基于表面等离子共振的光纤探针折射率传感器

基于表面等离子体共振效应,设计一种锥形光纤探针折射率传感器。通过锥形结构理论模型与SPR共振模型,利用MATLAB与FDTD Solutions软件进行理论计算与模拟仿真,分析锥形光纤锥度比、传感区长度和银膜厚度对传感器发生共振时的共振深度的影响。通过对比所镀膜层的结构与厚度,从灵敏度与品质因素角度对传感器性能进行优化。结果表明随着锥形光纤锥度比增大,共振深度出现极值;传感区长度越长,共振深度越深;银膜在50 nm处传感器性能较优,银/二氧化钛复合膜结构的传感器灵敏度与品质因素高于单层膜结构传感器。     

反常二重积分收敛性的判定

华东师范大学数学系编《数学分析(下册)》教材在第21.8节介绍了反常二重积分收敛的定义、判定定理,作者发现教材中对本节内容的处理不够清晰,特别是没有给出定理21.19关于反常二重积分收敛等价于绝对收敛的直观解释.本文优化了该节的内容,理顺了反常二重积分收敛的判定方法,证明了无界区域上的二重积分转化为累次积分的定理,构造例子说明了反常一重积分收敛与反常二重积分收敛的本质区别.通过分析例子表明,在本文框架下判定反常二重积分收敛性及计算积分值是非常有效的.     

R~N上具有渐近线性项的奇异椭圆问题的研究（英文）

本文通过变分方法,证明包含Hardy位势的奇异椭圆问题-Δu(x)-μ/|x|2u(x)=K(x)f(u),x ∈RN,x在u∈D1,2(RN)中至少有一个非平凡解,其中N≥3,0≤μ≤∶=((N-2)/2)2,f(t)是在R上的连续函数并且在无穷远处渐近线性.     

各向同性光纤中拉曼增益对光脉冲自陡峭的影响

运用数学解析法导出了关于拉曼增益与自陡峭综合效应的光脉冲传输方程,在此基础上引入洛伦兹模型将拉曼增益整合到非线性系数中来研究光脉冲中拉曼增益对自陡峭效应的作用,重点分析了高斯脉冲在各向同性光纤中传播时,拉曼增益对其自陡峭效应具体影响方式,结果表明拉曼增益会减弱自陡峭中后沿偏移程度,减小脉冲展宽,但不会影响其峰值大小.     

一种多回路注塑机流体温度控制

摘 要：针对工业电动注塑机熔体温度控制系统具有大惯性、纯滞后、非线性的动态特性,温度控制误差带宽等缺点,设计了基于嵌入式STM32多回路注塑机的温度控制系统。采用STM32F103ZET6为微控制器,实现片上UCOS-II操作系统和GUI可视化界面,并用描述函数法为基础改进的PID控制策略对温度进行控制。最后以工业电动注塑机温度为被控对象,建立串级控制系统Simulink模型对自适应PID控制进行控制效果仿真,其调节时间大大缩短,稳态误差小,抗扰动能力增强。结果表明采用该控制系统显著改善了系统的自适应能力和鲁棒性。操作系统应用提高了现场人机交互智能化程度,整个系统控制效果好,性能优良。     

基于功率谱包络能量和SVM的舰用发动机故障诊断

发动机是军舰上的重要部件之一,其稳定性对军舰的正常航行具有重要影响。以舰用发动机关键部件(主泵轴承)为具体研究对象,提出了基于功率谱包络能量和支持向量机相结合的故障诊断方法。首先获取了大量可表征舰用发动机主泵轴承健康状态的振动加速度信息,对其进行功率谱分析,获得其功率谱的包络能量;以获取的舰用发动机主泵轴承功率谱的包络能量构建特征向量,并设计基于SVM的舰用发动机主泵轴承故障诊断模型,对主泵轴承的故障进行诊断研究。研究结果表明,采用基于功率谱包络能量和SVM相结合的舰用发动机关键部件故障诊断方法,可以很好实现主泵轴承的故障诊断效能,为舰用发动机主泵轴承故障诊断的工程应用奠定了基础。     

1,2,3-三氮唑基团连接的双丙烯酸酯单体环聚合形成PEG聚合物刷的合成及表征

通过带有PEG官能团的双丙烯酸酯大分子单体的RAFT环聚合反应合成含有十一元环重复结构的PEG大分子刷．不同PEG长度的连接1,2,3-三氮唑的双丙烯酸酯大分子单体通过点击化学反应合成．PEG侧链的较大位阻效应影响双丙烯酸酯大分子单体的聚合行为,以致于双丙烯酸酯大分子单体优先进行环化聚合反应而不发生交联反应．核磁数据和凝胶渗透色谱证明高效的环化聚合反应,而且没有副反应发生．PEG大分子刷在紫外光激发下有较强的荧光,而荧光则强烈依赖于聚合物刷的浓度,这归因于环聚合物在水中的聚集．PEG大分子刷的荧光能被DNA淬灭．     

反对称分子动力学模型中的冻结概念（英文）

给出了反对称分子动力学模型(AMD)计算的50 Me V/nucleon112Sn+112Sn反应的分析结果。该研究是反对称分子动力学模型中统计冻结概念的部分研究结果。利用自洽法结合修正的Fisher模型,提取了发射源的温度和密度分别为T=(6.1±0.2)Me V,ρ/ρ0=0.69±0.03。通过与AMD模型计算的系统在时间演化过程中的最大密度比较,得出碎片发射源的密度远小于系统的最大密度。利用自洽法提取的温度和密度与35 Me V/nucleon的40Ca+40Ca反应系统及40 Me V/nucleon的64Zn+112Sn反应系统所提取的温度和密度非常接近。该结果表明反对称分子动力学模型中,系统在中等质量碎片形成时刻处于统计冻结体积。     

Markov链在教育测量中的应用

将“问题解决”的分析、建模、求解和检验四个阶段作为随机过程的状态得到一Markov链.利用有关随机过程的知识对Markov链进行分类和求解.由此,对学生解决问题的能力进行测量,得到了一些合理结果.     

融合图卷积神经网络和注意力机制的PM2.5小时浓度多步预测

PM_2.5小时浓度多为单步预测。为实现PM_2.5小时浓度的多步预测,基于“编码器-解码器”的序列-序列预测（Seq2Seq）模型,集合图卷积神经网络提取非欧式空间数据特征的能力以及注意力机制自适应关注特征的能力,提出了融合图卷积神经网络和注意力机制的PM_2.5小时浓度多步预测（GCN_Attention_Seq2Seq）模型。并与Seq2Seq模型和使用了图卷积神经网络、未使用注意力机制的GCN_Seq2Seq模型进行了对照,以2015—2016年北京市22个空气质量监测站点的空气质量数据为样本进行实例验证,结果表明,Seq2Seq模型和图卷积神经网络（GCN）可对PM_2.5小时浓度数据的时空依赖进行有效建模,注意力机制有助于减缓多步预测中的预测精度衰减,提升PM_2.5小时浓度多步预测的精度。GCN_Attention_Seq2Seq模型可有效应用于多种长度的PM_2.5浓度预测窗口。