感应电压叠加器模块对方波脉冲的响应

为了解感应电压叠加器(IVA)对馈入脉冲的响应特性,尤其对上升前沿、平顶的影响,从理论和实验两个方面对IVA模块进行了研究。介绍了IVA的工作原理,利用集总参数方法建立了相应的电路模型,通过拉普拉斯变换分析了感应电压叠加器对方波脉冲上升前沿和平顶的响应,并在一个特定的IVA模块上进行了实验研究。选择输出阻抗约1.2Ω、脉宽约1μs的脉冲形成网络作为馈源,在匹配负载上得到的波形与输入波形在幅值、上升前沿方面达到了很好的吻合,平顶出现略微的顶降,与理论预期相一致。     

识别过渡金属离子的1,8-萘二甲酰亚胺多胺衍生物荧光传感器的研究

设计合成了用以检测过渡金属离子的荧光化学敏感器体系,它们是由1,8-萘二酰亚胺为荧光团,多胺衍生物为金属离子受体组成．在室温下对其光物理性质的研究中发现,在没有加入过渡金属离子时,由于体系内存在有效的光诱导电子转移过程使得荧光团的荧光被淬灭．加入过渡金属离子后,金属离子受体中的氮原子和过渡金属离子之间的配位作用阻断了光诱导电子转移过程,体系的荧光增强．不同的金属离子受体表现出了和过渡金属离子不同的配位识别能力,并且通过荧光的变化传递出受体-金属离子作用的信息．     

非球形气溶胶粒子短波红外散射特性研究

利用T矩阵方法,以及基于扩散限制凝聚理论的广义多粒子米散射方法,研究了多种气溶胶粒子在1.6和2.0μm波段处,非球形单粒子和团簇粒子的光散射辐射特性,并分析了粒子有效半径、复折射指数、粒子形状、相对湿度等因素对非球形粒子散射特性的影响.分析表明,除了粒子有效半径和形状会在不同程度上引起粒子散射特性变化,相对湿度对其影响也比较大,球形粒子与非球形粒子在不同相对湿度下后向散射相对差异均在18%以上;当粒子体积较小时,水溶性气溶胶的后向散射强度随相对湿度的增加而增强,而当粒子体积较大时,则随相对湿度的增加而减弱;在体积相同的条件下,体积较小的团簇粒子的不对称因子比非球形单粒子平均偏大0.023,而体积较大的团簇粒子,却比非球形单粒子不对称因子平均偏小0.055;单粒子或等体积的团簇粒子,其不同波段之间单次散射反照率差异较大,最大可达0.226.该工作对研究气溶胶多次散射对CO₂浓度卫星反演精度影响具有重要的科学意义.     

电磁波在大面积等离子体片中传播特性的分析

脉冲磁约束线形空心阴极放电形成的大面积等离子体片可应用于等离子体天线、隐身及模拟超音速飞行器表面的等离子体鞘套. 本文首次利用实测等离子体片电子密度时空分布和横向场传播矩阵法, 研究了电磁波在等离子体片中反射率、透射率、吸收率随频率及脉冲放电时间的变化特征. 结果表明: 极化方向平行磁场的电磁波, 在小于截止频率的低频带内具有较高的反射率和吸收率, 增大电流, 反射率增加, 吸收率下降, 在大于截止频率的高频带内反射率和吸收率较低, 增大电流, 透射率下降, 吸收率升高; 极化方向垂直磁场的电磁波在高混杂谐振频率附近存在吸收率明显增强的吸收带, 谐振吸收峰值与放电电流无关; 脉冲放电期间, 电磁波的反射率、透射率与吸收率由不稳定过渡到稳定的时间约为100 μs, 过渡时间随着放电电流的增加而增大, 极化方向垂直磁场、小于截止频率的电磁波在稳定放电阶段谐振吸收较强. 本文的研究成果对利用等离子体片实现对电磁波的稳定高反射作用具有重要意义.     

