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1.
离轴反射无焦光学系统在空间望远镜中具有重要的应用,自由曲面能够校正离轴反射系统中的非对称像差。设计自由曲面离轴反射无焦系统的初始结构非常关键。提出了正交种子曲线扩展算法(OSCE),可直接设计自由曲面离轴反射无焦系统的初始结构。为了验证方法可行性,分别设计了放大倍率为10和20的离轴无焦三反和四反系统。设计结果表明离轴三反系统初始结构均方根(RMS)波前差为0.36 λ,离轴四反系统初始结构波前差为0.18 λ。对这两个初始结构分别进行优化,优化之后的RMS波前差小于0.02 λ。  相似文献   
2.
为研究钢桁腹混凝土组合箱梁中PBL(Perfobond Leiste)节点的初始平动刚度及其影响因素,首先基于组件法,运用卡氏第二定理推导出考虑了开孔钢板与混凝土间的界面剪切力和混凝土榫贡献的PBL节点的初始平动刚度表达式,其次以某工程实例为背景,结合有限元模型验证所推公式的合理性;在此基础上分析了混凝土强度、腹杆直径、腹杆壁厚、开孔钢板开孔孔径和开孔钢板厚度等构造参数对初始平动刚度的影响,并利用正交分析法对以上5个参数进行优化组合。研究结果表明,本文方法计算的PBL节点初始平动刚度结果与有限元计算结果间的误差在8.0%以内;相较运用解三角形计算腹杆平动位移的方法,采用卡氏第二定理不仅可以简化计算,还可以减小解三角形过程中因多次计算变形带来的误差累积;腹杆刚度对PBL节点整体平动刚度的贡献最大,可达到82.5%;保持原设中的混凝土强度不变,将腹杆直径增加20 mm,将钢腹杆壁厚增加4 mm,将开孔钢板开孔孔径增加4 mm,将开孔钢板厚度增加4 mm,可以将PBL节点理论初始平动刚度提高约25.7%。  相似文献   
3.
铯原子D1线的非经典光由于其波长接近于量子点的独特优势,在固态量子信息网络的发展中有着重要的应用前景.在之前的工作中,利用两镜连续简并光学参量振荡器中的参量下转换过程,制备出2.8 d B正交压缩真空态光场.然而,所产生光场的压缩度较低,对于对压缩光具有实用意义的可调谐性能也未做进一步探究.理论分析表明,光学参量振荡器后腔镜对信号光透射率的增加及内腔损耗的减小可以提高压缩度.因此,本文在该研究基础上,通过使用高光洁度腔镜及优化腔镜镀膜参数等方式对光学参量振荡器进行改良,降低了光学参量腔阈值,获得压缩度为3.3 d B的单模正交压缩真空光.当光学参量腔运转为参量反放大状态时,在系统稳定运行的情况下,制备的明亮压缩态光场能够连续调谐80 MHz,为其在量子信息网络中的应用奠定了良好的基础.  相似文献   
4.
针对正交频分复用水声移动通信中频域变采样技术联合信道稀疏度检测的多普勒估计算法在冰水混合区复杂信道环境下多普勒估计效果欠佳且计算量大的问题,提出了一种改进的多普勒估计算法。采用时域重采样技术对信号进行不同压缩因子的补偿,避免了频域变采样技术中的高阶快速傅里叶变换运算,从而降低了算法复杂度。利用梳状导频位置向量结合时域变采样技术更准确提取的导频子载波,进而获得更加精确的信道估计和信道稀疏度检测结果,提高了多普勒估计精度。仿真结果和冰下试验结果表明,与原始算法相比,改进的方法在冰水混合水域复杂多径时变信道环境下可以有效实现对信号多普勒畸变的跟踪并且计算量显著下降,能够保障正交频分复用水声移动实时通信。   相似文献   
5.
