基于乙烯或氢气的吸气式旋转爆轰发动机实验

基于氢气的旋转爆轰发动机研究较多,而碳氢燃料与空气混合较为困难,导致基于乙烯的旋转爆轰发动机燃烧技术难度很高.使用宽视野范围的可视化燃烧室观察旋转爆轰波的研究在国内尚未开展.在同一燃烧室内进一步开展了乙烯或氢气的吸气式旋转爆轰实验,来流总温为283~284 K,燃烧室壁面有140°石英玻璃观察窗,便于观察旋转爆轰波运动过程.空筒燃烧室爆轰环腔外径为100 mm,轴向长度为151 mm.燃料通过150个直径0.8 mm圆柱孔进入燃烧室,空气通过喉部1 mm宽的收敛扩张环缝流入环腔.高速摄影和低高频压力传感器均验证了旋转爆轰波的存在和速度值.以氢气为燃料的旋转爆轰波速度最高可达理论值的101%,爆轰波增压效应可达40%左右,乙烯旋转爆轰波速度可达理论值的89%.旋转爆轰波结构容易发生变化,不规则.氢气旋转爆轰的维持对燃烧室的结构要求比碳氢燃料要低,比乙烯旋转爆轰波更加稳定.      

基于孪生网络模型的岩石光谱自动分类方法

岩石光谱是岩石物理化学性质、成分和结构的综合体现,如今已经被广泛应用于岩石分类研究中。岩石光谱数据具有高维的特征数量,在样本数量有限的情况下训练时,往往会产生维数灾难现象。由于岩石光谱的数据收集困难,这在产生极大的人力成本的同时也导致收集到的岩石光谱数据往往十分有限。因此如何能够在样本数量较少时,对岩石光谱数据取得较为准确的分类效果成为了如今热门的研究课题。利用辽宁兴城地区的典型岩石光谱数据,基于Python编程语言在训练样本较少的情况下构建了孪生网络分类模型,并以Triplet Loss作为损失函数,实现了3-way-1-shot分类模型,在测试集上取得了97.8%的分类准确率。同时使用了决策树、随机森林、支持向量机和K-近邻四种传统机器学习方法在相同训练样本下建立分类模型与之对比,通过绘制学习曲线,验证了这四种传统机器学习方法在小样本的情况下不具备良好的分类功能。由于将原始光谱数据转化为图片数据之后并不会影响孪生网络模型的分类效果,因此可以将岩石光谱分类问题转化为图像分类的问题,进而使用图像分类的方法和手段。实验结果表明,孪生网络模型在岩石光谱样本数量较少的情况下仍然能够取得优秀的...     

基于SOI工艺的高可靠有源像素研究

基于SOI衬底材料提出了一种新型的 CMOS图像传感器有源像素结构,建立了与之相对应的二维器件仿真模型,利用Sentaurus Device仿真工具对该结构的单粒子效应（Single-Event Effects）进行了模拟仿真研究。仿真结果显示在像素周围引入P+重掺杂保护层能够有效隔离像素使受辐射像素相邻像素收集到的噪声电子数减小,证明此像素结构具有一定的抗单粒子辐照性能。     

基于三力汇交原理分析均质杆的平衡问题

高中阶段在有关均质直杆的平衡问题中,当杆受3个非平行力时,可以采用三力汇交原理来定量分析杆的受力情况,这样既可以避开对力矩平衡关系的运用,也可以加深同学们对于共点力平衡知识以及三角几何关系的认识与运用.     

浅谈互联网的教学资源管理

随着互联网的不断发展壮大,基于互联网技术的远程教育正在逐渐发展起来。本文探讨了教学资源管理应用系统的设计原则和模块设计,并讨论了教学资源管理系统具体应用需要注意的问题。     

三网融合背景下广电发展策略

三网融合的新形势给广电行业的发展带来了新的机遇和新的挑战.在国家“三网融合”的大背景下,广电发展充满着变数与博弈.大力发展广电新媒体,促进新老媒体的“相互融合、相互促进、共同发展”,是目前广电发展改革之路的新目标.如何通过改革来武装自己,如何来迎接新的挑战,如何把握好新的机遇是一个值得思考和共同探讨的重要课题.面对三网融合,我们必须要用创新的理念、推动网络和技术的革新,借三网融合的契机而形成我们自己的核心竞争力.     

一种新型SOI衬底上带有阳极辅助栅结构的SJ-LIGBT

提出了一种新型的SOI衬底上的横向绝缘栅双极型晶体管(LIGBT)。该LIGBT在漂移区采用了超结(SJ)结构,并且在阳极采用了新颖的阳极辅助栅结构。这种器件由于采用了上述2种结构,相比于普通的LIGBT,它的正向压降更低,开关速度更快。文章对器件的一些关键参数(如P-drift区掺杂浓度、阳极栅宽度和载流子寿命)对器件关断时间的影响进行了仿真。仿真结果表明,提出的新型结构器件与常规LIGBT器件相比,关断速度可以提高30%。     

若干近凸空间和近光滑空间的注记

指出了关于近-强凸(近-非常凸、局部近-一致光滑)的两种不同形式的定义实质上是等价的,从而统一了有关文献中的一些结果.     

Operating a geometric quantum gate by external controllable parameters

A scheme to perfectly preserve an initial qubit state in geometric quantum computation is proposed for a single-qubit geometric quantum gate in a nuclear magnetic resonance system. At first, by adjusting some magnetic field parameters, one can let the dynamic phase be proportional to the geometric phase. Then, by controlling the azimuthal angle in the initial state, we may realize a geometric quantum gate whose fidelity is equal to one under cyclic evolution. This means that the quantum information is no distortion in the process of geometric quantum computation.     

一种基于LSKNet的绝缘子缺陷检测方法研究

目前,电力网络缺陷检测主要通过无人机航拍完成。对当前公开的数据集进行筛选,发现绝缘子的标注误差较大且正负样本失衡;同时,巡检图像中存在许多小尺度和细长类型的目标,使用现有的算法很难达到高精度的检测效果。针对上述问题,通过雾化算法构建一个新的数据集,采用大型选择核网络(LSKNet),引入暗通道先验算法,提出针对电力网络缺陷的LSK绝缘子图像去雾算法。实验结果表明,在SFID-PRO数据集上的mAP达到85.90%,其中缺陷绝缘子的召回率达到了99.6%,能够对细长物体和小尺寸物体进行精准的检测。