多模式离子推力器输入参数设计及工作特性研究

针对我国小行星探测任务对电推进系统离子推力器设计要求,基于等离子体基本理论建立了多模式离子推力器输入参数与输出特性关系,完成各工作点下屏栅电压、束电流、阳极电流、加速电压,流率等输入参数设计,采用试验研究和理论分析的方法研究了推力器工作特性.试验结果表明:在设计输入参数下,23个工作点推力最大误差小于3%,比冲最大误差小于4%,在功率为289—3106 W下,推力为9.7—117.6 mN,比冲为1220—3517 s,效率为23.4%—67.8%,电子返流极限电压随着推力增加单调减小,最小、最大推力下分别为-79.5 V和-137 V,放电损耗随着功率增大从359.7 W/A下降到210 W/A,并在886 W时存在明显拐点,效率随功率增大而上升,在1700 W后增速变缓并趋于稳定,在轨应用可综合推力器性能、任务剖面要求、寿命,合理设计输入参数区间,制定控制策略.     

基于气相色谱-静电场轨道阱高分辨质谱法快速筛查和确证农产品中222种农药残留

该文在QuEChERS方法的基础上采用固相分散萃取样品处理一体机(Sio-dSPE)对样品进行前处理,结合气相色谱-静电场轨道阱高分辨质谱法(GC-Orbitrap MS)对农产品中多农药残留进行筛查和确证.对Sio-dSPE前处理方法中盐析剂和除水剂的种类、净化剂的种类与用量、基质效应等进行考察.在最优条件下,采用GC-Orbitrap MS对农产品中222种农药残留进行检测,线性范围为1～200μg/L,在莴苣、大米和茶叶中的定量下限分别为0.5～5μg/kg、1～10μg/kg、2.5～25μg/kg.在上述3种基质中分别进行10、20、50μg/kg浓度水平的加标回收实验,测得回收率分别为70.5％～121％、70.2％～119％、65.2％～125％,相对标准偏差(RSD)分别不大于11％、10％、12％.该方法具有样品处理简单、分析时间短、净化效果好等优点,适用于农产品中多农药残留的快速筛查与定量.     

峨山褐煤的分子结构和分子模拟

作为重要的化石能源，褐煤资源潜力巨大、分布广泛但综合利用率低。研究褐煤的分子结构模型，有助于预测褐煤在热解、液化和气化过程中的化学反应机理及反应路径，进而提高褐煤的综合应用水平。以云南峨山褐煤为研究对象，利用傅里叶变换红外光谱、13C核磁共振波谱及X射线光电子能谱等分析测试方法，获取了峨山褐煤的含碳、含氧及含氮结构参数。在此基础上，借助Gaussian 09计算平台，采用量子化学建模的方法构建并优化了峨山褐煤的分子结构模型。研究结果表明：峨山褐煤的芳碳率为39.20%，芳香碳结构主要为苯和萘，且芳香桥头碳与周边碳的比值χ_b为0.07；脂碳率为49.51%，脂肪碳结构主要为亚甲基，季碳和氧接脂碳；氧原子主要存在于羟基、醚氧、羰基和羧基结构中；含氮结构则以吡啶为主。基于元素分析、13C 核磁共振波谱分析，又经过热重实验消除褐煤中残余水分的影响后，计算出峨山褐煤的分子式为C₁₅₃H₁₃₇O₃₅N₂。依据分子式及分析结果计算出峨山褐煤的结构单元含量并构建出其初始结构模型，采用半经验法PM 3基组及密度泛函理论M06-2X/3-21G基组对初始分子构型进行优化。优化后的分子模型具有明显的三维立体特征，芳香环之间较为分散且在空间中排列不规则，芳香簇主要通过亚甲基、醚氧基、羰基、酯基和脂肪环连接，含氧官能团主要分布在分子边缘，脂肪族侧链较多。对优化后的分子模型进行振动频率计算进而获得了分子模型的模拟红外光谱，其与实验红外谱图吻合度良好，证明了峨山褐煤分子结构模型的准确性、合理性。分子结构模型的构建有利于直观地了解峨山褐煤的分子结构特征，从而有助于从微观分子角度研究峨山褐煤的宏观性质。同时，峨山褐煤分子结构模型可为其在热解、液化和气化等领域研究中提供理论指导。     

