托卡马克中磁流体不稳定性与高能量离子相互作用

在托卡马克中,磁流体不稳定性与高能量离子相互作用是一个非常重要的问题,它对未来聚变堆稳态长脉冲运行至关重要。HL-2A是我国第一个具有先进偏滤器位形的非圆截面的托卡马克核聚变实验研究装置。撕裂模是托卡马克中的一种基本的电阻磁流体不稳定性,它可以改变磁场的拓扑结构,形成输运短路,甚至会触发大破裂。高能量离子在燃烧等离子体和各种外部辅助加热过程中是不可避免会产生的。目前,撕裂模与高能量离子相互作用依然存在一些关键性问题,例如撕裂模与高能量离子相互作用的共振关系、该物理过程导致高能量离子损失的物理机理等,并且还没有完整的关于撕裂模与高能量离子共振相互作用的数值模拟工作。因此,本综述论文主要从以下三个方面展开:1)回顾撕裂模与高能量离子相互作用的研究历史;2)基于HL-2A实验,从数值模拟的角度讨论撕裂模与高能量离子共振相互作用的物理机理以及其导致高能量离子损失的物理机制;3)展望未来聚变堆中撕裂模与高能量离子相互作用的情况。     

变角度纤维复合材料层合斜板的颤振分析

假设纤维方向角沿层合板的长度方向线性变化，研究了变角度纤维复合材料层合斜板的颤振．通过坐标变换将斜板变换为正方形板，采用层合板表面连续变化的速度环量来模拟空气对其的作用，速度环量分布利用Cauchy积分公式计算．建立了系统的Lagrange方程并采用Ritz法得到了层合板的自振频率和颤振/不稳定性分离临界速度．通过数值算例验证了本文模型和方法的正确性和收敛性，分析了各个铺层内纤维方向角的变化对自振频率和颤振/不稳定性分离临界速度的影响．研究结果表明，通过纤维的变角度铺设，可有效地提高层合板的基频和颤振/不稳定性分离临界速度．经合理设计的变角度复合材料层合板具有抑制颤振的作用．     

特殊IC板引脚焊点缺陷检测中景深的研究

检测具有特殊空间结构的IC板引脚焊点缺陷时,相机镜头相对于引脚平面会有一定的倾斜角度,在特定的范围内获取图像清晰,超过此范围图像出现离焦模糊。针对此问题进行了研究,建立了景深的数学模型,推导出合理拍摄角度的公式,并通过实验进行了分析和验证。     

英国国家科研与创新署学科交叉研究资助机制及启示

Newly established in 2018, the UK Research and Innovation (UKRI) strengthens the strategic coordination of the UK research and innovation system by bringing together seven Research Councils, Research England, and Innovate UK. Through its nine organizations, UKRI funds multidisciplinary and interdisciplinary research in a number of priority areas. It also runs the Strategic Priorities Fund to support multidisciplinary and interdisciplinary research in strategic areas identified by government policies as well as the Global Challenges Research Fund to promote challenge-led interdisciplinary research needed by developing countries. The UKRI makes significant efforts to engage stakeholders in the development, design, and implementation of multidisciplinary and interdisciplinary programs. It has also developed a range of mechanisms to improve the evaluation of multidisciplinary and interdisciplinary projects. Chinese science and innovation funding agencies could draw upon the UKRI experience from four aspects to advance interdisciplinary research in China.     

基于Vernier效应的法布里-珀罗传感器增敏方法

设计了一种分离型光纤传感增敏结构,并联连接两个腔长相近的法布里-珀罗(F-P)腔。理论分析了此结构的增敏原理并制备了两组增敏结构。实验结果表明,增敏结构的压强灵敏度值由单F-P结构的4.85 nm/MPa提高到43.95 nm/MPa,温度灵敏度由单F-P腔的0.0675 nm/℃提高至0.40364 nm/℃,在相同温度下采用双腔结构可消除温度交叉敏感对测量结果的影响。此结构克服了集成式增敏结构的缺陷,在不影响原传感器结构的情况下提高了灵敏度,且可通过更换辅助腔来调节灵敏度,具有移植性好和交叉敏感小等优势。     

