非均匀折射率场中光传输现象研究

海市蜃楼是一种非常有趣的光学现象,其本质是由于光在非均匀折射率介质中传输时发生的折射和全反射现象。本文基于费马原理与拉格朗日方程在理论上推导出了光在非均匀折射场的传输方程。然后通过数值模拟成功复现了光在非均匀折射场中传输的图像与相应蜃景图像。最后,通过实验研究了不同入射角度下光线传输规律和海市蜃景现象,实验结果与理论符合较好,验证了上述理论分析的正确性。     

2-[2-羟基-3-叔丁基-5-(3-甲氧羰乙基)苯基]-5-氯-2H-苯并三唑的合成

以对羟基苯丙酸甲酯和对氯邻硝基苯胺为原料经过烷基化、重氮化、偶合、还原环化和酯化反应合成了2-[2-羟基-3-叔丁基-5-（3-甲氧羰乙基）苯基]-5-氯-2H-苯并三唑紫外线吸收剂,反应总收率为36.83％。用质谱（MS）和核磁共振（1H—NMR）谱图表征了产物的结构,测定了产物的透光率和紫外吸收,表明产物是-类性能优良的新型苯并三唑紫外线吸收剂。     

论10kV配电网运行及自动化系统的管理

本文介绍了10kV配电网运行管理自动化系统,包括了人员技能培训、信息技术应用、自动化系统的组合等方面的探讨,有助于配电网管理部门实现自动化管理的要求。     

海洋涡旋的模拟及PIV测量

根据流体力学的黏性力理论,结合磁的库仑定律,利用磁相互作用带动搅拌子旋转形成稳定、可控的漩涡,通过滑台装置可精准地控制涡旋位置的移动,实现海洋涡旋的模拟.采用PIV技术对涡旋流场进行任意截面的分层测量,利用MATLAB软件进行数据处理和分析,即可全方位得到涡量、流速等流场信息,进而探究海洋涡旋的形成机理及其运动特性.     

不同方法处理的角膜脱细胞基质组织学生物特性的比较

目的:比较不同的角膜脱细胞基质方法,旨在选择最适合的脱细胞基质方法,制备成为组织工程角膜支架材料和角膜替代物的脱细胞基质.方法:分别用胰酶-曲拉通法、SDS-戊二醛法、胰酶-冷冻法等方法对角膜进行脱细胞处理,并对脱细胞彻底的基质进行力学特性、透光率的分析.结果:用胰酶-冷冻法获得的兔角膜全层和分层基质脱细胞最彻底,基质的结构未见明显破坏,脱细胞基质在生物力学特性上与正常角膜接近,透光率低于新鲜角膜.结论:用胰酶-冷冻法获得的脱细胞基质与自然角膜接近,可作为组织工程角膜支架材料和角膜替代物.     

动边界量子含时谐振子系统的Lewis-Riesenfeld相位与Berry相位

根据Lewis-Riesenfeld的量子不变量理论,计算了一维动壁无限深势阱内频率随时间变化的谐振子的Lewis-Riesenfeld相位,发现刘登云文中“非绝热Berry相位”与Lewis-Riesenfeld相位中的几何部分完全一致.也许更为重要的是,证明了至少对于做正弦振动的边界,在绝热近似下,该系统不存在非零的Berry相位. 关键词： Berry相位 Lewis-Riesenfeld相位 量子不变量 动边界     

红光InAlAs量子点的结构和光学性质

利用ＭＢＥ方法在（００１）衬底上成功地生长密度大、尺寸小、发红光的ＩｎＡｌＡｓ／ＡｌＧａＡｓ量子点结构。通过原子力显微镜观察表明,ＩｎＡｌＡｓ量子的密度和大小都随覆盖厚度的增加而增大;发现Ａｌ原子的表面迁移率决定ＩｎＡｌＡｓ量子点的形貌,光荧光谱证实了量子点的发光峰值在红光范围,并结合形貌的统计得到了量子点的发光峰展宽主要昌受量子点的横向尺寸影响。     

基于光纤SPR光谱分析的污水降解过程监测研究

讨论了光纤表面等离子体波传感器的工作原理,并对将其用于监测以甲基橙为代表的环境污水降解过程的可行性进行了探讨。用光纤SPR传感器监测了50 mL初始浓度为30 mg·L-1的甲基橙原溶液在降解过程浓度的变化,对降解过程中光纤SPR传感器的光谱进行了详细的分析;同时采用紫外-分光光度计对降解过程中溶液浓度的变化进行了监测,并对2种方法所测的数据进行了分析对比。结果表明,光纤SPR同常规方法的测量结果一致,随着降解时间的增加,甲基橙溶液的吸光度和浓度逐渐减小,光纤SPR传感器的共振波长逐渐发生蓝移,同初始标定的甲基橙原溶液共振光谱比较,说明甲基橙逐渐被降解,且在2 h内降解率达到73%,说明用光纤SPR传感器监测污水降解过程是完全可行的。研究结果不仅为环境污水降解过程提供了一种新的监测方法,同时促进了我国SPR传感技术与环保监测研究结合,为光纤SPR技术走向实用,并最终实现产业化积累了经验。     

基于光纤光栅传感器和卡尔曼滤波器的载荷识别算法

载荷识别在结构健康监测中的地位十分重要,为了在结构健康监测的同时利用最优化算法对系统进行有效控制,提出了一种基于光纤光栅(FBG)传感器和卡尔曼滤波器的载荷识别算法。该算法建立在卡尔曼滤波器的基础上,以FBG传感器测得的应变值作为观测信号,通过卡尔曼滤波器产生的增益矩阵、新息序列和协方差矩阵,利用最小二乘算法实时估计载荷的大小。此算法只需采集前一时刻的估计值和当前时刻的观测值即可估计出当前时刻的载荷,无需存储和读取大量数据。同时,基于卡尔曼滤波器在进行结构健康监测的同时能够应用最优化算法对系统进行控制。为了对识别算法进行验证,采用梁系统作为仿真和试验对象,通过FBG传感器测得的应变值识别载荷。结果表明,所提动态载荷识别算法能够很好地抑制噪声,具有良好的稳定性和实时性。     

基于深度学习反演区域气溶胶光学厚度

为了解决现有陆地气溶胶光学厚度(AOD)反演算法精度和空间分辨率较低的问题,基于深度学习的思想,使用深度置信神经网络(DBN),实现了具有30 m空间分辨率的陆地气溶胶光学厚度反演.算法的训练样本包括全球长时间序列的AERONET站点数据以及在时空上与之对应的Landsat8 OLI的观测几何数据和表观反射率数据.为了...