LM-BP-ANN算法应用于分光光度法同时测定治感冒药的4种组分

将LM-BP-ANN算法应用于分光光度法同时测定治感冒药中4个组分,即对乙酰氨基酚(ACET)、愈创木酚甘油醚(GUAI)、咖啡因(CAFF)及扑尔敏(CHLO)。应用此算法解决上述4组分吸收光谱相互重叠的问题,对分光光度测定的最优条件和网络参数的选择进行了试验和确定。结果表明:此算法的特点在于训练速度快,结果预报准确度高。分析了感冒咳嗽糖浆,可不经分离直接同时测定上述4组分,回收率试验的结果在99.0%~110.4%之间。     

ITER过渡馈线直线段管的优化设计与屈曲分析

根据强度原则,用有限元静力分析方法优化了馈线系统直线段管中的圆管和波纹管相关结构的设计参数;根据能量准则,通过特征值屈曲分析和非线性屈曲分析方法,用有限元法稳定性的判据计算出长跨度的薄壳直线段管发生失稳时的临界载荷为1.21MPa,验证了该结构在正常工况(安全系数为12.1)和故障状态工况(安全系数为6.05)下不会发生失稳现象,为ITER馈线系统的下一步研制提供了基础。     

基于阈上小色差的色差公式权重函数研究

利用心理物理实验的恒常刺激法,测得了在CIELAB颜色空间中a*b*平面上16个颜色中心的阈上小色差(约3ΔE*ab单位)色度椭圆.基于本实验和RIT-Dupont各16个非中性色颜色中心的彩度差和色调差数据分别拟合得到相应的彩度权重函数SC_ZJU07和色调权重函数SH_ZJU07.应用获得的视觉实验数据对六个基于CIELAB的典型色差公式的彩度和色调权重函数以及SC_ZJU07和SH_ZJU07的色差预测性能进行评价,结果表明所提出的SC_ZJU07和SH_ZJU07的预测性能均为最佳.对于彩度差数据,六个色差公式彩度权重函数的预测性能表现不佳;而对于色调差数据,CIEDE2000色调权重函数的预测性能明显优于其他公式.     

EAST八对电流引线罐支撑结构的优化设计与分析

随着EAST高温超导电流引线的技术升级，针对电流引线罐内支撑结构重新进行了优化设计，开展了罐内支撑结构的稳定性分析，最后根据分析结果确定了最优设计方案。针对优化设计后的电流引线罐进行测试，表明其支撑结构可以更好地保证电流引线的安全与稳定。     

衍射深度神经网络下轨道角动量态的校正

衍射深度神经网络(D2NN)通过无源衍射层的深度学习，可实现快速高效的深度学习功能。利用多组不同湍流强度干扰下的轨道角动量(OAM)态和目标OAM态组成的训练数据集对设计的D2NN网络组件进行训练，更新和优化组件中各参数，直到由D2NN输出的OAM态与目标OAM态的平方误差损失函数达到预定的阈值，便可获得实现高速、高精度的OAM波前校正的D2NN组件。测试结果表明：D2NN迭代次数、衍射层数、训练参数的选择会对组件的校正速度和准确度产生影响，通过D2NN可以实现受大气湍流干扰的OAM态的高精度校正；当大气湍流强度为10^-14 m^-2/3、D2NN网络层层数为8时，组件性能最佳，其损失函数相比5层网络层的D2NN降低超过45.45%；而对于更强大气湍流的干扰，可以通过增加网络训练时的迭代次数来提高校正的准确度，迭代20次后损失函数的值降低率达到98.03%；对于湍流强度较弱的干扰，训练时采用纯相位参数，组件的性能更优；而对于强湍流的干扰，训练时采用相位参数与振幅参数两者相结合的方法，组件的性能更优；除此之外，OAM态的拓扑荷值越小，校正后的失真...