基于Metop-B/GOME-2的TG-2/MAI可见光通道交叉定标

2016年9月15日发射的TG-2空间实验室上搭载的MAI是我国首个在轨运行的多角度偏振成像仪，主要用于获取云和气溶胶等大气环境信息。星载遥感仪器的定标是观测资料定量应用的关键前提且贯穿仪器的整个寿命期。MAI发射前已经进行了实验室定标，且精度较高。为了监测MAI发射后的在轨运行情况，针对其未配置在轨定标装置的问题，利用Metop-B/GOME-2可见光波段的高光谱分辨率和较高探测精度的优势，提出了基于GOME-2对MAI 565，670以及763 nm通道进行在轨监测及交叉定标的方法。该方法首先通过时空匹配、视线几何匹配等获取MAI与GOME-2相近时刻、相近视线几何条件下的同目标观测数据，再将GOME-2反射率按照MAI可见光通道光谱响应函数进行卷积，得到各通道的参考反射率，与MAI反射率进行对比分析，从而实现对MAI的定标。利用不同反照率特性目标的匹配观测数据，该方法能够实现仪器的高、中、低端观测的全覆盖定标。定标过程主要包括： (1)对2016年12月到2017年2月期间TG-2和Metop-B的运行轨道进行预报，获取二者交叉观测的整轨数据；设置观测时间差为900 s，初步匹配得到8组MAI与GOME-2交叉观测样例，包含2 455组匹配像元；(2)对匹配像元空间位置进行检验，保留单个GOME-2像元覆盖的MAI像元数超过338的交叉样本，以确保单个GOME-2像元尽可能被MAI观测充满；(3)给定GOME-2观测天顶角小于30°的限制条件，同时设置视线几何检验条件为两仪器观测天顶角余弦的比值接近于1，且相差不超过0.05，并充分利用MAI的多角度观测优势，对每一个MAI像元采用最多14个方向的视线几何进行匹配，从而选择最优的视线匹配方向；(4)设置观测目标均匀性检验条件为一个GOME-2像元覆盖的全部MAI像元反射率的标准差和均值之比小于0.5，对匹配像元进行检验，得到469个匹配的GOME-2像元。(5)将以上GOME-2像元对应的各个波长的反射率按照MAI可见光通道的光谱响应函数进行积分，即可得到MAI各通道对应的GOME-2参考反射率。(6)利用GOME-2像元空间分辨率显著大于MAI分辨率的特征，对每个GOME-2像元覆盖的全部MAI像元反射率进行平均作为MAI反射率，显著降低了定标结果对观测目标均匀性的依赖程度。(7)将GOME-2参考反射率与MAI反射率进行回归分析，得到定标系数，实现对MAI的在轨交叉定标。为了分析各匹配条件对定标结果的影响，利用单一变量法对像元匹配过程中各检验条件阈值进行调整并开展了分析试验。结果表明，当进一步严格匹配筛选条件时，定标结果不会产生显著变化。基于该方法对MAI三个通道反射率和GOME-2参考反射率进行对比分析，结果表明二者之间存在显著地线性关系，且相关系数均优于0.97，对比差异的均值分别为1.6%，4.2%和2.3%，标准差分别为3.1%，4.1%和2.4%。总体来看，利用在轨交叉定标方法能够实现MAI可见光波段的在轨监测及定标，为MAI数据的定量应用奠定了基础。     

平行平板横向剪切干涉仪装调误差的矫正方法研究

对平行平板双光路横向剪切干涉仪的装调进行了研究,提出了一种矫正两个平行平板之间角度误差的方法.输出激光的波前采用Zernike多项式拟合,经过理论推导,发现两个方向差分波前求解出的倾斜像散之差与平行平板的角度误差存在线性关系,利用两个方向倾斜像散之差来矫正两个平行平板之间的角度误差.在平行平板横向剪切干涉仪的装调过程中使两个方向差分波前的倾斜像散之差为零即可以使两个方向的平行平板之间的角度误差值为零.进一步地从实验上证明了这个线性关系,对于所用的实验系统,当离焦像差为-3.224 7±0.001 8,两个方向差分波前的倾斜像散之差波动范围为±2.0×10^-3时,平行平板的角度误差可以控制在8.82″之内,高阶像差对平行平板的角度误差调节精度的影响约为1.63″.该方法具有装调简单、精确度高,易于流程化操作的优点.     

六阶图Q与星图S_n的积图交叉数

目前关于积图的交叉数的研究已经推广到六阶图与星图的积图.研究得到了一个特殊六阶图Q与n个孤立点nK_1的联图交叉数,然后通过收缩的方法,得到了Q与星图S_n的积图交叉数.     

白骨化尸体死亡时间的推断

本文分析了15具白骨化尸体标本的股骨汞(Hg),铅(Pb),镉(Cd)元素含量数据,在三年的时间内采集了3次,一共收集到45个数据。首先将这组数据看着纵向数据,利用线性随机效应混合模型、Cox随机混合效应模型进行分析,结果显示,如果对每个白骨化尸体标本建立线性模型,可以精确预测出死亡时间,而且不需要采集铅元素含量数据。混合效应模型的预测效果也很好,最大误差不会超过1个月。其次我们对数据不作任何假设,利用机器学习中随机森林方法分析数据,并利用5折交叉验证方法来判断结果的可靠性,训练集和测试集的NMSE分别为0.1205944,0.5604286,因此可以用训练出的模型来预测死亡时间。