均一、单分散二氧化钛系列球形胶体颗粒的可控制备研究

TiO₂作为一种重要的半导体材料,具有光催化活性高、化学性质稳定、折射率高等特性,因而在光催化、陶瓷、涂料、化妆品及光电子器件等领域有着十分广泛的应用前景.尤其是近年来,核-壳结构的复合颗粒以及空心和介孔TiO₂胶体颗粒的出现,使TiO₂材料增添了许多独特的优异性能,相应研究成为热点.     

Study of semileptonic decay of ${\bar{B}}_{s}^{0} \rightarrow \phi {l}^{+}{l}^{-}$ in QCD sum rule

In this work we study the semileptonic decay of ${\bar{B}}_{s}^{0}\to \phi {l}^{+}{l}^{-}$ (l=e, μ, τ) with the QCD sum rule method. We calculate the ${\bar{B}}_{s}^{0}\to \phi $ translation form factors relevant to this semileptonic decay, then the branching ratios of ${\bar{B}}_{s}^{0}\to \phi {l}^{+}{l}^{-}$ (l=e, μ, τ) decays are calculated with the form factors obtained here. Our result for the branching ratio of ${\bar{B}}_{s}^{0}\to \phi {\mu }^{+}{\mu }^{-}$ agree very well with the recent experimental data. For the unmeasured decay modes such as ${\bar{B}}_{s}^{0}\to \phi {e}^{+}{e}^{-}$ and ${\bar{B}}_{s}^{0}\to \phi {\tau }^{+}{\tau }^{-}$, we give theoretical predictions.     

卷积神经网络用于近红外光谱古筝面板木材分级

目前,我国乐器制作行业在古筝面板用木材等级的筛选上主要依赖于技师主观评判,但此法缺少科学理论的依据,效率低,客观性及出材率的提高等方面受到限制,无法满足乐器市场的大量需求。实现古筝面板用木材快速、智能化的分级工作是一个急需解决的课题。近红外光谱非常适用于测量含氢的有机物质。古筝面板木材主要化学成分的化学键均由含氢基团组成,不同等级板材的化学成分存在差异,这些差异反映在近红外光谱中,为判断木材等级提供了可能。同时卷积神经网络对非线性数据具有较强的特征提取能力,所以提出一种应用卷积神经网络模型对光谱数据进行分析的方法,进而判别木材的等级。应用了Savitzky Golay一阶、二阶微分两种预处理方法和核主成分分析、连续投影算法两种数据压缩方法,通过所设计的卷积神经网络模型以样本识别准确率和模型构建过程中的损失值作为判定指标选出最佳预处理和数据压缩方法。为了提高模型提取分析光谱数据的能力和避免过拟合现象,应用了多通道卷积核、批量归一化和early stopping策略,将通过两层卷积层提取的特征信息送入全连接层,从而充分提取剩余信息,通过Softmax函数获得板材的最终预测等级,从而确定了最终模型。最终Savitzky Golay一阶微分和核主成分分析为最佳数据处理方法,同时得出用于区分不同等级的古筝面板用木材的主要关键谱带,分别为1 163~1 243, 1 346~1 375和1 525~1 584 nm。将该模型应用于测试集样本,古筝面板用木材的等级识别准确率为95.5%。实验结果表明所提出的方法可以高效地处理光谱数据,有效识别区分不同等级的古筝面板用木材的关键特征,从而为广阔的乐器市场提供一定的技术支持。     

不同材料弹体超声速侵彻钢筋混凝土靶的结构破坏对比实验

设计了超声速钻地结构弹,采用203 mm口径的火炮,开展了25 kg量级弹体在1100~1300 m/s速度范围内侵彻钢筋混凝土靶的实验研究,应用数值仿真对弹体侵彻钢筋混凝土靶的过程进行了模拟计算。基于实验和仿真结果,对超声速侵彻条件下两种金属材料弹体的结构响应、质量损失等问题进行了分析。结果表明:在超声速侵彻钢筋混凝土靶的过程中,两种金属材料的弹体结构变形破坏形式主要为头部侵蚀和侧壁磨蚀,头部侵蚀量的大小与弹体壳体材料有关,高强度G50钢材料更适合用于1200 m/s速度量级的超声速侵彻环境。对出现的“径缩”现象作了初步分析,并对今后工程应用的结构弹体设计提出了指导意见。     

