光纤传感器测量FRP加固结构的损伤

A distributed fiber optic sensor is developed for condition monitoring of civil infrastructure sys-tems. The fiber optic sensor is especially useful in applications involving structures strengthened by fiberreinforced polymer (FRP) composites. The sensor principles are simple and therefore, practical for detec-tion of cracks, debonding and deformation measurements. Structural monitoring capability of the sensor     

kW级主振荡功率放大光纤激光器输出特性

分析了kW级光纤激光器实现单模激光输出的模式控制方式。采用主振荡功率放大方式,实现了工作波长1.08 m、最大输出功率1.05 kW的全光纤单模激光输出。对激光光谱和光束质量随激光功率的变化等输出特性进行了研究,结果表明：随着激光功率的增大中心波长和光束质量无变化,但谱宽逐渐展宽。分析了激光光谱展宽的原因,认为随着激光功率的增大,光栅纤芯的折射率变化增大,引起本振级的谱宽展宽,而本振级因谱宽展宽引入的噪声在放大级被放大,再加上放大级本身引入的自发辐射,共同造成放大级的谱宽展宽。对光束质量变差的原因进行了分析,认为光纤弯曲导致原先在纤芯中传输的激光部分被泄露到包层中,从而使光束质量变差。     

新型的汉字激光照排机

本文介绍四束激光同时扫描的滚简式激光照排机。该机用一支1.5 mW的He-Ne激光器和一个声光调制器,四个不同频率的超声信号经一宽带功率放大器放大后,加到声光调制器上,产生四束衍射光,作为扫描光束。该机每秒钟可照排100个五号汉字,扫描线密度为29.2线/mm,阴图与阳图具有同样的高质量。     

随机变异—优化选择神经网络在铁货运量预测方面的应用

利用最近提出的人工神经网络设计新方法构造了用于时间序列预测的三层网络,并将这一神经网络用于对铁路货运量的变化的预测。通过和其他传统方法所得结果比较,网络的泛化能力明显提高。     

动物老爸颁奖礼

随着社会分工的不断细化,工作岗位对工作者性别的限制已被渐渐打破,医院里出现了男护士、幼儿园里出现了男教师、保姆行业中也出现了男性……不过要说带孩子,     

石墨烯声子谱研究

石墨烯的成功制备是纳米材料研究的重大进展。人们发现其具有很高的热导率,从而为解决计算机芯片散热问题提供了一条可能的方案。文章主要应用动力学矩阵的方法,计算了Tersoff势下石墨烯的声子谱,并探讨了该势在研究石墨烯热学性质方面的合理性。通过与实验数据的比较,我们发现,使用Tersoff势得到的声子谱在高对称点处的能量误差最大可以达到70%。因此,Tersoff势不适合于对石墨烯的热学性质进行定量的研究。     

企业会计信息系统的管理与控制初探

随着信息技术的快速发展,会计核算从手工发展到电算化,由部门级发展到业务系统集成,成为企业级会计信息系统。其运作对会计核算产生了一定的影响,原有的会计内部控制制度和控制方法有些已逐步失去效用,必须采取新的管理和控制方法。本文拟就企业级会计信息系统的管理与控制问题进行分析探讨。     

基于经济全球化背景下会计人员应具备的素质

每当新的经济格局出现,就说明了社会的发展又跨跃了一大步。社会的进步是各行各业的全面化进步的共同结果。而会计则反映了一个国家的经济综合实力,因为各行各业的经济效益都是通过会计报表来展现的。因此,会计人员的综合素质就显得格外重要。由其是在经济全球化的今天,对会计从业人员的综合素质提出了新的要求。     

厦门大学百年校庆物理天文专辑·编者按

1921年,著名爱国华侨领袖陈嘉庚先生创办了厦门大学,并于1923和1927年分别创建了物理学科和天文学科.抗日战争时期,著名物理学家萨本栋先生担任厦门大学校长并兼任物理学系主任,为物理学科以后的发展奠定了重要的基础. 20世纪50年代,厦门大学物理学系的半导体学科走在了全国的前列,和北京大学、复旦大学、南京大学、东北人民大学(现吉林大学)创办了中国第一个五校联合的半导体联合教学专业.     

机器学习在座逾渗相变问题中的应用

机器学习理论区别于传统方法,因其在对于复杂的数据集识别、分类的准确性和高效性而被广泛应用于各个领域.识别相变是机器学习和统计物理领域相结合的最有代表性的工作.到目前为止,机器学习完成的相变识别几乎都是基于具有动力学演化过程的自旋模型,如Ising模型等,而其在另一类不具有动力学演化过程而完全由系统结构特征决定的相变模型,如逾渗模型等,仍未有细致研究.本文结合现有的机器学习技术,卷积神经网络和一般向量机,对二维方格子上的座逾渗问题进行了研究,发现能以高正确率对不同相的构型进行识别,证明了机器学习在这类问题上研究的可行性.通过已完成训练的学习机对不同参数下构型预测的正确率计算,发现正确率在相变点附近会出现急剧衰减,与系统参数呈幂律衰减.这与传统相变理论一致.通过定量计算,还发现2种学习机的正确率衰减规律都满足同一个幂律指数.这不仅进一步从全新的角度揭示了相变的普适性,而且为找寻相变点提供了新的方法.