压电网络复合板的波动特性与隔声性能分析

在压电网络复合板机电耦合波动方程基础上,首先对在其中传播的弯曲波的波动特性进行了分析,发现压电网络复合板中同时存在两种不同频散特性的弯曲波,电感电阻并联型压电网络复合板中存在的两种弯曲波的频散曲线具有频率转向现象;在频率转向区,弯曲波的衰减常数或达到最大或迅速增大这一结论为压电网络复合板的减振降噪设计提供了参考。对压电网络复合板中的能量分析给出了这一结论的机理:即在频率转向区板中的机械能与电能能够进行最大的能量交换;在波动分析的基础上对压电网络复合板的隔声特性进行了分析,发现压电网络复合板隔声曲线上的低谷随外界电感值的变化能够发生移动或者消失,最后结合压电网络复合板的波动频散特性对复合板的隔声机理进行了分析,为设计压电网络复合板的隔声性能提供了理论参考。      

基于虚拟筛选策略发现新型潜在JAK3小分子抑制剂

利用已知活性的分子采用基于配体的策略构建药效团模型,通过基于类药规则、药效团模型、多种精度的分子对接算法、MM/GBSA结合能预测以及ADMET筛选手段对含约250万个分子的数据库进行虚拟筛选。发现5种JAK3抑制剂的新型骨架,其中6个以1-苯基咪唑烷-2-酮为骨架的分子在与JAK3激酶的结合能以及分子的ADMET性质评价方面均表现优异,具备高JAK3抑制剂潜力,被认为是虚拟筛选的命中分子。     

基于光纤气体检测技术的煤矿自然发火预测预报系统

 分析了近红外光谱吸收式气体检测的基本原理以及煤矿采空区自然发火特征气体的选择,通过使用近红外激光光谱吸收式光纤气体传感器对采空区火灾特征气体浓度检测,报道实现了一套基于多种气体参数的火灾预测预报系统。系统使用分布反馈式半导体激光器（DFB LD）作为光源,光源驱动为低频锯齿波信号叠加高频正弦波信号,通过锁相放大器实现信号提取。根据采空区三带静态分布理论,给出了判断采空区自然发火危险程度的判定方法。该系统全部使用光纤进行井下信号传输和气体检测,使得检测精度更高,不带电工作,实时性更强,系统更加稳定可靠。     

基于综合破坏指数的混凝土重力坝易损性分析

目前,多采用单一响应指标研究混凝土重力坝的易损性,难以综合表征坝体结构的破坏概率。考虑多重指标共同作用的结果,以混凝土重力坝坝顶相对坝踵顺河向位移、整体损伤指数、坝基面累积滑动位移为单一响应指标,采用非线性动力时程分析,根据功效系数法计算各单一响应指标的功效分数,应用变权模型得到坝体综合破坏指数。分析综合破坏指数与其他响应指标的相关性,给出基于综合破坏指数的四级震害划分标准,对比研究基于单一响应指标和综合破坏指数的混凝土重力坝地震易损性曲线。结果表明,较小或较大地震动强度下采用单一响应指标进行易损性评价结果或偏于保守或偏于危险,而采用变权模型得出的综合破坏指数进行易损性评价,可以适应地震动强度的变化,全面客观预估坝体在不同地震动强度下达到各个等级破坏的概率。     

分布反馈光纤激光器封装工艺

分析了分布反馈光纤激光器的声波敏感机理,发现阻断"弦"结构对声振动的传递和响应是隔声隔振封装工艺的关键.根据分析设计了一种主体为弧形中性轴线槽的封装结构,分布反馈光纤激光器有源相移光栅在一定预拉力下粘结固定在封装结构的槽中,光栅各点均贴附在弧形平面上.实验结果表明,这种结构有效消除了声致弯曲等效应的影响,使激光器窄线宽特性在外界声波和振动冲击下能够得到良好保持.同时,实现了激光波长大范围的温度调谐,波长温度调谐系数由10 pm/℃提高到30 pm/℃以上,且激光器输出性能稳定.     

基于激光近红外的稻米油掺伪定性-定量分析

该文主要研究激光近红外光谱分析技术结合化学计量学方法对稻米油掺伪进行定性-定量分析。分别将大豆油、玉米油、菜籽油、餐饮废弃油掺入稻米油中,按照不同质量比配置189个掺伪油样,利用激光近红外光谱仪采集光谱;对采集的稻米油掺伪图谱数据进行多元散射校正(MSC)、正交信号校正 (OSC)、标准正态变量变换和去趋势技术联用算法(SNV_DT)三种不同预处理并与原始数据进行比较。采用连续投影算法(SPA)对经过预处理的光谱数据进行特征波长提取,应用支持向量机分类(SVC)方法建立稻米油掺伪样品的定性分类校正模型,选择网格搜索算法对模型参数组合(C,g)进行寻优,确定最优参数组合。另采用后向间隔偏最小二乘法(BiPLS)和SPA对预处理后的光谱数据进行特征波长提取,分别应用偏最小二乘法(PLS)和支持向量机回归(SVR)建立掺伪油含量的定量校正模型,并选用网格搜索算法对SVR模型参数组合(C,g)进行寻优,建立最优参数模型。研究表明,建立的SVC模型预测集和校正集的准确率分别达到了95%和100%;对比SVR和PLS方法建立的数学模型对稻米油中掺杂油脂的含量的预测,两种方法均能够实现含量预测,SVR模型的预测能力更好,相关系数R高于0.99,均方根误差(MSE)低于5.55×10-4,预测精度高。结果表明,采用激光近红外光谱分析技术可以实现稻米油掺伪的定性-定量分析,同时为其他油脂的掺伪分析提供了方法。     

