大尺寸电阻加热式碳化硅晶体生长热场设计与优化

大尺寸低缺陷碳化硅(SiC)单晶体是功率器件和射频(RF)器件的重要基础材料,物理气相传输(physical vapor transport, PVT)法是目前生长大尺寸SiC单晶体的主要方法。获得大尺寸高品质晶体的核心是通过调节组分、温度、压力实现气相组分在晶体生长界面均匀定向结晶,同时尽可能减小晶体的热应力。本文对电阻加热式8英寸(1英寸=2.54 cm)碳化硅大尺寸晶体生长系统展开热场设计研究。首先建立描述碳化硅原料受热分解热质输运及其多孔结构演变、系统热输运的物理和数学模型,进而使用数值模拟方法研究加热器位置、加热器功率和辐射孔径对温度分布的影响及其规律,并优化热场结构。数值模拟结果显示,通过优化散热孔形状、保温棉的结构等设计参数,电阻加热式大尺寸晶体生长系统在晶锭厚度变化、多孔介质原料消耗的情况下均能达到较低的晶体横向温度梯度和较高的纵向温度梯度。     

单元教学设计过程中的“教学问题链”设计——以上海科学技术出版社《物理·必修》(第三册)静电场单元为例

根据教育部颁布的《普通高中物理课程标准(2017年版)》,在上海市物理教育教学基地(上海高校“立德树人”人文社会科学重点研究基地)的大力支持下,由上海市教育委员会组织编写的上海高中物理非统编教材进行了正式使用前的试教试用活动,此教材是在上海高中物理“二期课改”教材的基础上全面改写而成的.单元教学设计已成为当前教学设计的焦点问题,以《物理·必修》(第三册)静电场单元为例,详细阐述了“教学问题链”的设计理念,希望与广大一线教师交流试教试用的心得与反思,推动新课改课堂转型.     

具身学习视角下的教学环节再思考——以“全等三角形判定”第1课时为例

《义务教育数学课程标准(2011年版)》(以下简称《课标》)指出,数学教学活动,特别是课堂教学应激发学生兴趣,调动学生积极性,引发学生的数学思考,鼓励学生的创造性思维.这就要求教师在设计教学环节时,以学生经验为逻辑起点,以学生经验生长为目的,重视学生的多感官参与,拒绝单一的听中学,创设环节帮助学生体悟学习过程,关注学生的学习过程,具身学习正是通过身体的感觉运动系统与周围环境的互动,促使学习者的认知、心理和情感水平发生变化,为我们提供了一个引导学生学习方式转型的新视角。     

状态变换扩展卡尔曼平滑算法在AUV水下航迹修正中的应用

水下自主潜航器(AUV)在水下勘测过程中常采用定期上浮的方式利用卫星定位信息(GNSS)校正惯性/多普勒测速仪(SINS/DVL)组合导航造成的位置误差,并通过平滑算法校正之前计算的水下航迹。针对AUV上浮前的水下航迹矫正问题,提出一种基于计算地理坐标系的状态变换扩展卡尔曼平滑算法(STEKF-RTS)。首先推导状态变换扩展卡尔曼滤波器的系统误差状态方程,并分别以GNSS信息和DVL速度为观测信息构建量测方程,以此系统模型进行前向滤波。完成前向滤波后,即潜航器上浮GNSS校正完成后,采用RTS平滑算法对水下航行阶段的航迹进行修正。实验结果表明,STEKF相较于EKF能减缓位置误差积累,STEKF-RTS相比EKF-RTS平滑算法能够进一步有效校正航线误差,1 h上浮时间间隔情况下,勘测航迹精度可控制在0.5%D以内。     

基于小波变换和概率神经网络的焊接接头类型识别

为了实现机器人自动焊接过程中快速、精确地提取焊缝特征信息,提出了一种基于小波变换和概率神经网络的焊接接头类型识别方法。先采用小波变换对由激光视觉传感器采集的焊接接头图像进行降噪和增强,对重构后的图像进行二值化,然后提取图像的特征信息,组成图像特征向量,最后构建概率神经网络分类器并进行测试。结合视觉传感器中激光器与摄像机的位置关系,最终识别出4种焊接接头。实验结果表明,所提出的方法特征提取简单,识别率高,并具有较好的实时性。     

Kustaanheimo–Stiefel变量与二体问题的正规化

本文叙述Kustaanheimo–Stiefel变量及其从四元数发展形成的过程，以及Kustaanheimo–Stiefel变换在二体问题正规化中的应用。     

Sentinel-2卫星的多光谱轻量级船舶目标检测算法

近年来深度卷积神经网络在可见光船舶检测方面取得了显著的进展，然而，大多数相关研究是通过改进大型的网络结构来提高检测性能，因此加大了对更高计算机性能的需求。此外，可见光图像难以在云、雾、海杂波、黑夜等复杂场景检测到船舶。针对以上问题，提出了一种融合红（red, R）、绿（green, G）、蓝（blue, B）和近红外（NIR）4个波段光谱信息的由粗到精细的轻量型船舶检测算法。与现有的方法中根据光谱特性利用水体检测算法提取水体区域不同之处是该算法是利用改进的水体检测算法来提取船舶候选区域。为获取更准确的候选区域，对船舶、厚云、薄云、平静海面、杂波海面5种场景中4个波段的像素值进行了统计分析，选取近红外大于阈值作为辅助判断，并以其中心点获取候选区域32×32大小的切片，并对切片进行非极大值抑制，由此获得了船舶粗检测结果。随后构建了轻量级LSGFNet网络对船舶候选区域切片进行精细识别。构建的网络融合了1×1卷积提取的波谱特征与3×3的提取几何特征，为防止光谱特征与几何特征的信息在融合时“信息不流通”，在LSGFNet网络中引入了ShuffleNet中的通道打乱机制，并减小了模型结构，与典型的轻量级网络相比具有更好的效果且模型较小。最后，利用Sentinel-2卫星多光谱10 m分辨率数据构建了512×512大小的1 120组数据进行粗检测，以及32×32大小的6 014组数据进行精细网络训练，其中候选区域粗提取的查全率为98.99%，精细识别网络精确度为96.04%，不同场景下的平均精确度为92.98%。实验表明该算法在抑制云层、海浪杂波等干扰的复杂背景下具有较高的检测效率，且训练时间短、计算机性能需求低。     

静止轨道星载差分吸收光谱仪CCD成像系统设计

静止轨道卫星差分吸收光谱仪采用摆扫成像方式对大气进行探测,针对其工作时CCD成像系统信噪比大于1 000、高速探测模式下探测周期小于10min、高分辨率模式下探测周期小于1h的要求,进行CCD成像系统设计.选取CCD47-20作为探测器,设计成像电路实现光谱图像信号的采集和上传.分析了帧叠加和像元合并对时间、空间分辨率的影响.结合帧转移CCD的特点设计了每个位置最后一帧读出时摆镜转动的成像方式,并合理设置了帧叠加数和像元合并数,达到优化成像周期的目的.1s曝光时间条件下,该CCD成像系统的高速、高分辨率模式探测周期分别为515s和3 315s,图像信噪比均大于1 000,污染物观测实验中未出现失帧或重复的现象.该CCD成像系统方案满足静止轨道星载差分吸收光谱仪的探测需求,为静止轨道环境监测仪器设计提供参考.