基于深度学习的ELM实时识别研究

基于深度学习的方法,在HL-2A装置上开发出了一套边缘局域模(ELM)实时识别算法。算法使用5200次放电数据(约24.19万数据切片)进行学习,得到一个深度为22层的卷积神经网络。为衡量算法的识别能力,识别了HL-2A装置自2009年实现稳定ELMyH模放电以来所有历史数据(约26000次放电数据),共识别出1665次H模放电,其中误识别35次,误报率为2.10%。在实际的1634次H模放电中,漏识别4次,漏识别率为0.24%。该误报率和漏报率可以满足ELM实时识别的精度要求。识别算法在实时控制环境下,对单个时间点的平均计算时间为0.46ms,可以满足实时控制的计算速度要求。     

托卡马克真空室内线圈水冷管道接头强化二次流的数值研究

基于计算流体力学(CFD)理论,研究了不同曲率半径的螺旋导流片的托卡马克真空室内线圈水冷管道接头。利用湍流数值模拟方法,分析了线圈管道接头导流片曲率半径比、冷却水入口流速对线圈管道内流体平均雷诺数分布的影响。结果表明,不同导流片曲率半径比的线圈管道内的流体雷诺数分布曲线相似,平均雷诺数随入口流速的增加而增大,管道接头出口雷诺数随导流片曲率半径比的增大而减小,导流片曲率半径比小的管接头更适用于线圈水冷曲线管的二次流强化。此外,还为导流片曲率半径比为0.2的管接头拟合了管接头出口雷诺数与入口流速的关系式,为进一步研究类似于托卡马克真空室内线圈管道的曲线管接头的二次流强化提供理论基础。     

理想弹塑性固体Riemann问题的解结构与初值条件

针对理想弹塑性固体材料的一维Riemann问题,在不考虑真空的情况下,讨论其所有可能存在的解结构,给出每一种解结构下对应的初值条件且证明该系列初值条件的完备性,即任意给定的物理量初值均有且只有一种解结构与之对应.基于该理论,在设计精确或近似理想弹塑性Riemann问题求解器时,可以依据初值条件对任意物理量初值直接判断其对应的解结构,从而提高求解器的精度和效率.数值试验验证了该系列初值条件的正确性和有效性.     

高功率微波作用下限幅器尖峰泄漏特性

针对限幅器在高功率微波（HPM）作用下的尖峰泄漏问题,基于搭建的HPM注入实验平台和电路仿真开展了研究。研究结果表明：当注入功率超过6 dBm时,限幅器会出现尖峰泄漏现象,限幅器泄漏尖峰的上升沿与脉宽随着注入功率的增加而减小,而绝对尖峰泄漏功率随注入功率的增加呈增长趋势,平顶泄漏功率呈近似“线性增加-缓慢下降-小幅增长”趋势。并且,实验结果显示：HPM脉宽与重频对限幅器尖峰泄漏特性基本无影响,其泄漏特性变化规律与单次脉冲的基本一致;尖峰泄漏能量随注入功率的增加而降低。     

核电池概述及展望

核电池具有能量密度高、工作稳定可靠、无需人工干预等优点,在需要长期稳定供电的场合具有独特优势,其中热转换式核电池(RTG)是技术最为成熟且应用最早的一类,而β辐射伏特效应核电池已有商业化案例。目前,在β辐射伏特效应核电池研究中存在着放射源自吸收效应浪费能量、转化效率低、换能器件辐射损伤严重等问题,而对于一个实际的核电池,由于放射源自身不断衰变的属性,导致源的成分及其活度随着时间而发生变化,最终影响核电池的电学性能,其影响程度需要加以深入研究。本文以时间轴的形式对核电池的发展进行了全面回顾,简要介绍多种主流类型核电池的原理和应用范围;对于β辐射伏特效应核电池,指出放射源的自吸收是其中的关键科学问题。对于使用63Ni和TiT₂放射源的核电池,给出了其电学性能随时间变化的规律;指出对于某一特定结构的β辐射伏特效应核电池设计,在前期的模拟优化环节中,精细计算是至关重要的;最后提出了将放射源与换能材料相结合、使用含有较重同位素的换能器件的设想,这些设想有利于解决放射源自吸收问题、提高核电池输出功率和减轻辐射损伤的影响。     

