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1.
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 ℃。  相似文献   
2.
建设具有创新性、高阶性和挑战度的“金课”,是当代创新型人才培养的必然要求。大学化学是本校非化学类理工科专业基础课,相比于数学和物理,学生重视不足,导致教学效果不理想。为了解决这一问题,采取以学生为主的混合式教学模式,通过设置基础性、应用性及创新性问题,引导学生分层次解决,提高学生参与主动性。所设置的应用性问题包括科技前沿、专业相关、社会热点等,以增加内容的深度和广度,激发学生探索的兴趣。通过实验方案设计及实验检验培养学生的创新思维。采取累加式进行教学效果评价,实践表明该混合式教学模式能显著提高学生自主学习能力和兴趣,提高教学效果。  相似文献   
3.
中性线修正型变截面梁类构件压电控制   总被引:1,自引:1,他引:0  
传统绝对节点坐标法(absolute nodal coordinate formulation, ANCF)在变截面梁类构件建模过程中常以几何中位线等效构造单元中性线, 难以对变截面单元位移场状态进行精确描述. 为解决此类问题, 本文以中细型变截面梁类构件为研究对象, 深入考虑变截面结构几何因素及复合材料属性对变截面梁类构件中性线位置所产生的偏差影响, 建立修正型变截面梁单元位移场描述方法. 并进一步结合负应变率压电控制策略, 通过传感型及作动型压电片提出变截面梁类构件在空间热载荷作用下的ANCF主动抑振抑变控制方法. 同时, 以变截面太阳帆桅杆在轨实际运行状态为算例, 通过所述方法分析验证了模型在动力学参数预测过程中的准确性及精确性, 并深入探究变截面梁类构件在不同压电安装策略下的动态行为参数演化规律. 据其分析结果可知, ANCF主动抑振抑变控制方法随作动型压电片与传感型压电片之间安装距离的增加, 其控制同步性将会降低; 且在一定程度内提高增益调节系数可加强控制系统的稳定性及灵敏性, 但该参数一旦发生超调亦会激励变截面梁类构件产生非稳定性振动.   相似文献   
4.
计算机视觉的飞速发展, 使得采用视觉技术辅助无人船航行成为可能. 在无人船巡航过程中, 获取船体航向是航行控制的必备基础. 特征匹配是无人船相关视觉技术中的重要部分, 是目标识别和定位等功能的关键步骤. 获取无人船运动姿态的基本步骤是对图像前后帧进行有效的特征提取和匹配. 针对水域环境中的图像静态特征提取速度慢、精度低的问题, 本文提出一种图像匹配方法以求取无人船的航行姿态角. 首先对图像预处理, 并对有效区域进行特征提取. 其次, 设计一种基于描述子相似度的初始特征匹配策略. 再其次, 筛选特征匹配对, 优化模型参数. 最后, 通过前后帧旋转矩阵计算航行姿态角. 实验表明, 该方法能有效提取无人船的航行姿态角.  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.
7.
本文研究了基于三角直觉模糊数信息的双边匹配问题。给出了三角直觉模糊数和双边匹配的相关理论;以实现每个主体三角直觉模糊满意度最高为目标,考虑到一对一双边匹配约束,构建了多目标双边匹配模型;运用线性加权法和三角模糊数重心法,将多目标双边匹配模型转化为单目标双边匹配模型;进而通过求解该模型获得“最佳”双边匹配方案。风险投资者和风险投资企业的匹配算例证明了所提双边匹配决策的可行性和实用性。  相似文献   
8.
