶体(以下简称结构Ⅰ)和粘接式单面柱声子晶体(以下简称结构Ⅱ)。通过对其带隙特性的分析得出:这两种新结构与经典的单面柱声子晶体相比,都具有更低频的带隙,这对于低频减振降噪是非常有利的。本文的结果将对实际的工程应用提供一定的理论指导。     

基于差分反射高光谱成像的薄层TMDC材料检测技术研究

二维过渡金属硫化物(TMDC)材料因为独特的激子效应和材料学性质，在太阳电池、光催化、传感器、柔性电子器件等领域得到广泛的应用。层数对其性质有显著的调控作用，自动检测识别所需层数的样品是其从实验室走进半导体制造工业的重要技术需求。本文结合反射高光谱成像技术与图像处理算法，发展了一种二维TMDC薄层样品的显微成像自动检测技术。基于自主搭建的反射高光谱成像系统，对制备的不同层数TMDC标准样品进行了光学对比度的系统研究，阐明了层数的差分反射光谱机理，提出了可靠的层数判定方法。基于传统边缘检测技术优化设计了一套图像处理算法，实现了TMDC样品的图像检测及层数鉴定。本文方法具有普遍性、实用性，结合自动对焦的扫描控制，能够实现大规模的自动化样品检测，这也为其他表面目标的显微识别和检测提供了新的灵感和参考。     

新型多孔材料用作色谱手性固定相

手性固定相是色谱法分离分析手性化合物的关键。近年来,随着材料科学的迅速发展,越来越多的新型手性材料被作为色谱固定相用于手性分离分析。本文综述了近5年来液相色谱、气相色谱和毛细管电色谱领域的新型手性固定相的研究进展,重点总结了基于手性多孔材料的新型手性固定相研究,最后对手性固定相的研究进行了总结与展望。     

一种通过梯形PPMgLN波导倍频实现带宽可调谐光源的理论研究

本文设计了一种梯形的周期极化掺镁铌酸锂(PPMgLN)波导,并通过在传播方向上引入温度梯度来拓宽其倍频(SHG)过程的泵浦光源可接收带宽。通过有限差分的光束传输法,计算波导的有效折射率,并进行波导尺寸的设计。结果表明,通过改变梯形波导不同位置的温度,使其形成一个温度梯度,可拓宽泵浦光源的波长可接收带宽。本文所设计的PPMgLN波导最大泵浦光源可接收带宽为C波段,即1 530~1 565 nm,该波导可倍频C波段,得到输出波段带宽为765~782.5 nm,温度调谐范围为30~150 ℃。     

发动机中的关键流体力学问题专题序

化学燃料发动机通过燃料与氧化剂燃烧, 将化学能转换为工质动能, 使机械结构运动或形成高速射流产生冲量而产生动力. 其中, 吸气式发动机利用稠密大气中的氧气, 大幅降低氧化剂携带需求, 具有较高的能源转换效率; 增压式发动机依靠自身增压系统实现燃料和/或氧化剂增压输运, 具有较强的环境适应性. 针对多种天地活动需求, 不同的动力循环方式有效支撑了各类运载任务, 是运载系统的关键技术之一.      

配合参数对单晶炉驱动系统的影响分析

光伏产业的发展使得对硅材料的需求日益增加,同时硅单晶生产行业竞争也日趋激烈。作为生产硅单晶的重要装备,单晶炉的稳定性和可靠性关系到硅单晶生产效率的提升和成本的下降,因此其驱动系统的设计和优化成为装备制造的关键环节。本文以NVT-HG2000-V1型硅单晶生长炉的驱动系统为研究对象,用SolidWorks三维建模实现虚拟装配,采用ADAMS建立其动力学仿真模型,并对驱动系统的运动过程进行仿真模拟。采用控制变量法定量分析了铜套与升降轴的配合间隙及丝杠参数对驱动力和驱动力矩的影响规律,进而在提高硅单晶生长炉装备稳定性和可靠性方面给出合理的技术建议。结果表明,铜套与升降轴的配合间隙达到0.071 mm后能有效降低驱动系统运行所需驱动力矩,丝杠倾斜度、螺纹螺距与螺纹间摩擦系数的增大均会导致驱动系统运行所需力矩大幅增加。     

新型功能碳材料的高压截获

高性能功能材料在诸多领域具有广泛的应用前景,是人们一直关注的研究热点。高压可以有效地改变物质的原子间距和成键方式,是获得新型功能材料的重要途径。在碳材料的高压研究中,许多有趣的功能碳材料,如光学透明碳、高强度弹性碳和超硬非晶碳等,已经通过不同的碳前驱体合成。本文简要介绍了作者近年来在低维碳基纳米复合材料高压研究中取得的进展,基于设计的不同低维碳前驱体,高压下截获了具有超硬特性、新型压致共价聚合及发光增强的碳材料。     

基于快速神经网络架构搜索的鲁棒图像水印网络算法

为解决深度学习在图像水印算法中计算量大且模型冗余的问题，提高图像水印算法在抵抗噪声、旋转和剪裁等攻击时的鲁棒性，提出基于快速神经网络架构搜索（neural architecture search，NAS）的鲁棒图像水印网络算法。通过多项式分布学习快速神经网络架构搜索算法，在预设的搜索空间中搜索最优网络结构，进行图像水印的高效嵌入与鲁棒提取。首先，将子网络中线性连接的全卷积层设置为独立的神经单元结构，并参数化表示结构单元内节点的连接，预先设定结构单元内每个神经元操作的搜索空间；其次，在完成一个批次的数据集训练后，依据神经元操作中的被采样次数和平均损失函数值动态更新概率；最后，重新训练搜索完成的网络。水印网络模型的参数量较原始网络模型缩减了92%以上，大大缩短了模型训练时间。由于搜索得到的网络结构更为紧凑，本文算法具有较高的时间性能和较好的实验效果，在隐藏图像时，对空域信息的依赖比原始网络更少。对改进前后的2个网络进行了大量鲁棒性实验，对比发现，本文算法在CIFAR-10数据集上对抵抗椒盐噪声和旋转、移除像素行（列）等攻击优势显著；在ImageNet数据集上对抵抗椒盐高斯噪声、旋转、中值滤波、高斯滤波、JPEG压缩、裁剪等攻击优势显著，特别是对随机移除行（列）和椒盐噪声有较强的鲁棒性。     

大尺寸电阻加热式碳化硅晶体生长热场设计与优化

大尺寸低缺陷碳化硅(SiC)单晶体是功率器件和射频(RF)器件的重要基础材料,物理气相传输(physical vapor transport, PVT)法是目前生长大尺寸SiC单晶体的主要方法。获得大尺寸高品质晶体的核心是通过调节组分、温度、压力实现气相组分在晶体生长界面均匀定向结晶,同时尽可能减小晶体的热应力。本文对电阻加热式8英寸(1英寸=2.54 cm)碳化硅大尺寸晶体生长系统展开热场设计研究。首先建立描述碳化硅原料受热分解热质输运及其多孔结构演变、系统热输运的物理和数学模型,进而使用数值模拟方法研究加热器位置、加热器功率和辐射孔径对温度分布的影响及其规律,并优化热场结构。数值模拟结果显示,通过优化散热孔形状、保温棉的结构等设计参数,电阻加热式大尺寸晶体生长系统在晶锭厚度变化、多孔介质原料消耗的情况下均能达到较低的晶体横向温度梯度和较高的纵向温度梯度。