自放大结构分布反馈光纤激光器输出特性

在光敏性掺铒光纤上制作了45mm长非对称相移结构光纤光栅,构成前后向功率输出比大于100∶1的分布反馈光纤激光器.利用一定长度的掺铒光纤吸收有源相移光栅后的剩余泵浦光,实现了对前向输出激光信号的放大,并采用OptiSystem软件模拟了掺铒光纤长度与增益的关系.为了保持输出激光的窄线宽和低噪音特性,利用布喇格波长与激光相同的光纤光栅和光纤环行器构成光窄带滤波器,对放大后激光信号的ASE噪音进行滤除.研究表明:所设计的激光器结构充分利用了泵浦光,在300mW的(980nm)泵浦功率下获得了功率为32.5mW,线宽为11.5kHz,相对强度噪音为-87dB/Hz的激光输出.     

Short distributed feedback fiber laser with unidirectional output for sensing applications

A short distributed feedback fiber laser with a nearly unidirectional output is fabricated and tested. The short fiber laser is made of a polarization-dependent phase-shift grating fabricated with a vertically polarized 244-nm ultraviolet (UV) laser. A single ∏ phase-shift is introduced to a 2-cm grating at a specified position by directly moving the phase mask during UV beam scanning. Test results show that the laser has a single polarization longitudinal mode with 2.6-mW pump threshold. The backward-to-forward output power ratio is approximately 30:1. The relative intensity noise is -88 dB/Hz, and the linewidth is approximately 10 kHz at 75-mW 980-nm pumping. The unidirectional output and short dimension of this short fiber laser make it very useful in sensing applications, especially in multiplexed sensing applications.     

应用近红外光谱对低碳数脂肪酸含量预测

应用近红外光谱技术结合支持向量机回归(support vector machine regression, SVR)方法测量食用植物油脂低碳数脂肪酸(C≤14)含量。使用SupNIR-5700近红外光谱仪采集58个样品的近红外光谱图,通过偏最小二乘(partial least square, PLS)算法剔除奇异样品。选择其中具有代表性的52个样品进行主成分分析(principal component analysis, PCA),选取径向基(radial basis function, RBF)核函数建立支持向量机回归模型,并对光谱预处理方法和参数寻优方法进行了详细的分析和讨论。实验表明,经过粒子群算法(particle swarm optimization, PSO)优化后模型的性能都有所提高,泛化能力更强,预测的准确度和稳健性更好;其中预处理方法2经过PSO优化寻优后的参数C=2.085, γ=22.20时,预测集和校正集相关系数(correlation coefficient, r)分别达到了0.998 0和0.925 8,均方根误差(root mean square error, MSE)分别为0.000 4和0.014 3。研究结果表明,应用近红外光谱结合PSO-SVR方法进行食用植物油脂低碳数脂肪酸含量快速、准确的预测是可行的。     

在永磁体强磁场中Mn1.2Fe0.8P1-xSix系列化合物热磁发电研究

研究了处于永磁体强磁场中Mn_1.2Fe_0.8P_1-xSi_x 系列化合物的热磁发电性能, 采用高性能球磨和固相烧结合成方法制备了Mn_1.2Fe_0.8P_1-xSi_x 系列化合物, 并对该系列化合物的物相结构、磁性和热磁发电性能进行了测量. 结果表明: Mn_1.2Fe_0.8P_0.37Si_0.63和Mn_1.2Fe_0.8P_0.35Si_0.65化合物是具有Fe₂P型六角结构的一级相变软磁性材料, 两者居里温度分别为334 K和348 K, 处于工业余热温区. 根据一级相变磁性材料在居里温度磁化强度发生突变这一特性, 研制热磁发电演示装置, 测量了Mn_1.2Fe_0.8P_0.37Si_0.63和Mn_1.2Fe_0.8P_0.35Si_0.65这两种材料铁磁相变产生感应电流大小与线圈匝数、热磁发电材料质量、表面积、表面上温度梯度的关系. 研究结果表明, Mn_1.2Fe_0.8P_1-xSi_x系列化合物具有很好的热磁发电性能, 有望成为热磁发电候选材料.