猪肉内部结构成分复杂,各部位的成分相似,分辨较为困难。结合激光诱导击穿光谱技术,通过光谱分析的方式提高分类精度。以5种不同部位的长白山黑猪肉(里脊肉、梅花肉、后腿肉、前腿肉、五花肉)作为待测样品,通过冷藏、切片等预处理方法,探究激光诱导击穿光谱技术鉴别猪肉脂肪与肌肉及其不同部位的可行性。首先通过采集猪肉脂肪样品与肌肉样品的LIBS谱线信息发现,猪肉中Mg,K,Fe,Cu,Ca和Na等元素较为丰富,并在脂肪样品光谱中发现C-N键,与肌肉样品LIBS谱线信息相比,脂肪样品受其内部水分、有机质成分影响致使其谱线信息背景和噪声信号干扰较大,二者谱线信息存在一定差异,说明LIBS可对脂肪组织与肌肉组织进行鉴别。通过对目标元素Ca,Na,Mg,K和Al其LIBS特征谱线强度进行检测,计算Mg/Ca,Al/Ca,Na/Ca和K/Ca比值,发现与Al/Ca和Mg/Ca相比,Na/Ca和K/Ca各部位元素比值分布差异明显,在此基础上,根据Na/Ca和K/Ca比值,计算猪肉各部位元素分布决策阈值[(1-α)=90%]。发现与Al/Ca和Mg/Ca比值相比,Na/Ca和K/Ca更能明显的反应出各部位元素分布的不同。其比值分布阈值基本可对猪肉各部位进行区分。以前腿肉与后腿肉为例,前腿肉Na/Ca和K/Ca比值分别分布在1.29~1.58和0.31~0.42,后腿肉Na/Ca和K/Ca比值分别分布在0.98~1.18和0.15~0.23。其元素比值分布无明显重叠。最后,为提高LIBS技术对猪肉不同组织分类的可靠性,将光谱元素强度比值数据与主成分分析法相结合,基本可以实现对猪肉各部位的分类,说明元素特征谱线强度比值在对猪肉各部位分类时具有一定的预测精度。该工作证明,使用激光诱导击穿光谱技术对猪肉进行分类识别等定性分析时具有一定可行性,有望适用于其他生物组织检测分析。  相似文献   
9.
Although recent decades have witnessed the synthesis of 1,3,4-thiadiazoles via phosphorus POCl3-promoted cyclization reaction, simultaneous access to 2-amino-1,3,4-thiadiazole and 2-amino-1,3,4-oxadiazole analogs remains unexpected and elusive. Herein, a detailed regiocontrolled synthesis of 2-amino-1,3,4-thiadiazoles in good to high yields with good regioselectivities from readily available thiosemicarbazides using POCl3 was disclosed. Meantime, to establish a comprehensive structure–activity relationship, 2-amino-1,3,4-oxadiazole derivatives as single regioisomers were prepared via EDCI·HCl-triggered cyclization of the thiosemicarbazide intermediates. The in vitro anti-influenza assays proved that the selected compounds with the pyrazine/pyridine ring exhibited certain inhibitory activities against influenza A virus strains A/HK/68 (H3N2) and A/PR/8/34 (H1N1) in MDCK cells. Among them, N-(adamantan-1-yl)-5-(5-(azepan-1-yl)pyrazin-2-yl)-1,3,4-thiadiazol-2-amine (4j) was the most active compound, and exhibited favorable activity with EC50 values of 3.5 μM and 7.5 μM, respectively. In addition, the molecular docking results explained the reason why compound 4j had dual inhibitory activity and revealed the reasonable binding mode of this compound with the M2-S31N and M2-WT ion channels. This compound had the potential to be further developed as an anti-influenza drug.  相似文献   
10.
电力变压器油的检测分析是电力变压器故障诊断的有效方法,快速识别电力变压器油的油样对电力变压器故障诊断工作有重大意义。常规的电力变压器油的检测技术主要是气相色谱法,此方法操作比较复杂,且不适合在线检测,不能及时发现变压器的故障隐患。提出一种激光诱导荧光光谱(LIF)技术与极限学习机(ELM)算法的电力变压器故障诊断研究的方法。实验采集四种油样,分别为热性故障油、电性故障油、局部受潮油以及原油。使用激光发生器激发油样而发射荧光,获取不同油样光谱数据,采用MSC、SNV预处理算法对光谱数据进行处理,防止噪声等因素干扰。随后,利用KPCA和PCA降维,主成分个数皆取5,KPCA处理后显示MSC预处理的累计贡献率最高,为99%,经MSC预处理的PCA模型累计贡献率依然达到95%以上,Original-KPCA与Original-PCA模型的累计贡献率均达到65%以下,可以发现,采用预处理的模型,累计贡献率均有上升。最后,分别对两种降维后的数据利用ELM进行回归拟合。实验表明,KPCA、PCA两种降维方式,KPCA算法表现性能较好,处理数据时间更短,提高了模型的可靠性和效率。同KPCA降维方式下,MSC-ELM模型的拟合优度R2为0.999 41,均方误差MSE为0.074%;SNV-ELM拟合优度R2为0.999 08,均方误差MSE为0.129%;Original-ELM拟合优度R2为0.996 95,均方误差MSE为0.399%;对比可以发现MSC比SNV处理后的效果更好,MSC-KPCA-ELM模型表现效果最佳,预测值与真实值更为接近,均方根误差最小。结果证明,MSC-KPCA-ELM模型结合激光诱导荧光光谱技术更加适用于对电力变压器是否发生故障的快速诊断,精确判断为哪种故障类型,保障电力设备的运行安全。  相似文献   
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