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EAST NBI束线综合测试台已研制完成并具备一台兆瓦级离子源测试运行的全套电源设备,包括离子源灯丝电源、弧电源、加速器电源、抑制极电源、偏转磁体电源及缓冲器电源等。介绍了EAST兆瓦级离子源进行起弧放电调试运行的方式,叙述了各套离子源电源系统的设计结构、技术特点及运行控制方式,分析了离子源电源系统稳定可靠运行需要解决的各个难点,给出了EAST束线样机进行高功率及长脉冲束引出测试运行的实验结果。     

阻尼最小二乘法用于激光诱导击穿光谱重叠特征谱线分离提取

近年来,激光诱导击穿广谱技术发展迅速。作为一种用于物质成分探测的新技术,它具有简单、快速、无需复杂样品制备、多种元素同时检测等优点,可实现待测样品物质成分现场、在线的检测,在很多领域都极具应用前景。激光诱导击穿光谱特征谱线的分离拟合提取是光谱特征识别与后续元素浓度定量反演研究的基础。为实现激光诱导击穿光谱重叠特征谱线的有效分离拟合提取,采用阻尼最小二乘法,分析并确定了迭代前的初始拟合参数值,实现了在重叠特征谱线情况下对某火力发电厂粉煤灰中的铬元素特征谱线的分离提取。阻尼最小二乘法基于高斯-牛顿迭代,在迭代步长中引入阻尼因子,在迭代的过程中根据每一步迭代后所反馈的信息动态的调整迭代步长,从而有效防止了迭代的发散,保证了迭代的快速收敛,最终使得元素特征谱线拟合提取的效果更佳、所得到的特征谱线强度值更准确。分别采用阻尼最小二乘法和最小二乘法对不同浓度的样品中铬元素特征谱线进行分离拟合提取并给出特征谱线的强度值,作出特征谱线强度值关于元素浓度的定标曲线并对比两种方法所得结果的线性相关性。结果表明,阻尼最小二乘法所得结果的线性相关性更高,该方法稳定、可靠,适用于激光诱导击穿光谱重叠特征谱线的分离拟合提取。     

声子色散和磁场对极性晶体中极化子自陷能的影响

利用线性组合算符和幺正变换相结合的方法,研究了声子色散和磁场对极性晶体中极化子振动频率和自陷能的影响.计及纵光学(LO)声子色散,在抛物近似下导出了极性晶体中极化子自陷能随电子-纵光学声子耦合常数、回旋共振频率和声子色散系数之间的变化关系.数值计算结果表明极化子自陷能随电子-纵光学声子耦合常数、回旋共振频率和声子色散系数的增大而增大.     

二氢黄酮类化合物的核磁共振碳谱模拟研究

采用表征分子内部化学微环境的结构描述子原子电负性作用矢量(Atomic Electronegativity Interaction Vector, AEIV)对255个共振碳原子进行了结构表征,应用多元线性回归技术建立了结构描述子AEIV与这些碳原子的¹³C NMR化学位移的定量相关模型.该定量结构谱图关系(定量构谱关系/QSSR)模型的复相关系数达到R_MM=0.915,标准偏差为SD_MM=14.879. 采用留一法交互检验的结果为R_CV=0.909,SD_CV=15.324. 结果表明,模型具有良好的估计力和稳定性.     

基于小波变换和数据融合技术的弱小目标检测

鉴于弱小目标检测所固有的难点及常用的单一分辨率下的检测方法还不能准确稳定地检测出目标，提出了一种弱小目标检测新方法。考虑到实际应用中的复杂背景和大量干扰噪声，运用数据融合技术，先对图像进行小波多分辨率分解，然后将不同分辨率下的子图进行最优加权平均融合来检测弱小目标。用实地拍摄的空中弱小目标红外和可见光图像分别进行实验验证，实验图像取256×256像素点阵大小，其中目标占10×10像素左右。结果表明该方法能够准确稳定地检测弱小目标，为后续的跟踪作了很好的铺垫。     

均匀平面电磁波极化的应用研究

极化是电磁波的重要特性,在卫星广播、无线通信、雷达、航空航天遥感等领域中有着广泛的应用.本文分析了均匀平面电磁波极化的成因,呈现了极化的物理图像,讨论了电磁波极化的一些实际应用.     

实验教学与科研创新相结合的探索与实践

大学物理实验课程包括基础型实验、提高型实验、研究型实验等从低到高、从基础到前沿、从传授知识到创新能力培养的完整教学体系,在进行创新人才培养、全面实施创新教育等方面有着其他课程教学不可替代的作用.本文分析了目前大学物理实验课程教学中存在的问题,探索教学与科研创新相结合,更好地培养学生的实践能力、创新能力以及科学研究的思想与方法.     

基于计算机视觉技术的茶叶品质随机森林感官评价方法研究

为弥补茶叶品质感官审评存在的缺陷，利用计算机视觉技术对茶叶品质进行快速无损评价研究。以碧螺春绿茶为对象，依据专家感官审评结果，将茶样分成4个等级；采用中值滤波及拉普拉斯算子对茶样图像进行预处理，并提取预处理后的茶样图像的颜色特征和纹理特征以表征茶叶图像的外形特征，利用随机森林算法对茶叶外形特征属性进行重要性排序；筛选出重要性较大的特征及随机森林算法中最优的决策树棵数建立感官评价模型，并与建立的支持向量机(SVM)模型性能相比较。结果表明：色调均值、色调标准差、绿体均值、平均灰度级、饱和度均值、红体均值、饱和度标准差、亮度均值、一致性等9个特征属性的重要性较大，且与感官审评特征描述结果相一致；当采用优选出的9个重要性较大的特征及决策数棵数为500时，建立的模型性能最优，模型总体判别率为95.75%，Kappa系数为0.933，OOB误差为5%，较SVM模型分别提高了3.5%，0.066，优选的9个重要性较大的图像特征与感官审评特征描述相一致。研究表明：利用随机森林方法筛选出对茶叶外形特征属性贡献最大的少数几个特征建立模型，模型性能就能达到很好的识别效果，模型得到简化，同时模型精度和稳定性都高于其他方法。     

改进的粒子群算法在虚拟企业合作伙伴选择中的应用

根据虚拟企业合作伙伴选择的原则,给出了合作伙伴选择的多目标决策模型,用定量的方法对合作伙伴进行描述.同时,给出了改进的二进制粒子群优化算法,并对本文的多目标优化问题进行求解.通过仿真试验测试,证明该方法是可行性.