融合稀疏八叉树与卷积神经网络的汽车风阻系数预测

针对汽车风阻系数预测研究中参数化方法难以准确表征汽车外造型的难题,提出融合稀疏八叉树与卷积神经网络的汽车风阻系数预测方法。将汽车外造型按照八叉树结构离散,使用平均法向量对离散的复杂曲面进行简化,利用卷积神经网络对八叉树形式的汽车外造型进行特征提取,进而对汽车风阻系数进行快速预测。通过改变卷积层数与全连接层数,研究了不同卷积神经网络结构对风阻系数预测精度的影响。与参数化方法相比,本文提出的外造型表示方法能更好地描述模型细节,构建的卷积神经网络结构对风阻系数预测的最小相对误差为1.453%,且计算速度是CFD仿真的1620倍,具有较高的精度及计算效率。     

近红外聚乙烯醇荧光高分子材料的制备及性能

以一种方酸菁染料、水溶性石墨烯和聚乙烯醇为原料,设计合成了在近红外区具有强荧光(660~665 nm)特性及良好的光热稳定性的方酸菁/聚乙烯醇二元和方酸菁/石墨烯/聚乙烯醇三元高分子材料;与在水中相比,方酸菁染料在聚乙烯醇中的最大紫外-可见吸收和荧光波长红移,荧光强度和光稳定性大幅提高;石墨烯的存在增强了材料的光稳定性。     

强激光场中的原子电离

按照激光场的强度，原子与强激光场的相互作用可以大致分成几个典型区域，文章概述了不同区域内民离的基本特征和相应的理论模型，重点介绍了描述强场电离程的准静态理论，并讨论了各种理论的适用范围。