LTD模块串联装置中部分模块不工作时的输出性能

基于10级模块串联的1 MV快脉冲直线型变压器驱动源装置,分别开展了1～3个模块在不充电或不触发时装置的整体输出参数测试。结果表明,在二极管负载阻抗基本不变的情况下,装置输出电流和电压降低的数值约为故障模块数与总模块数的比值。与所有模块正常工作时相比,脉冲上升时间分别增加10,22和32 ns,脉冲宽度分别增加13,23和48 ns。根据电路分析以及模块实际电参数建立了装置的等效电路模型,模拟得到的不同数量模块不工作时的输出电压变化趋势与实验结果基本一致,并利用电路模型对故障模块中开关两端的电压进行了模拟和分析。     

基于观测器的液压系统健康状态评估方法研究

为了实时评估液压系统的健康状态,提出了基于观测器的健康状态评估原理,利用解析模型、仿真模型和数据模型及其配合等方法进行液压系统标准模型的建立,联合实际液压系统的监测数据,构建液压系统的状态观测器。将实际系统的相关参数作为输入,实际监测点的输出与标准模型的输出进行特征分析与对比,在数据处理的基础上形成残差及其向量,运用数据分析方法计算系统健康度,并解析各元素及其耦合所映射的故障类型与故障程度,实现液压系统的故障定位与评估。最后,利用某型装备的起竖液压系统进行了应用举例,介绍了模型构建、故障模式与参数选择、残差构成及健康度计算的方法。所研究的状态评估方法对实时评估液压系统,及开展液压系统视情维修具有参考价值。     

基于最优保存和自适应性的混合遗传算法

1 引 言遗传算法（Genetic Algorithm,GA）是由Michigan大学Holland等创立的.常用的遗传算法一般有以下三种:简单遗传算法（Simple Genetic Algorithm,SGA）或称标准遗传算法（Canonical Genetic Algorithm,CGA）、最优保存简单遗传算法（Optimum MaintainingSimple Genetric Algorithm,OMSGA）和自适应遗传算法（Adaptive Genetic Algorithm,AGA）.     

Evolution of planetary boundary layer under different weather conditions,and its impact on aerosol concentrations

A field experiment was conducted in Tianjin,China from September 9-30,2010,focused on the evolution of Planetary Boundary Layer（PBL） and its impact on surface air pollutants.The experiment used three remote sensing instruments,wind profile radar（WPR）,microwave radiometer（MWR） and micro-pulse lidar（MPL）,to detect the vertical profiles of winds,temperature,and aerosol backscattering coefficient and to measure the vertical profiles of surface pollutants（aerosol,CO,SO₂,NO_x）,and also collected sonic anemometers data from a 255-m meteorological tower.Based on these measurements,the evolution of the PBL was estimated.The averaged PBL height was about 1000-1300 m during noon/afternoon-time, and 200-300 m during night-time.The PBL height and the aerosol concentrations were anti-correlated during clear and haze conditions.The averaged maximum PBL heights were 1.08 and 1.70 km while the averaged aerosol concentrations were 52 and 17μg/m³ under haze and clear sky conditions,respectively. The influence of aerosols and clouds on solar radiation was observed based on sonic anemometers data collected from the 255-m meteorological tower.The heat flux was found significantly decreased by haze （heavy pollution） or cloud,which tended to depress the development of PBL,while the repressed structure of PBL further weakened the diffusion of pollutants,leading to heavy pollution.This possible positive feedback cycle（more aerosols→lower PBL height→more aerosols） would induce an acceleration process for heavy ground pollution in megacities.     

Att-U-Net：融合注意力机制的U-Net骨导语声增强*

近年来大量全卷积网络、U-Net等编解码网络结构应用于语音增强,它们具有计算复杂度低、模型参数少等优势。然而,与长短时记忆模型等方法相比,这些编解码结构仍存在不能充分利用先后时间之间和高低频率之间的关联信息等缺点,尤其对于长序列数据的输入,编解码结构存在信息丢失的问题。为保持计算效率的同时考虑更充分的时频关联信息建模,本文提出一种融合注意力机制的U-Net网络的骨导语音增强方法（Att-U-Net）,通过在跳跃连接中引入注意力机制,生成一个权重矩阵,将编码层中的全局信息根据权重融入对应的解码层中,使网络在编解码过程中能够关注输入数据中与增强目标相关程度高的重要信息,同时抑制不相关的信息。在骨导语音数据集上的实验表明,融合注意力机制的U-Net网络能在保持模型轻量化的同时有效提升骨导语音的增强效果,增强后的语音在各项客观评价指标上均优于基线模型。通过对编解码网络中间层的可视化分析发现,在解码过程中注意力机制有效地保留了有声段的信息,滤除了骨导语音由于骨导传声特性带来的中频共振,从而使得增强后的骨导语音具有较好的听觉效果。