基于虚拟中心电流法的HL-2M快控电源数学模型

针对中国环流器2号M(HL-2M)装置中用于核聚变物理实验等离子体的垂直不稳定性控制的快控电源拓扑结构,充分考虑线圈的自感与互感对输出的影响,构建出数学模型,首次提出并运用虚拟中心电流法,使得控制算法更加简单,采用多输入多输出的控制方法,利用2个参量控制3个变量。本文基于基本供电方案得到多线圈耦合电压,基于快控电源拓扑推导出快控电源电路方程,再将其合并得到最终的线圈电压数学模型,最后进行仿真验证。结果表明数学模型搭建正确,为今后进行进一步计算提供了坚实的基础。     

速调管放大器大漂移管尺寸输入腔的3维分析与模拟

设计了3种耦合孔结构的大漂移管输入腔,分析比较了其冷腔场分布以及直流电子束通过输入腔间隙后的束流调制情况。计算结果表明：在工作模式下,开单扇形耦合孔和环形孔比开双扇形耦合孔的间隙场均匀;在大尺寸漂移管条件下,采用环形耦合孔输入腔的品质因数比单扇形耦合孔输入腔的小,环形耦合孔输入腔与微波注入波导匹配较好;在相同注入微波功率的情形下,环形耦合孔输入腔对种子源微波的吸收比单扇形耦合孔输入腔好且调制电流更大。     

差分输入双积分电路在热电阻测温中的应用

针对常规分立双积分AD只能处理单端信号的问题,给出了一种输入和基准电压均支持差分信号的分立差分双积分AD。在热电阻测量中,把热电阻和基准电阻串联同一回路,以基准电阻压降作为基准,对热电阻的压降进行测量,并从软硬件两个方面对常见的误差因素进行对消处理。实验表明,该电路用于PT100测温时,跳字不超过0.1℃,精度可以达到±0.1℃,且对运放型号无特殊要求,是一种低成本、高精度的温度测量方案。     

具有随机不确定通讯连接和马氏切换拓扑的多自主体系统的鲁棒H∞领导跟踪一致性研究

文章研究了马氏切换拓扑下多自主体系统的鲁棒H∞领导跟踪一致性问题.由于通讯环境中难以预知的变化,自主体之间的通讯连接可能具有随机的不确定成分,文章用伯努利分布序列来描述这种随机不确定性.同时,在很多实际系统中,想精准获得马氏跳变过程的转移率矩阵中的元素是不容易的,或者获取成本很高,因此文章中马氏切换拓扑的转移率是假定为...     

湖北钉螺指名亚种一输入性扩散事件的群体遗传学

2017年南昌市滨江公园赣江江滩发现大面积钉螺滋生,此为市区内首次。为追溯该种群的输入来源,本研究根据湖北钉螺采样点的地理分布进行分组,测定湖北钉螺线粒体12S rRNA、16S rRNA及CO1基因,并结合GenBank数据库中已上传序列,统计分析遗传分化系数（Fst）、基因流（Nm）等群体遗传学参数,构建单倍型网络图。基于CO1基因及12S rRNA、16S rRNA、CO1三者联合基因的结果表明来自滨江公园的湖北钉螺种群与来自武汉的湖北钉螺种群遗传背景相似;但和12S rRNA、16S rRNA基因单独分析的结果存在差异可能由于其组内样本量较少导致。各基因构建的单倍型网络图均显示:湖北钉螺滨江公园种群与武汉种群的单倍型间有直接演化关系。本研究从分子种群遗传学层面初步证实了"南昌市滨江公园输入性湖北钉螺群体可能由移栽自武汉市黄陂区的景观芦苇携带而来"的流行病学调查结果,同时表明线粒体CO1基因能够提供较丰富的信息以追溯湖北钉螺未知群体的来源。     

人工神经网络对VOCs的自动识别

利用人工神经网络(ANN)对严重混叠的傅里叶变换红外光谱图进行了定性和定量解析。通过大量模拟数据训练神经网络后,引用了新的评价标准——逼近度来选择最优网络模型。利用此优化网络对两类光谱图进行了解析,考察了网络的泛化能力。结果表明：该网络不仅能够对两组分同时存在时的样本进行准确解析,而且对于未知单组分光谱图,也能够进行准确鉴别和定量分析。可见, 该研究为人工神经网络在单组分和多组分未知物的定性和定量分析方面提供了一种新思路。     

基于激光雷达观测的大气边界层自动识别局部最优点算法

大气边界层高度是影响近地面大气物理运动的主要因素,同时也是影响地面污染物浓度的一个重要因素。地基激光雷达可以对大气气溶胶的垂直分布进行连续稳定的监测,应用激光雷达技术对大气边界层进行连续观测可以为环境监测与预报提供指导性的动态信息。针对存在残留层以及外来污染物输入情况时边界层高度变化检测的可靠性及计算效率问题,结合梯度法的物理意义与激光雷达时序图的图形图像学特征,提出了一种基于时空邻近度的边界层局部最优点识别算法。以江苏省无锡市新区偏振米散射激光雷达太湖观测站点的气溶胶垂直观测数据为例,通过对2012年底两次污染事件进行观测分析,分别使用梯度法和局部最优点法进行大气边界层高度的自动识别。实验结果表明,在静稳状态和污染混入后的情况下,梯度法与局部最优点识别法的结果较为接近,但梯度法在处理污染混入状态以及存在残留层的情况下误判率较高。基于时空邻近度的局部最优点算法通过对垂直特征值以及水平相关性的控制,有效地消除了在弱信号、噪声信号、低云以及存在残留层和外来污染等情况下导致的计算机误判现象,在减小算法时间复杂度的同时在计算机自动识别结果具有更高的稳定性,弥补了梯度法在自动化运行中的识别精度与计算效率的不足。     

Intermediate Self-similar Solutions of the Nonlinear Schrodinger Equation with an Arbitrary Longitudinal Gain Profile

We study pulse propagation in a normal-dispersion optical fibre amplifier with an arbitrary longitudinal gain profile by self-similarity techniques. We show the functional form of the development of low-amplitude wings on the parabolic pulse, which are associated with the evolution of an arbitrary input pulse to the asymptotic parabolic pulse solution. It is found that for the increasing gain the amplifier output corresponding to the input Gaussian pulse converges to the asymptotic parabolic pulse solution more quickly than the output obtained with the input hyperbolic secant pulse, whereas for the decreasing gain the input pulse profiles have nearly no effect on the speed of convergence to the parabolic pulse solution. These theoretical results are confirmed by numerical simulations.     

MCNP程序研究进展

MCNP是用来计算中子、光子、电子或者中子/光子/电子耦合问题的通用蒙特卡罗粒子输运计算程序,它以其灵活、通用的特点以及强大的功能,在诸多领域得到广泛认可和应用。但是由于其使用需要较强的专业水平,因而使得其在某些方面又显出一些弱点。对MCNP程序的发展过程以及今后的发展趋势进行了讨论,同时提出了作者的观点。     

Adaptive generalized projective synchronization of two different chaotic systems with unknown parameters

This paper presents a general method of the generalized projective synchronization and the parameter identification between two different chaotic systems with unknown parameters. This approach is based on Lyapunov stability theory, and employs a combination of feedback control and adaptive control. With this method one can achieve the generalized projective synchronization and realize the parameter identifications between almost all chaotic （hyperchaotic） systems with unknown parameters. Numerical simulations results are presented to demonstrate the effectiveness of the method.