基于MCNPX对ADS中子源散裂靶的物理研究

运用蒙卡程序MCNPX对加速器驱动次临界反应堆系统（简称ADS）的标准散裂中子靶进行了计算研究.计算了在0.6～1.5 GeV的质子轰击下,标准Pb靶发生散裂反应产生的中子产额及分布、中子能谱以及靶内能量沉积分布.计算结果与文献理论数据、实验数据进行了比较.     

N-芳基吡啶盐染料的一阶超极化率性质

在纳秒激光器上通过超瑞利散射 (HRS) 技术测定了具有推拉结构的 N-芳基取代吡啶盐类化合物的一阶超极化率,研究了它们的二阶非线性光学性质。结果表明,当吡啶环中N原子上的取代基由烷基变成芳基时,化合物的荧光发射强度急剧降低,但是一阶超极化率却明显增加。该系列化合物中两个相连的六元环破坏了吡啶盐的共轭平面结构,降低了化合物的荧光量子效率;另一方面,吡啶环上的取代芳基相对于烷基而言,其共轭体系增大,推拉电子能力增强,分子内电荷转移程度增大,从而提高了吡啶盐化合物的一阶超极化率。     

日本有机薄膜太阳能电池研究进展

通过调查近两年的最新文献资料,综述了有机太阳能电池的优劣和国际研究现状.从多个侧面阐述了日本有机太阳能研究现状,并探讨了今后有机薄膜器件研究的发展趋势和走向.     

一类离散时滞系统的极小极大鲁棒控制

针对一类离散时滞系统设计有记忆的状态反馈控制器,使得在最坏的干扰和不确定性下,闭环系统渐近稳定且性能指标存在一个最小上界.给出离散时滞系统的极小极大控制定义,利用李亚普诺夫方法和线性矩阵不等式(LMI)方法给出了极小极大鲁棒控制器的存在条件和设计方法.通过建立、求解凸优化问题得到最优极小极大控制器参数和性能指标的最小上界.最后给出数值算例,说明所设计的极小极大控制器只需付出较小的代价成本就能很好地抑制干扰.     

铝铜微叠层复合材料制备和组织性能研究

通过真空热压法制备出铝铜金属间化合物微叠层复合材料,研究了保温时间、热压温度等工艺参数对成形过程的影响.采用SEM对结合界面进行显微形貌观察,利用EPMA表征界面处元素分布,确定出扩散层的数量和种类;通过显微硬度测试分析结合界面处的硬度分布.另外,分析了不同工艺条件下铝铜微叠层复合材料的导电率和导热系数.结果表明:随热...     

八车道高速公路可变信息标志前置距离对驾驶行为的影响

基于驾驶模拟实验,设置3.0、2.5、1.5、0.7 km 4种前置距离的可变信息标志（variable message sign,VMS）,收集32名驾驶员视认4种前置距离的VMS后换道驶出高速公路过程中的方向盘、速度和位置数据,并观察各驾驶员在换道过程中的方向盘操控行为、换道行为、减速行为。结果表明：VMS视认过程属于多任务驾驶行为,驾驶员需在短时间内完成VMS视认、路径决策、车辆减速与换道;当VMS前置距离不足时,驾驶员需快速、大幅转动方向盘,进行连续换道、急换道;为顺利驶入减速车道,部分驾驶员采取减速换道措施,增加了事故风险;当VMS前置距离过长时,驾驶员对VMS的短期记忆效应使得驾驶负荷提高。     

多孔阳极氧化铝膜的生长规律

采用2次阳极氧化的方法制备了多孔阳极氧化铝膜.主要研究了阳极氧化电压、电解液种类、阳极氧化时间和阳极氧化温度对多孔阳极Al2O3膜生长的影响.并通过扫描电镜观察了其表面结构.讨论了多孔Al2O3膜生长的规律.     

一种新改进的DS/CDMA多用户检测器

提出了一种利用盲信号分离技术(BSS)与RAKE接收相结合的新多用户检测器.利用基于高阶累积量快速定点的独立分量分析(ICA)算法,从CDMA系统的多址干扰信号中较好地分离出需要用户的多径混合信号和多址干扰信号,进而通过RAKE接收需要的用户信号.     

基于终端滑模控制的混沌系统的同步

应用驱动-响应同步方法,研究了一类二阶混沌系统的终端滑模控制.通过设计连续的终端滑模控制器实现混沌系统的有限时间同步.在控制器的设计过程中采用了一种改进的终端滑模面,有效克服了在常规终端滑模控制中由于参数选择不当而出现的奇异问题.仿真结果表明,改进的终端滑模控制器可有效降低变结构控制中所产生的抖振,并提高了系统的稳态精度,实现了混沌系统的有限时间同步.     

基于级联卷积神经网络的前列腺磁共振图像分类

针对深度学习训练成本高,以及基于磁共振图像的前列腺癌临床诊断需要大量医学常识且极为耗时的问题,本文提出了一种基于级联卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）和磁共振图像的前列腺癌（Prostate Cancer,PCa）自动分类诊断方法,该网络以Faster-RCNN作为前网络,对前列腺区域进行提取分割,用于排除前列腺附近组织器官的干扰;以基于ResNet改进的网络结构CNN40_bottleneck作为后网络,用于对前列腺区域病变进行分类.后网络由瓶颈结构串联组成,其中使用批量标准化（Batch Normalization,BN）、全局平均池化（Global Average Pooling,GAP）进行优化.实验结果证明,本文方法对前列腺癌诊断结果较好,而且缩减了训练时间和参数量,有效降低了训练成本.