大俘获立体角的内靶超导螺线管表面muon源的设计研究

高通量μ子源是国际上μ子科学研究的重要条件。在中国散裂中子源的高能质子应用区中,运用蒙特卡罗工具Geant4和G4beamline软件设计了使用内靶超导螺线管俘获高通量表面μ子的束线。与传统的分离靶和基于四极磁铁的收集系统相比,大孔径超导螺线管可以将收集效率提高两个量级。通过对不同靶材的粒子产率进行分析得出石墨是最佳靶材,然后比较俘获螺线管与束流的不同偏转角度下收集的表面μ的产率,提出了合理的较高产率的俘获和输运螺线管的设计方案,并与常规磁铁方案比较,最终在衰变螺线管端口的表面μ通量高达108/s。     

电场作用下HR神经元的分岔分析及参数辨识

详细分析了电场作用下四维Hindmarsh-Rose（HR）神经元模型的分岔模式及放电行为。通过数值仿真得到该神经元模型的多组双参数分岔图、最大Lyapunov指数图、峰峰间期分岔图等,发现该模型在双参数平面上存在倍周期分岔、加周期分岔等模式及“锯齿状”混沌结构。通过构建合适的目标函数,提出了自适应混合粒子群遗传算法,将神经元模型的参数辨识转化为最优化问题。数值仿真结果表明,算法对神经元模型的参数辨识效果较好,能更准确地辨识未知参数,具有一定优越性。