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1.
针对鸥翼型非球面面形检测的难题,提出了一种白光干涉拼接测量方案。基于白光显微干涉测量结合子孔径拼接的测量原理对扫描路径进行规划。搭建白光干涉拼接测量平台完成了对10 mm鸥翼型非球面的59个子孔径的高精度测量。利用同步子孔径拼接算法对测得的子孔径数据进行拼接,得到了全口径面形误差。开展了利用高精度轮廓仪和计算机生成全息图(CGH)补偿器对鸥翼型非球面面形进行检测的对比实验。结果表明,所提检测方案的面形误差数值和分布均与高精度轮廓仪和CGH补偿器得到的结果吻合,有效验证了所提测量方案的正确性。  相似文献   
2.
3.
介绍了强流重离子加速器装置HIAF(High Intensity heavy-ion Accelerator Facility)项目增强器BRing(Booster Ring)快脉冲二极磁铁的性能指标、测量要求和测量方法,描述了快脉冲二极磁铁稳态磁场测量系统及动态磁场测量系统的构成。在稳态磁场测量中,为提高积分磁场测量精度和测量效率,长线圈测量系统采用了on fly技术;在动态磁场测量中,研制了用于磁场延迟及磁场畸变测量的矩阵线圈。通过样机磁铁的测量,完成了测量系统的性能指标验证和磁铁的稳态磁场测量。实测结果表明,样机磁铁的设计和制造均达到了预期指标,并依据测量数据完成了磁铁的二次削斜。  相似文献   
4.
提出一种测量材料超声横波衰减-频率曲线(αs-f)的方法:应用窄带脉冲驱动接触式横波探头的脉冲反射方式,采用石英晶体作为耦合块,通过测量耦合块和被测试块耦合界面的声压反射和透射系数,并在衍射修正下测量得到单频率下的超声横波衰减系数;在探头有效带宽内改变发射频率并重复测量,得到不同频率下超声横波衰减系数数值;利用非线性最小二乘拟合方法得到其αs-f曲线。采用该方法对铝合金6061材料的衰减系数进行测量,得到αs-f曲线结果为αs(f,2z)=0.32f2.93,皮尔逊相关系数R为0.9864。测量结果与现有方法所得结果进行对比,本方法在单频率下的结果与现有方法吻合,表明本方法测量的有效性,而多频率测量的方法对研究材料αs-f关系具有重要意义。   相似文献   
5.
采用固相反应法合成了一种Zr Cu Si As型准二维层状锰基化合物Th Mn Sb N.基于X射线粉末衍射的结构精修显示,该化合物属于P4/nmm空间群.其晶胞参数为a=4.1731?, c=9.5160?.电输运测量显示,该化合物电阻率随温度下降缓慢上升,且在16 K附近出现电阻率异常.与此同时,该材料的磁化率在同一温度附近出现异常,显示出类似磁性相变的行为.进一步的比热测量中没有观察到磁相变导致的比热异常.另外,低温下的比热分析显示,该材料的电子比热系数为γ=19.7 m J·mol–1·K–2,远高于其他同类锰基化合物.该结果与电输运测量中观察到的低电阻率行为相符,暗示Th Mn Sb N中费米面附近存在可观的电子态密度.基于对一系列Zr Cu Si As型化合物晶体结构细节的比较,分析了含有萤石型Th2N2层的系列化合物中导电层所受化学压力的不同作用形式.  相似文献   
6.
课程体系是人才培养的载体。为了更好地培养拔尖创新人才,南京大学化学国家级实验教学示范中心依据化学学科的特点和发展趋势,以科学内容的内在联系和研究规律为主线构建了“化学实验基础?化学合成与表征+化学原理与测量?化学功能分子实验+化学生物学综合实验+基于项目的研究实验”实验课程新体系,按照一流课程建设要求(高阶性、创新性和挑战度)对实验教学内容进行了优化,并建立起与之相适应的实验教学平台。新课程体系综合考虑了化学一级学科的整体性和关联学科的交叉性,在南京大学化学化工学院“拔尖计划”和“强基计划”学生中实施,教学效果显著。  相似文献   
7.
8.
传统的塑料闪烁体由于其低有效原子序数和密度,不适用于能谱探测领域。有机重金属化合物掺杂塑料闪烁体的制备为塑料闪烁体实现能谱探测提供了一种有效途径。而有机锡化合物掺杂塑料闪烁体具有高光峰灵敏度,并保留了塑料闪烁体的快衰减特性。本文通过自由基聚合的方法成功制备了不同浓度2-(三丁基锡烷基)呋喃掺杂的聚乙烯基甲苯(PVT)基塑料闪烁体,并对其光学和闪烁性能进行了测试和比较。其中掺杂20%2-(三丁基锡烷基)呋喃的PVT基塑料闪烁体的透光率可达90%,X射线激发发射光谱主峰位于425 nm处,光产额为6700 ph/MeV,能量分辨率为15.8%@662 keV,衰减时间约为4.3 ns。我们也制备了1英寸直径、掺杂20%2-(三丁基锡烷基)呋喃的塑料闪烁体,具有6300 ph/MeV的光产额和15.8%@662 keV的能量分辨率。  相似文献   
9.
10.
近年来, 随着深度学习在图像处理、语音识别、自动驾驶、自然语言处理等领域迅速发展, 该技术也被越来越广泛地应用于处理具有复杂非线性、高维度、大数据量等特点的流体力学方向. 传统的方法无法有效地处理这些庞大的数据, 深度学习因其具有强大的函数拟合能力, 可以从大量的数据中挖掘有用的信息. 当前, 流体力学深度学习技术有了初步的一些研究成果, 在流动信息特征提取、多源数据信息融合及流场的智能重构等方面具有重要的工程价值, 其应用潜力逐渐得到证实. 如何利用地面风洞试验、数值模拟及飞行试验获取的数据进行深入挖掘, 快速智能感知及重构流场, 可为主动流动控制提供重要指导. 本文主要从深度学习不同类型的网络结构出发探讨了卷积神经网络在流场重构中的研究进展, 文章首先介绍卷积神经网络的一些基本概念以及基本网络结构, 之后简要介绍流场超分辨率重构网络、端到端的映射网络、长短期记忆网络的基本结构与理论, 并详细归纳出他们的改进形式在流场重构领域的一系列研究进展与成果, 最后对文章做出总结并探讨了流场重构深度学习技术所面临的挑战与展望.   相似文献   
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