同轴线方法测量束流耦合阻抗的有效性分析

 根据同轴线方法测量阻抗的原理，用模拟方法讨论了该测量方法的有效性问题。从均匀圆波导和同轴线结构中的电磁场解析分析，说明了该方法有效性问题的起源和基本物理图像，简单回顾其他方法讨论该问题的结论，最后数值模拟分析了同轴线方法测量束流耦合阻抗的有效性，所得主要结论能够对阻抗测量平台的设计提供可靠的依据。     

激光尾流场的2.5维粒子模拟

 用2D3V PIC粒子模拟方法分析了超短脉冲超强激光在稀薄等离子体中激发尾流场的产生过程及电子在尾流场中的加速过程。“前向Raman散射”使得激光脉冲沿传播方向拉长，脉冲的尾部变陡，它导致静电场的相速度和饱和时超热电子的最大动能明显减小，也使得激发尾流场的最佳脉冲宽度变小。     

绝缘栅双极晶体管固体开关技术研究

 采用二只1.2kV,75A的绝缘栅双极晶体管（IGBT）串联，对用于加速器的IGBT固体开关技术进行了研究；通过采取动态电压和静态电压平衡措施来解决IGBT串联中的瞬态电压平衡问题。在不同工作条件下，串联IGBT开关工作性能稳定，重复性好。在纯阻性负载上得到了上升时间约300ns、下降时间约164μs、峰值电压1.8kV的输出。     

简析"静止液体内部压强公式验证"实验的设计策略

“静止液体内部压强公式验证”在现行教材中有两种实验方法。通过分析实验的设计策略，说明其作用、效果及操作上的困难，指出合理的与不合理诸因素，从而提出改进实验的方法，化难为易，提高实验教学效果。     

基于云模型的自适应量子免疫克隆算法

利用云模型能够兼顾随机性和模糊性的品质,提出一种基于云模型的自适应量子免疫克隆算法.使用云算子代替通用的量子旋转门这一量子进化算法核心算子用于寻优变异操作;通过控制云算子间的协作,实现算法在进化过程中对搜索范围的动态调整,使算法具有较强的全局搜索能力;同时,补充针对性的优化方案,有效避免了算法陷入局部最优.对标准数值优化问题的仿真对比实验表明,该算法具有寻优能力强、搜索精度高、稳定度好等优点;对非线性系统的参数估计仿真实验,该算法也取得了对参数的高精度有效估计.     

油酸和亚油酸的激光拉曼光谱

不同的不饱和脂肪酸各自具有其不同的生理功能,但常见的不饱和脂肪酸产品大部分为几种脂肪酸的混合物,故在应用前对不纯的脂肪酸产品进行组成分析是必须的。测量了不饱和脂肪酸产品组分中最常见的油酸和亚油酸的拉曼光谱,确定了各拉曼谱线的振动模归属,分析了其分子的构象特征。该结果为研究长链不饱和脂肪酸的振动能级结构及能级间跃迁等做了基础工作,丰富了有机物分子的价键数据和性质。同时详细分析比较了油酸和亚油酸拉曼光谱的差异,为定性鉴别脂肪酸产品的成分提供了一种简便有效的方法,对拉曼光谱在地沟油检测方面的应用具有重要的指导意义。     

人参叶总皂苷大孔树脂分离纯化工艺的近红外光谱在线监测模型及其含量测定

利用近红外(NIR)光谱技术研究并建立可在线监测人参叶皂苷类成分的大孔树脂分离纯化工艺的方法。建立人参皂苷Rg₁,Re和Rb₁的高效液相色谱(HPLC)含量测定方法,收集人参叶提取物的40%乙醇大孔树脂洗脱液,采集其近红外光谱信息,并用已建立的HPLC法测定其中人参皂苷Rg₁,Re和Rb₁的含量,结合偏最小二乘法(PLS)建立上述三种成分及人参总皂苷的定量分析模型。建模过程中,以决定系数(R2),交叉验证均方根误差(RMSECV)为指标,确定用于建模的最优近红外波段和光谱预处理方法,结果表明人参皂苷Rg₁,Re,Rb₁及人参总皂苷模型的最佳建模波段均为12 000.8~7 499.8 cm-1,R2分别为0.988 7,0.960 3,0.990 5和0.970 1,RMSECV分别为0.059 7,0.072 2,0.004 88和0.075 5。将1个批次的人参叶提取物大孔树脂分离纯化工艺样品用于验证人参总皂苷定量分析模型的预测性能,总皂苷的NIR预测值和HPLC测定值的相关系数为0.992 8,平均预测回收率为100.52%,表明所建的模型预测效果良好。该法快速、简便、准确,可用于生产工艺过程中人参总皂苷的含量测定和质量控制。     

用Josephson结电子模拟器测量磁通量子2e/h

介绍用Josephson结电子模拟器在政党温度下，模拟测量磁通量子2e/h，用模拟器来研究Josephosn结的特性。该实验可作为普通物理实验中课题设计实验的一个内容。     

基于大黄的红外光谱的人工神经网络鉴别研究

将傅里叶变换红外光谱法和人工神经网络用于鉴别正品和非正品大黄样品。在对神经网络训练前用小波变换对测量的红外光谱进行压缩,将原700个数据点的光谱压缩到44个变量,因此加速了神经网络的训练速度。52个大黄样品被用于网络模型的建立,其中包括25个正品大黄和27个非正品大黄的样品。文章还对隐含层神经元数目和动量参数的影响做了考察。结果表明,在优化的条件下用该方法对大黄样品的鉴别正确率达到98％。这种方法可被用于含大黄中药生产的质量控制。     

应力盘智能控制盘面面形的表征方法及检测技术的研究

分析了CMAC神经网络应力盘智能控制中面形表征及检测的特点,提出了以Zernike多项式系数用于表征应力盘盘面面形的方法,以微位移阵列传感器检测得到的原始数据经插值拟合重构出盘面面型数据,再经Gram-Schimdt正交化后拟合出的Zernike多项式的系数,以此作为CMAC神经网络的输入样本来完成CMAC神经网络的训练。并在实验中初步验证了此方法的可行性。