力学研究中"大数据"的启示、应用与挑战

大数据在全世界发展迅猛, 应用成效显著.大数据独特的思维和方法, 为科学研究与探索提供了全新的范式.力学研究中,高时空分辨率、多参数同步观测与高精度、大规模模拟手段的发展,为力学大数据的发展提供了契机,大数据、机器智能方法的应用正呈现快速上升趋势.本文旨在分析大数据思维方法在力学研究中的应用, 及其启示与挑战.首先从大数据资源、大数据科学及大数据技术3个层面分析了大数据的内涵及研究态势,概括了国内外政府及组织机构的大数据发展规划.而后对比分析了力学思维方法与大数据思维方法的特点,指出两者的本质区别在于数据使用方式的不同而带来的范式差异:大数据采用数据驱动模型替代力学中的偏微分方程组以描述问题,在复杂系统的分析、预测中优势显著.回顾了大数据方法在材料性能预测、材料本构建模、湍流建模、结构健康监测及试验力学等方面的最新研究进展,以及动态数据驱动与数字孪生等大数据驱动的建模模拟新范式.总结了大数据在力学研究中应用的3种方式, 即驱动已有模型改进,挖掘复杂隐含的规律, 以及替代已有的理论方法等. 最后,建议以力学研究为主体和牵引, 大数据与力学双驱动,推动大数据与力学交叉形成理论与方法突破、及学科发展新方向.      

激光惯性约束聚变靶制备技术研究进展

在实验室实现聚变反应释放的能量大于点燃聚变反应所需能量的阈值是当今世界ICF研究的主要目标,实现这一目标仍需要深入研究一系列的关键物理问题。在ICF研究中,制靶能力的发展与提升至关重要,靶的质量是实验成功的核心要素之一。本文介绍了国际ICF靶制备工作近年来在新型烧蚀层材料靶丸、新型靶丸支撑技术、优化黑腔材料与构型以及减小燃料填充管直径等方面取得的一系列进展,并结合ICF物理需求,简要阐述了ICF靶的发展趋势。     

油楠树脂油化学成分的研究

采用毛细管气相色谱-质谱(CGC-MS)联用技术对油楠树脂油的化学成分进行研究,共分离出42个峰,并确认了其中39种成分,占总油量的94.31%。分离出的主要成分为蓖麻油酸(17.91%);7,7,8,8-四甲基二环[4.2.0]辛烷-1(6),3-二烯-2,5-二酮(7.60%);1,2-二乙基-3,4-二甲基-苯(6.70%);1,2,6,6-四甲基-1,3-环己二烯(5.35%);n-棕榈酸(4.47%);1,3,4-三甲基-3-环己烯-1-甲醛(4.17%)。     

基于机载激光雷达点云的雪道坡度提取算法

滑雪场的雪道坡度信息不仅是雪场规划和建设所需的必要内容,也是滑雪运动员提高成绩、减少运动损伤的重要数据。传统的手动测量方式费时费力,且雪场的低温环境不利于测量人员长时间作业。为了解决滑雪场的雪道坡度计算问题,提出了一种基于激光雷达点云的雪道坡度自动提取算法。使用投影高程差滤波、聚类分割等算法对雪场点云进行预处理,获取雪道边缘特征数据。提出了一种自适应阈值的拟合算法,用于雪道中线的提取,该算法可根据点云数量信息及坐标信息,自动选择阈值拟合雪道中线,消除了实际应用中部分点云数据稀疏或缺失对中线拟合带来的不利影响。数据处理结果表明,该方法计算所得坡度值与多次手动测量平均值之间的相对误差为2.2%。这一方法对激光雷达在雪场目标上的应用、雪场测绘中雪道坡度计算等具有参考意义。     

Optical pulse shaper with integrated slab waveguide for arbitrary waveform generation using optical gradient force

Integrated optical pulse shaper opens up possibilities for realizing the ultra high-speed and ultra wide-band linear signal processing with compact size and low power consumption. We propose a silicon monolithic integrated optical pulse shaper using optical gradient force, which is based on the eight-path finite impulse response. A cantilever structure is fabricated in one arm of the Mach–Zehnder interferometer（MZI） to act as an amplitude modulator. The phase shift feature of waveguide is analyzed with the optical pump power, and five typical waveforms are demonstrated with the manipulation of optical force. Unlike other pulse shaper schemes based on thermo–optic effect or electro–optic effect, our scheme is based on a new degree of freedom manipulation, i.e., optical force, so no microelectrodes are required on the silicon chip,which can reduce the complexity of fabrication. Besides, the chip structure is suitable for commercial silicon on an insulator（SOI） wafer, which has a top silicon layer of about 220 nm in thickness.     

内嵌镧金属富勒烯的高产率合成及异构体比例调控

采用电弧放电法制备内嵌镧金属富勒烯的原灰,通过改变氦气压力及电流强度来提高内嵌镧金属富勒烯产率。原灰由1,2,4-三氯苯提取并回溶入甲苯后,利用分析型高相液相色谱（HPLC）对提取液中各富勒烯组分进行分析。通过分别衡量3种常见含镧金属富勒烯La@C_2v-C₈₂、La@C_s-C₈₂和La₂@C₈₀与C₈₄的相对峰面积比,探讨了氦气压力和电流强度等对3种金属富勒烯产率的影响。实验结果表明,氦气压力与电流强度共同决定了金属富勒烯的产率,在（1）低电流高氦气压、（2）中等电流中等氦气压、（3）高电流低氦气压的条件下都可以高产率地获得含镧金属富勒烯。此外,调整电流强度和氦气压力可以改变La@C_2v-C₈₂和La@C_s-C₈₂的相对比例。例如,在电流为100、120 A或氦气压为20、35 kPa时,此前认为的"minor"异构体La@C_s-C₈₂的含量甚至高于"major"异构体La@C_2v-C₈₂。我们还发现,降低电流强度或减小氦气压力可促进La₂@C₈₀的生成,这表明La₂@C₈₀与La@C₈₂的形成过程可能是不同的。     

认知无线电网络中利用FEC和DE的多节点频谱感知算法

针对认知无线电网络(CRN)中空闲频谱感知困难的问题,本文提出了基于前向纠错和差分进化算法的多节点频谱感知算法。首先,利用基于差分进化算法的协同检测完成信号感知;然后,研究了信道噪声对频谱感知性能的影响;最后,分析了前向纠错技术在信道存在噪声时对频谱感知性能的影响。仿真实验将纠错和无纠错控制信道的不同信噪比作为依据,采用三种不同的检测方法评估了本文算法。仿真实验结果表明,在存在噪声的认知无线电网络中,本文算法提高了系统的性能和检测概率,且协同感知算法的性能随着节点数目的增加而提高,该算法适合应用于实时性要求较高的应用程序。     

半实物仿真中试验总控软件的设计与实现

试验总控软件是应用于半实物仿真中对参试系统进行管理和控制的一种软件,它可以对半实物仿真中的参试系统进行配置,实现对整个试验仿真的管理和监控。解析各参试系统的数据交互协议是试验总控软件对参试系统进行监控和管理的关键功能。通常试验总控软件解析功能代码完全按照各参试系统数据交互协议开发,这样一旦数据交互协议发生更改,解析功能代码需要根据新协议重新开发导致软件重复开发,影响软件开发效率和通用性。为了解决这个问题,文中提出一种试验总控软件设计框架并采用动态解析数据帧技术将解析代码与数据交互协议隔离,不仅提高软件通用性,同时缩短半实物仿真开发周期,减少人力财力开支。