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1.
<正>为了把"教学做"融为一体,北京工业大学实验班大学物理课开展了"课后沙龙"活动。学生在第四节下课后因为食堂拥挤不急于离开教室,教师因势利导,利用课后10-20分钟时间,请两位同学给大家介绍他所感兴趣的科技知识或对生活的感悟等等。每周一次,一次两人,已经坚持开展了两届。对愿 相似文献
2.
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。 相似文献
3.
基于计算流体力学(CFD)理论,研究了不同曲率半径的螺旋导流片的托卡马克真空室内线圈水冷管道接头。利用湍流数值模拟方法,分析了线圈管道接头导流片曲率半径比、冷却水入口流速对线圈管道内流体平均雷诺数分布的影响。结果表明,不同导流片曲率半径比的线圈管道内的流体雷诺数分布曲线相似,平均雷诺数随入口流速的增加而增大,管道接头出口雷诺数随导流片曲率半径比的增大而减小,导流片曲率半径比小的管接头更适用于线圈水冷曲线管的二次流强化。此外,还为导流片曲率半径比为0.2的管接头拟合了管接头出口雷诺数与入口流速的关系式,为进一步研究类似于托卡马克真空室内线圈管道的曲线管接头的二次流强化提供理论基础。 相似文献
4.
5.
6.
设计并搭建了一套高精度的磁场测量和补偿系统,并结合中国科学院高能物理研究所(IHEP)的2K超导腔垂直测试平台对1.3 GHz单加速间隙超导腔的磁通排出效应开展了实验研究:利用研制的磁场测量和补偿系统能够精密地测量超导腔赤道位置磁场,并能够将磁场补偿至小于5.0×10-8 T;并对超导腔不同表面温度梯度下的磁通排出效应进行了测量分析;对钉扎了磁场的超导腔进行了射频性能测试,研究了超导腔电阻对磁通钉扎的敏感度,以及在不同电场梯度下超导腔的表面电阻变化情况。结果表明,研制的高精度磁场测量和补偿系统能够满足超导腔磁通排出研究的需求;高的超导腔表面温度梯度有利于磁通的排出;磁通钉扎电阻的敏感度随着加速电场梯度的增加而增大,导致超导腔的性能下降。此实验研究也为后续超导腔的研制奠定了一定基础。 相似文献
7.
中国科学院近代物理研究所正在进行国际首台45 GHz全铌三锡超导离子源FECR(Fourth Electron Cyclotron Resonance)磁体的研制,该离子源磁体线圈由六个铌三锡超导六极线圈和四个铌三锡超导螺线管线圈组成。由于单根超导线绕制异形六极线圈(非标准鞍型)技术难度大,且铌三锡超导性能对应力敏感,为了测试单个铌三锡六极线圈性能能否达到设计指标,基于铝合金壳层结构和Bladder-Key精确预紧技术,设计了镜像磁场约束结构。本工作主要阐述了运用ANSYS参数化设计编程对镜像磁场结构进行优化设计的过程和优化后的镜像磁场结构,确定了室温预应力大小,并给出了线圈经过室温预紧、冷却降温和加电励磁后的最大等效应力。进一步结合实际六极线圈制作公差(±0.1 mm),分析和评估了公差对镜像磁场结构中六极线圈预应力施加的影响。 相似文献
8.
CFQS装置是中国西南交通大学(SWJTU)和日本国家核融合科学研究所(NIFS)联合设计制造的中国首台准环对称仿星器,为满足装置0.1 T稳态运行的实验要求,需要为其磁体线圈设计相应的电源系统。本设计方案考虑工程实际估算线路阻抗,考虑工程裕度、电源以负载参数的1.2倍进行计算,并建立电源系统的Simulink仿真模型,分析负载电流纹波大小及网侧谐波含量。根据仿真结果优化设计方案,通过在直流侧增加无源滤波器,减小输出电流纹波,分析直流侧电压代数形式,计算滤波器参数,并仿真调节得到更加符合实际需求的滤波器参数,满足装置准环对称位形的分布磁场精度对磁体线圈电流纹波的要求。 相似文献
9.
10.
多通道磁共振成像方法采用多个接收线圈同时欠采样k空间以加快成像速度,并基于后处理算法重建图像,但在较高加速因子时,其图像重建质量仍然较差.本文提出了一种基于PCAU-Net的快速多通道磁共振成像方法,将单通道实数U型卷积神经网络拓展到多通道复数卷积神经网络,设计了一种结构不对称的U型网络结构,通过在解码部分减小网络规模以降低模型的复杂度.PCAU-Net网络在跳跃连接前增加了1×1卷积,以实现跨通道信息交互.输入和输出之间利用残差连接为误差的反向传播提供捷径.实验结果表明,使用规则和随机采样模板,在不同加速因子时,相比常规的GRAPPA重建算法和SPIRiT重建方法,本文提出的PCAU-Net方法可高质量重建出磁共振复数图像,并且相比于PCU-Net方法,PCAU-Net减少了模型参数、缩短了训练时间. 相似文献