泡生法蓝宝石单晶炉热屏对热场的影响分析

对泡生法生长蓝宝石单晶进行了数值模拟,计算分析了晶体温度场分布规律.通过改变顶部保温屏的层数、侧壁保温屏的层数、反射屏的开口半径大小,分析热场的影响,得到了各参数与温度分布及温度梯度的变化关系.模拟发现,适当减少顶部保温屏层数,增大反射屏开口,可以增加晶体径向温度梯度;适当增加顶部保温屏层数,增大反射屏开口,可减小晶体轴向温度梯度.而侧壁屏层数几乎无影响.最后将分析结果与实验相结合,进行实验验证,成功获得了质量较好的蓝宝石单晶.     

厚壁管道周向导波检测技术实验研究

厚壁管道是火电机组四大管道系统的核心部件,将超声导波技术应用于厚壁管道的无损检测显得十分重要.首先确定厚壁管道检测的激励方式,优化选取适合厚壁管道检测的0.5MHz探头和楔形块角度为60°的斜探头组合.通过改变斜探头与外壁轴向缺陷之间周向距离,在一定范围内仍可检测到缺陷回波,且接收到的周向回波幅值变化不大,表明周向导波...     

具有衰减测量和随机时滞的离散非线性复杂网络的保概率集员滤波

研究一类离散非线性复杂网络的保概率集员滤波问题.考虑网络节点受状态随机时滞、衰减测量等影响,为了更贴合实际,采用两类相互独立的随机变量分别描述状态时滞和测量衰减特征.引入Bernoulli随机变量将随机时滞刻画为随机发生时滞,引入在某区间上服从已知概率分布的随机变量刻画衰减测量.文章设计一个分布式集员滤波器,给出滤波误差系统所需满足的充分条件以保证滤波误差被限制在已知椭球集内的概率不小于已给定的概率值,且该充分条件由一个递推线性矩阵不等式表示;建立在矩阵迹最小意义下的凸优化问题以最小化每个时刻所获得的概率椭球集,并设计一个保概率集员滤波器增益矩阵的求解算法.最后,通过一个数值算例验证所设计的滤波设计方案的有效性.     

基于CMOS图像传感器中DPGA的电容阵列优化研究

本文结合用于CM0S图像传感器中的低噪声DPGA的性能特点,提出了一种优化电容阵列拓扑结构的方法,讨论了此种结构下由寄生电容引入的时钟馈通和电荷分配效应,并给出了仿真结果和按照0.35 μ m CMOS工艺进行流片的版图.测试结果表明,采用改进的电容阵列结构能把采样电容引入的噪声斜率从原来的0.15降低到0.01.     

基于PLC的通信车配电机柜设计

本文根据通信车中各用电设备的用电特点,设计了以PLC为控制核心、以触摸屏为人机交互界面的配电机柜.通过传感器,实现电压、电流信号的采集.通过A/D转换模块,将传感器输出的模拟信号转换为PLC能识别的数字信号.通过触摸屏,实现各信号的实时显示及各用电设备的开关控制.     

小波降噪对TDLAS 干涉抑制的研究

基于多光程吸收池的可调谐半导体激光吸收光谱 (TDLAS) 系统在检测过程中容易出现噪声干扰, 影响着其 实际检测性能。针对这种干扰的特征进行分析, 提出利用小波降噪法来改善 TDLAS 系统的探测性能。首先依据理论 研究结果选择合适的小波函数和分解层数, 然后通过这种小波对叠加干扰的仿真信号进行滤波, 结果表明这种降噪技 术具有良好的去噪效果。最后利用小波降噪技术处理了实验采集的不同浓度气体的直接吸收光谱 (DAS) 和二次谐波 信号, 相比于原信号, 降噪后信号的信噪比从 0.4 增加到 259, 系统的检测限也达到 7×10−6, 表明小波降噪方法在气体 光谱检测中具有较高的应用价值。     

无卷边单分子层WS2纳米片原子结构的高分辨电子显微术研究

本文利用高分辨电子显微术(HRTEM)确定了无卷边的单分子层WS2纳米片的原子结构像.通过对样品不同区域HRTEM像进行傅里叶变换(FFT)分析,得到了各个区域的WS2纳米片的晶体取向,确定了WS2纳米片分子层数分布.根据电子显微像强度与样品层数的线性关系以及WS2纳米片的单分子层数分布模型,确定不同区域WS2纳米片的分子层数.为了进一步定量分析结果的正确性,通过模拟电子显微像在不同碳膜厚度及不同成像条件下WS2纳米片的HRTEM像,也确定了在像衬度上与实验像很好的匹配.     

反应离子刻蚀ZnTe的THz辐射和探测研究

运用电光采样技术揭示了反应离子刻蚀（RIE）ZnTe晶体表面THz辐射的光学整流产生机制， 观察到0.25 ps的THz场分布.通过比较刻蚀前后以及不同刻蚀条件下ZnTe样品在不同激发功 率下的THz辐射强度，发现由于反应离子刻蚀破坏了ZnTe样品表面的有序性，晶体的电光系 数随射频功率的增加而减小.借助于计算不同刻蚀条件下ZnTe晶体的频率响应函数，分析了 随射频功率增加ZnTe晶体响应频谱展宽的现象. 关键词： THz辐射 反应离子刻蚀 ZnTe     

人工神经网络对VOCs的自动识别

利用人工神经网络(ANN)对严重混叠的傅里叶变换红外光谱图进行了定性和定量解析。通过大量模拟数据训练神经网络后,引用了新的评价标准——逼近度来选择最优网络模型。利用此优化网络对两类光谱图进行了解析,考察了网络的泛化能力。结果表明：该网络不仅能够对两组分同时存在时的样本进行准确解析,而且对于未知单组分光谱图,也能够进行准确鉴别和定量分析。可见, 该研究为人工神经网络在单组分和多组分未知物的定性和定量分析方面提供了一种新思路。     

Vector Solitons and Soliton Collisions in Two-Component Bose-Einstein Condensates

With realistic parameters, both analytical and computational studies demonstrate the feasibility of forming bright-bright vector solitons in a self-repulsive two-component Bose-Einstein condensate with attractive intercomponent interaction. Moreover, the stability of such solitons is confirmed by direct numerical simulations, by a Bogoliubov spectrum analysis, and by examining the collisions between two vector solitons. Our results are of considerable experimental interest.