压缩感知(CS)是一种新兴的信号压缩和采样技术,正交匹配追踪(OMP)是一种贪婪追踪算法,广泛用于压缩感知领域中的稀疏信号重构。针对近红外光谱信号高维小样本以及信号稀疏先验的特点,为进一步提高小样本近红外光谱变量选择的灵活性和可靠性,基于压缩感知理论,提出了一种新颖的光谱变量选择方法正交匹配追踪变量选择(OMPBVS)。OMPBVS算法通过对原始光谱信号的稀疏重构,将绝大部分变量的回归系数压缩为0,进而间接实现光谱变量选择。具体过程为以光谱矩阵为传感矩阵,预测变量为观测变量,迭代地计算残差与原子的内积,选择内积最大的原子,在每一步迭代过程中将信号投影到由所有已经被选择原子张成的子空间上,然后对所有被选择原子的系数进行更新,使得产生的残差与已被选择的所有原子都正交,其残差计算的实质是进行Gram-Schmidt正交化,正交投影能够在保证信号重构精度的情况下减小迭代次数。OMPBVS具有将光谱维度降低至样本大小规模的能力,其变量选择能力与LASSO相当,但与LASSO相比,由于OMPBVS损失函数的优化方法是前向选择算法,减少了迭代次数,并且可以精确控制选择变量的数量。分别在beer数据集和Wheat kernels数据集上进行变量选择实验,比较PLS,MCUVE-PLS,CARS-PLS,WMSCVS,LASSOLarsCV和OMPBVS六种变量选择方法的性能。其中beer数据集共60个样本,采用Kennard Stone (KS)方法划分训练集样本36个,测试集样本24个,预测变量为Original extract concentration。Wheat kernels数据集共523个样本,训练集样本415个,测试集样本108个,预测值为蛋白质含量。OMPBVS方法在beer数据集上选择变量个数、RMSEC和RMSEP分别为2,0.205 2和0.159 8,在Wheat kernels数据集上选择变量个数、RMSEC和RMSEP分别为9,0.450 2和0.412 5,其变量选择能力和模型性能均好于其他五种方法,这说明OMPBVS是一种有效的近红外光谱变量选择和定量分析方法。OMPBVS变量选择方法在小样本情况下具有良好的泛化能力,能够减少选择变量的数量,提高变量选择的稳健性。此外,基于SNV和MSC等光谱预处理方法,能够在一定程度上减少选择变量的个数,提高模型的可解释性。  相似文献   
6.
研究了Delannoy数与Schr?der数.利用分析方法和组合技巧,建立了任意多个Delannoy数乘积的一些和式公式,并对Schroder数的和式公式进行了类似的研究.  相似文献   
7.
针对甲烷在大气中背景气体成分复杂、检测难度大、稳定性差等问题,本文基于可调谐二极管激光吸收光谱技术和波长调制光谱技术,将积分梳状滤波器与有限脉冲响应滤波器相结合应用于数字正交锁相放大器,开展大气中甲烷气体的痕量检测实验研究。实验表明,与传统的数字正交锁相放大器相比较,改进的数字正交锁相放大器提取的二次谐波信号的信噪比从38.61 dB提高到44.95 dB;将非线性迭代最小二乘法-极限学习机算法模型应用于甲烷气体浓度反演,与经典的最小二乘法相比较,其均方根误差减小了0.907;通过16组浓度步进实验测试,该系统的实际检测下限为1 ppm;在压力为600 mbar,温度为25℃,甲烷浓度为50 ppm进行3 h的长期稳定性测试,检测的甲烷浓度变化范围为49.6~50.3 ppm,其标准差为0.0921 ppm。当积分时间达到56 s时,该系统的理论检测极限为25.6 ppb。积分梳状滤波器和非线性迭代最小二乘法-极限学习机算法模型在红外气体检测方面具有较高的优越性和实用前景。  相似文献   
8.
9.
Burgers方程是一类应用广泛的非线性偏微分方程,方程中的非线性项难以处理。该文提出一种新的时空多项式配点法——多项式特解法求解三维Burgers方程。求解过程分为两步:第一步,对三维Burgers方程中的线性导数项(包括时间导数项),求出相应的多项式特解。第二步,将求出的多项式特解作为基函数,对三维Burgers方程中剩余的非线性项进行迭代求解。与时空多项式函数作为基函数对三维Burgers方程进行直接求解相比,该算法简单易行,得到的近似解精度非常高,算法极其稳定,对于教学过程中提高学生的编程能力,加深对高维Burgers方程的理解能力以及Burgers方程的实际应用具有重要意义。  相似文献   
10.
设K是一个虚二次域,O为K中的一个order.由定义,O的希尔伯特类多项式HO(x)是一个整系数的首一不可约多项式,它的复根恰为所有具有O—复乘的椭圆曲线的j—不变量.设p∈N为一个在K中惯性的素数,且p严格大于|disc(O).若Ho(x)(mod p)的Fp根的所组成的集合非空,我们证明群Pic(O[2]在该集合上有一个自由且传递的作用;因此Ho(x)(mod p)的Fp根的个数要么等于0,要么等于|Pic(O)[2]|.我们还给出了一个关于Fp根存在性的具体判别方法.类似的结果首先由Xiao等人在文献[25]中得到,后又经李等人在文献[13]广泛推广.本文结果已在李等人的工作中出现,但方法与之完全不同.  相似文献   
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