烷基化螺吡喃吲哚的合成及光学性质研究

为了增加螺吡喃吲哚与透明聚合物（ＰＭＭＡ）的相溶性,在螺吡喃吲哚分子中引入长烷基链,合成了１′－「十八烷基」－３′,３′－二甲基－６－硝基－８－「二十二酰氧基」－螺「２Ｈ－１－苯并吡喃－２,２′－二氢吲哚」,并用ＮＭＲ确定各中间体和最终产物的结构,ＨＰＬＣ显示产物中烷基化螺吡喃吲哚含量在９７％以上。将烷基化螺吡喃吲哚与ＰＭＭＡ制成厚度为５００ｎｍ左右的膜,研究该膜对紫外光的响应,获得烷基化螺吡喃吲哚开环和紫外吸收的关系,以及Ｊ－耦合构型与陈化的关系。     

在解三角形中偶遇黄金分割数

本文由一道高考题出发,从不同角度探究三边长成等比例的三角形的相关性质,发现了与黄金分割数有关的几个结论,进而考察产生黄金分割数的本质原因:该三角形的临界情况恰是黄金直角三角形.     

基于灰色层次分析法的有人/无人协同作战效能评估

当前和今后相当长一段时期内,战场的机械化、信息化、智能化将长期并存、并行发展。有人/无人协同作战可以通过各无人系统与有人系统之间的资源调度、态势统一、任务整合来进一步提高作战系统的作战效能。基于灰色层次分析法,结合径向基函数（Radial Basis Function,RBF）神经网络进行数据整理,对有人/无人协同作战效能进行科学评估,提出了一种新的评估模型,为优化协同作战体系结构和提高协同作战能力提供了理论依据。围绕有人/无人协同作战的作战任务和能力需求构建了相关评估指标体系,基于灰色层次分析法与RBF神经网络设计了有人/无人协同作战评估模型,并进行了仿真实验分析。仿真结果表明,该方法能够实现对有人/无人协同作战效能客观有效的评估。     

SiC MOSFET单粒子漏电退化的影响因素

高压功率器件是未来航天器进一步发展的关键,对SiC金属-氧化物-半导体场效应晶体管(MOSFET)等高压大功率器件的抗辐射研究亟待突破。在不同偏置条件下对器件的单粒子效应(SEE)进行实验,结果表明,SiC MOSFET单粒子漏电退化效应与漏源电压、离子注量以及反向栅源电压呈正相关。为进一步研究SiC MOSFET单粒子效应机理,结合实验数据进行TCAD仿真,发现器件发生单粒子效应时存在两种失效模式,第一种失效模式与Si基MOSFET类似,而第二种失效模式与SiC器件的特有结构密切相关,容易形成更高的分布电压,导致栅氧化层烧毁失效。该结果为抗辐照加固器件的研究提供了理论支撑。     

电力超长距光传输系统中低噪声指数国产化ＥＤＦＡ设计及系统应用研究

特高压是我国新基建的重要组成部分,受限于当前国际环境和我国地理环境的影响,电力通信网络长距离、国产化还面临着诸多问题。文章设计了一款基于国产化器件,采用波长优化、窄带滤波器级联、泵浦功率非均匀分配等技术的全国产化的超低噪声指数的EDFA,通过仿真设计和实验,分别验证了超低噪声指数放大器及其构成的电力超长跨距SDH系统,可实现250km G.652光纤、51dB跨度的电力通信网络光传输系统。     

考虑可平移负荷的综合能源系统动态优化调度策略

综合能源系统因多能互补、协调优化等特性受到了广泛关注,但该系统的热电机组在运行时的调峰能力具有一定局限性。为降低综合能源系统的用能成本,提升系统的用能效率,改善其调峰能力,文中提出了一种考虑可平移负荷的综合能源系统动态优化调度策略。该策略以系统的整体运维成本最小化为目标,结合可平移负荷和相关算例构建仿真模型,并采用自适应混沌粒子群算法进行求解。结果表明在引入可平移负荷时,多能源微网能够较好地达到削峰填谷目的,并降低系统综合运行成本,实现节能减排效果。同时,文中将传统粒子群算法与自适应混沌粒子群算法作比较,证明了自适应混沌粒子群算法在精度与效率上都优于传统的粒子群算法。     

声透镜指向性换能器研究

该文利用声学透镜使声波能量聚焦,实现小尺寸换能器窄波束声辐射。利用有限元方法分别建立了单凹面声透镜及双凹面声透镜仿真模型,优化了声透镜结构参数,设计并制作了双凹面声透镜指向性换能器,并在消声水池内对换能器样机和声透镜进行了性能测试。换能器样机辐射面积直径?120 mm,设置声透镜后,提高发送电压响应级4 dB,发射指向性-3 dB波束开角由76°变为约30°(@10 kHz),与仿真计算结果相符。实验结果表明,声透镜有效减小了换能器发射波束宽度,提高了换能器主瓣发送电压响应,验证了双凹面声透镜对优化换能器指向性的效果。     

压电能量收集接口电路的设计与仿真

为了给无线传感器网络节点提供稳定、高效且长期的能量供给,该文提出了一种基于增强型同步电荷提取电路的压电能量收集接口电路(ESECE)。利用Multisim电路仿真软件对增强型同步电荷提取电路进行仿真,并与标准压电能量收集接口电路(SHE)和同步电荷提取电路(SECE)进行对比分析。实验结果表明,在相同激励条件下,ESECE比SECE的输出功率提高了近30%,最大输出功率达到190μW,同时还保证了输出功率与负载电阻的无关性。     

基于自适应神经模糊推理系统的智能电表大数据分析研究

随着电力需求的不断增长和智能电表的大量应用,电力数据量大幅提升,对智能电表大数据分析分析提出了更高的要求。为此本文从模糊数学理论和人工神经网络出发建立了自适应神经模糊推理模型,基于安装在用电户的智能电表实际计量得到的电力大数据,进行了模型的训练和测试,最后利用预测模型进行了用电户在24小时内的电力功耗预测,并与智能电表实际测得的功耗数据进行了对比。研究结果表明基于当前智能电表采集的电力大数据,本文提出的预测模型精度得到了较大提升,总体预测精度为84.02%;其中白天时段由于用电随机性较大预测精度在70%左右,而夜间的预测精度均在90%以上。