山东大学(威海)开展的核物理研究

综述了山东大学威海校区原子核物理研究团队在原子核精细谱学、核天体物理、探测器研制和高能核物理等方向开展的研究工作及最新进展;尤其重点介绍了$A\sim 110$核区原子核的形状共存和带交叉延迟,“订书机”和“雨伞”模式转动带,碳氮氧循环过程中关键核反应的测量进展,中子星参数化的状态方程及双中子星并合引力波研究,带电粒子探测器的设计与制作,相对论重离子碰撞物理中量子输运理论和高阶反常输运等研究工作,并展望了下一步的工作重点。     

?4模型真空态间的转换算符

本工作在正则量子化的基础上,对$\phi^4$模型的哈密顿量采取正规序来正规化真空零点能,然后微扰计算了至次领头阶的真空态修正。同时首次得到可以在$\phi^4$模型的两个真空态之间转换的算符,我们相信这个算符也是适当极限条件下产生$\phi^4$扭结(kink)的算符的形式。最后简要说明了真空能的应用。     

100 MeV质子束流品质诊断及剂量测量准确性评估方法研究

质子辐射生物学效应是太空放射生物学和质子束放疗研究的重要基础,可为空间环境下人员的危险性评估以及质子治疗优化设计提供科学依据。依托加速器建立相应的生物样本辐照技术是开展此类研究的前提条件。中国原子能科学研究院最近建立的100 MeV强流质子回旋加速器提供的中能质子束流为目前国内能量最高,特别适合用于太空放射生物学和质子治疗相关研究。本研究中,利用在束和离线等多种手段建立了中能质子束流诊断和剂量测量方法,对加速器引出的100 MeV质子照射野大小、均匀性等束流品质以及剂量测量系统准确性进行了分析和评估。结果表明,对光子剂量响应好的LiF(Mg,Ti)热释光探测器,对90 MeV质子同样具有良好的剂量响应关系,可作为中能质子剂量准确性评估的手段之一。在5.0 cm×5.0 cm照射野范围内,加速器引出的100 MeV质子束流的均匀性好于90%,在线剂量测量系统准确性好于93%,束流品质和剂量测量条件基本满足辐射生物学的要求,可为质子辐射生物学效应研究的开展提供可靠保障。     

基于粒子滤波和人工势场法的放射源搜寻方法

针对放射源搜寻过程中难度大、定位精度低等问题,提出了一种适用于移动机器人的自主寻源方法。该方法利用移动机器人搭载辐射探测器采集的剂量计数值,根据γ射线的衰减规律建立辐射衰减模型;在机器人前进的过程中利用粒子滤波算法对放射源的参数进行实时估计;采用高斯分布函数对重采样后的粒子进行自适应更新,保证重采样后的粒子具有多样性;根据辐射环境创建机器人路径规划模型,采用人工势场法规划机器人的自主寻源路径。实验在Matlab下进行了仿真验证,结果表明,该方法在有遮挡环境下能够搜寻到未知的单点源,同时自适应更新能够提高算法的稳定性,缩小寻源误差。     

Evaluation of Charged Defect Energy in Two-Dimensional Semiconductors for Nanoelectronics: The WLZ Extrapolation Method

Defects play a central role in controlling the electronic properties of two-dimensional (2D) materials and realizing the industrialization of 2D electronics. However, the evaluation of charged defects in 2D materials within first-principles calculation is very challenging and has triggered a recent development of the WLZ (Wang, Li, Zhang) extrapolation method. This method lays the foundation of the theoretical evaluation of energies of charged defects in 2D materials within the first-principles framework. Herein, the vital role of defects for advancing 2D electronics is discussed, followed by an introduction of the fundamentals of the WLZ extrapolation method. The ionization energies (IEs) obtained by this method for defects in various 2D semiconductors are then reviewed and summarized. Finally, the unique defect physics in 2D dimensions including the dielectric environment effects, defect ionization process, and carrier transport mechanism captured with the WLZ extrapolation method are presented. As an efficient and reasonable evaluation of charged defects in 2D materials for nanoelectronics and other emerging applications, this work can be of benefit to the community.