基于双向循环神经网络的汉语语音识别*

当前基于深度神经网络模型中,虽然其隐含层可设置多层,对复杂问题适应能力强,但每层之间的节点连接是相互独立的,这种结构特性导致了在语音序列中无法利用上下文相关信息来提高识别效果,而传统的循环神经网络虽然做出了改进,但是只能对上文信息进行利用。针对以上问题,该文采用可以同时利用语音序列中上下文相关信息的双向循环神经网络模型与深度神经网络模型相结合,并应用于语音识别。构建具有5层隐含层的模型,其中第3层为双向循环神经网络结构,其他层采用深度神经网络结构。实验结果表明:加入了双向循环神经网络结构的模型与其他模型相比,较好地提高了识别正确率;噪声对双向循环神经网络汉语识别有重要影响,尤其是训练集和测试集附加噪声类型不同时,单一的含噪声语音的训练模型无法适应不同噪声类型的语音识别;调整神经网络模型中隐含层神经元数量后,识别正确率并不是一直随着隐含层中神经元数量的增加而增加,神经元数量数目增加到一定程度后正确率出现了降低的趋势。     

基于简单MOPA结构实现3.08 kW全光纤窄线宽线偏振激光输出

基于简单的主振荡功率放大结构,演示了一种高功率窄线宽线性偏振全光纤激光器,其最大输出功率为3.08 kW,3 dB线宽为0.2 nm。在整个功率缩放过程中,偏振消光比约为94%,光束质量M 2约为1.4。这是国内外首次实现3 kW全保偏光纤激光输出,与基于相位调制的窄线宽激光器相比,该激光器可实现近似的线宽,同时具有受激布里渊散射阈值高、系统结构简单、成本低等特点。     

1.3 GHz超导腔磁通排出效应研究

设计并搭建了一套高精度的磁场测量和补偿系统,并结合中国科学院高能物理研究所(IHEP)的2K超导腔垂直测试平台对1.3 GHz单加速间隙超导腔的磁通排出效应开展了实验研究:利用研制的磁场测量和补偿系统能够精密地测量超导腔赤道位置磁场,并能够将磁场补偿至小于5.0×10-8 T;并对超导腔不同表面温度梯度下的磁通排出效应进行了测量分析;对钉扎了磁场的超导腔进行了射频性能测试,研究了超导腔电阻对磁通钉扎的敏感度,以及在不同电场梯度下超导腔的表面电阻变化情况。结果表明,研制的高精度磁场测量和补偿系统能够满足超导腔磁通排出研究的需求;高的超导腔表面温度梯度有利于磁通的排出;磁通钉扎电阻的敏感度随着加速电场梯度的增加而增大,导致超导腔的性能下降。此实验研究也为后续超导腔的研制奠定了一定基础。     

基于粒子滤波的运动目标光电定位仿真研究

运动目标的光电定位不能像静止目标那样简单做均值滤波,鉴于此,引入粒子滤波算法,它不仅可以应用于线性系统,而且还适用于非线性系统。结合光电定位需求,详细推导了计算公式及初值和参数选取公式,对只含测量噪声以及含有测量和运动噪声等的海面运动目标光电无源定位算法进行了仿真计算,验证了算法的有效性,讨论了噪声强度对滤波效果的影响,滤波参数选择对滤波效果的影响,目标运动方式对滤波跟随性的影响,重采样算法对滤波效果的影响等。所得结论为:粒子滤波可用于运动目标光电定位过程,可有效降低定位误差;粒子滤波算法具有较强鲁棒性,适用于噪声较大、目标运动形态变化大等情况。     

羟基对界面水分子的扰动与其对非离子型氢氟烃杂化表面活性剂聚集行为的改变

本文合成并比较了具有和不具有羟基的两种非离子型氢氟烃杂化表面活性剂,它们均表现出良好的热稳定性和优异的表面活性. 实验观察到羟基对改变其溶液的表面张力和所形成胶束的形态具有较大的影响. 该作用可归因于烷烃基团从空气/水表面上方到其下方的重排以及由羟基诱导的界面水结构的扰动. 本工作提供了一种通过修改界面处的取向结构来弱化碳氢链和碳氟链之间的不混溶性,从而利于设计具有不同界面性质表面活性剂的策略.     

低温硫化制备ZnS薄膜的物理性质研究

采用磁控溅射方法先在玻璃衬底上室温下沉积Zn金属薄膜,接着先后在200和400 ℃温度下的硫蒸气和氩气流中进行退火,生长出 ZnS 薄膜。薄膜样品的微观结构、物相结构、表面形貌和光学性质分别采用正电子湮没技术 (PAT)、X射线衍射仪 (XRD)、扫描电子显微镜 (SEM)和紫外-可见分光光度计进行表征。该ZnS薄膜在可见光范围具有约80%的高透光率,随着硫化时间的增加,其带隙由3.55 增加到3.57 eV,S/Zn原子比从0.54上升至0.89,薄膜质量明显得到改善,相对于以前报道的真空封装硫化所制备的ZnS薄膜,硫过量问题得到了较好解决。此外,慢正电子湮没多普勒展宽谱对硫化前后薄膜样品中膜层结构缺陷研究表明,硫化后薄膜的S参数明显增大,生成的ZnS 薄膜结构缺陷浓度高于Zn薄膜。