Sentinel-2卫星的多光谱轻量级船舶目标检测算法

近年来深度卷积神经网络在可见光船舶检测方面取得了显著的进展，然而，大多数相关研究是通过改进大型的网络结构来提高检测性能，因此加大了对更高计算机性能的需求。此外，可见光图像难以在云、雾、海杂波、黑夜等复杂场景检测到船舶。针对以上问题，提出了一种融合红（red, R）、绿（green, G）、蓝（blue, B）和近红外（NIR）4个波段光谱信息的由粗到精细的轻量型船舶检测算法。与现有的方法中根据光谱特性利用水体检测算法提取水体区域不同之处是该算法是利用改进的水体检测算法来提取船舶候选区域。为获取更准确的候选区域，对船舶、厚云、薄云、平静海面、杂波海面5种场景中4个波段的像素值进行了统计分析，选取近红外大于阈值作为辅助判断，并以其中心点获取候选区域32×32大小的切片，并对切片进行非极大值抑制，由此获得了船舶粗检测结果。随后构建了轻量级LSGFNet网络对船舶候选区域切片进行精细识别。构建的网络融合了1×1卷积提取的波谱特征与3×3的提取几何特征，为防止光谱特征与几何特征的信息在融合时“信息不流通”，在LSGFNet网络中引入了ShuffleNet中的通道打乱机制，并减小了模型结构，与典型的轻量级网络相比具有更好的效果且模型较小。最后，利用Sentinel-2卫星多光谱10 m分辨率数据构建了512×512大小的1 120组数据进行粗检测，以及32×32大小的6 014组数据进行精细网络训练，其中候选区域粗提取的查全率为98.99%，精细识别网络精确度为96.04%，不同场景下的平均精确度为92.98%。实验表明该算法在抑制云层、海浪杂波等干扰的复杂背景下具有较高的检测效率，且训练时间短、计算机性能需求低。     

多孔氮化硼掺杂聚吡咯-2,3,3-三甲基吲哚固相微萃取涂层的制备及多环芳烃的检测

多环芳烃(PAHs)是持久性有机污染物中的一种，大部分具有较强的致癌、致畸和致突变性，对生态环境和人类健康易造成严重威胁。由于环境样品基质复杂且其中PAHs含量低，因此在仪器分析之前需要对环境样品进行必要的前处理。萃取材料的特性是决定大部分前处理技术萃取效率的关键。基于此，本文以低成本且富含较多官能团的吡咯(py)、2,3,3-三甲基吲哚(2,3,3-TMe@In)为单体，多孔氮化硼为掺杂物，采用电化学循环伏安法制备出多孔氮化硼掺杂聚吡咯-2,3,3-三甲基吲哚(Ppy/P2,3,3-TMe@In/BN)复合涂层，通过扫描电子显微镜、热稳定性分析、傅里叶红外光谱等手段对Ppy/P2,3,3-TMe@In/BN进行表征，结果表明：该涂层呈现出多孔、多褶皱的枝状结构，该结构有利于增加涂层的比表面积，从而实现对PAHs的大量富集；在320℃解吸温度下，涂层材料的色谱基线基本稳定，表明该涂层具有良好的热稳定性。将其修饰在不锈钢丝表面制成固相微萃取涂层，结合气相色谱-氢火焰离子化检测器，对影响萃取和分离萘(NAP)、苊(ANY)、芴(FLU)3种PAHs的条件进行优化，建立了用于以上3种PAHs...     

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。     

基于极化-空间模超纠缠的量子网络多跳纠缠交换方法研究

基于纠缠交换方法进行多跳量子信息传输,是实现远距离量子网络通信的基本方式之一.传统的多跳量子网络通常使用单自由度极化光子纠缠态作为量子信道,信息传输容量较低且容易受到噪声的干扰.本文提出一种基于超纠缠的高效量子网络多跳纠缠交换方法,利用极化-空间模式两自由度的纠缠光子,建立超纠缠量子多跳信息传输通道.以远程超纠缠隐形传态的信道建立需求为例,首先给出了基础的逐跳超纠缠交换方案,为降低该方案的端到端超纠缠建立时延,提出在中间量子节点进行同时测量的并行超纠缠交换方案.在此基础上,为降低并行超纠缠交换的经典信息开销,进一步提出一种分级并行超纠缠交换方案.理论分析及仿真结果表明该方案的纠缠建立时延接近于并行超纠缠交换方案,但可以减少经典信息传输量,在一定程度上实现两者的平衡.相比传统的纠缠交换方法,本文方案有利于解决远程超纠缠通信的需求,对未来构建更高效率的量子网络有积极意义.