电激励连续波HF/DF选线化学激光器光轴的选择

在一单放电管电激励连续波HF/DF化学激光器平台上,利用一级振荡、一级输出的光栅选线色散腔结构,分别在H2喷注孔平面下游0.5 mm和2.0 mm两个位置处测试了此激光器的选线性能。谱线指认的结果证实,即使在mm级的流场方向增益长度范围内,选线激光器要获得宽的谱线覆盖范围并优化各支谱线的功率谱分布,光轴到氢气喷注孔平面的距离是一个重要的调节参量,随着此距离的增大,高振动态之间的跃迁越来越弱,而低振动态之间的跃迁则越来越强。     

(Ni-P)-石墨复合镀层的耐磨减摩行为

利用电沉积工艺制备了(Ni-P)-石墨复合镀层,并在环-块试验机上对其摩擦系数、磨损率和摩擦力矩进行了试验研究,认为正确选择复合镀层的对磨副是发挥镀层中石墨减摩作用的关键之一,配副双方的强度(或硬度)应基本相当而且不易发生粘着。文章还报道了对复合镀层中磷与石墨含量之最佳配比的考察结果。同时,作者还结合磨屑与磨痕形貌的观察结果等提出了石墨减摩膜形成过程的模型,并指出外载荷是影响石墨减摩膜稳定存在的重要因素。     

二维序贯均匀等距设计对跳比单调函数类的有效性

把序贯的思想和均匀设计相结合,提出的“序贯均匀设计”,其目的在于解决多维空间上快速选优问题。已经证明了二维序贯均匀设计对旋转单调函数类的有效性。本文进一步证明了“二维序贯均匀等距设计”对跳比单调函数类的有效性。     

遗传算法结合偏最小二乘法无损评价西洋梨糖度

基于遗传算法的波段选择法在组合优化问题上具有很大的搜索优势,适应性很广。文章将该方法应用于西洋梨糖度近红外光谱分析中,探讨数据优化筛选的可行性。光谱经多元散射校正或标准归一化处理后进行波段选择,选择结果与样品中被测成分有关, 4个品种洋梨的最佳个体染色体编码有一定共性。分别建立了四种洋梨的GA-PLS模型和全谱模型,早红考密斯、五九香、凯斯凯德和康佛伦斯的GA-PLS建模数据点分别从1 557减少到了434,496,310和496。GA-PLS/Fr-PLS模型的预测标准偏差分别为0.428/0.518,0.696/0.694,0.425/0.421和0.567/0.633, 其中早红考密斯和康佛伦斯GA-PLS模型的预测精度明显优于全谱模型,而五九香和凯斯凯德的GA-PLS模型与全谱模型相近。结果表明,遗传算法用于PLS建立西洋梨糖度校正模型前的数据优化筛选是可行的, 有效提高测量精度, 减少建模变量。     

股票操作选时的最优停止问题

股票操作中的选时即决定何时买进何时卖出是人们进行操作时最为关心的,本文运用最优停止及时间序更的理论和方法,给出了一种较优的具体操作方法。     

基于Vague集的产品选择策略研究

随着市场经济的进一步发展,中小企业面临新的管理危机和生存困境,论文运用Vague集方法,探讨了中小企业得以生存和发展的外部环境,并借助定量方法研究了中小企业突破困境的产品选择与推荐策略,为中小企业管理决策者提供了可供借鉴的科学指导方法.     

电激励连续波HF/DF选线化学激光器光轴的选择

 在一单放电管电激励连续波HF/DF化学激光器平台上,利用一级振荡、一级输出的光栅选线色散腔结构,分别在H2喷注孔平面下游0.5 mm和2.0 mm两个位置处测试了此激光器的选线性能。谱线指认的结果证实,即使在mm级的流场方向增益长度范围内,选线激光器要获得宽的谱线覆盖范围并优化各支谱线的功率谱分布,光轴到氢气喷注孔平面的距离是一个重要的调节参量,随着此距离的增大,高振动态之间的跃迁越来越弱,而低振动态之间的跃迁则越来越强。     

长干涉腔波长移相计算的自适应相位筛选法

波长移相干涉仪可用于大口径光学元件的测试。其移相量需经过标定方可采用定步长移相算法计算相位分布。在长腔长测试条件下,由于激光器的波长调谐驱动源的精度有限,采用定步长移相算法求解相位分布的精度不高。在分析干涉腔长和波面计算误差的基础上,提出了一种自适应相位筛选计算方法。根据电压-相位标定曲线采集多组周期干涉图,对干涉图中的光强值进行均匀分布抽样后,对其进行随机移相计算,求取每帧干涉图精确的步进移相量,从中筛选出移相量为π/2的四帧干涉图,利用四步移相计算公式求得精确的相位分布。实验结果表明,在波长移相干涉仪中运用该方法,可以很好地解决长腔长测试条件下的相位计算问题,与未进行筛选的计算结果比较,其测试精度得到了显著提高。     

环氧树脂对LED性能的影响

环氧树脂是封装发光二极管的主要材料之一，其性能直接影响制品的可靠性，光输出效果等。因此，LED制造过程，必须根据制品使用场合，合理选用树脂，确保制品最大程度的满足客户要求。     

改进遗传算法在红外增透膜系设计中的应用

在3～5μm红外增透膜系的遗传算法优化设计中，当群体接近成熟时，个体间的竞争能力和算法的区别选优能力会下降，进化将停止不前，产生无意义的重复计算和长时间等待。为了监控进化过程中染色体的变化趋势和改进情况，并提高算法的搜索能力，提出了一种采用离线比较法和辅助优选因子的薄膜改进遗传算法。计算实验表明，离线比较监控法能有效地掌握计算的进展情况，准确地监察到群体的成熟收敛、进化停止，并可据此决定改进算法的时机。采取辅助优选因子，能保持先前的计算成果，选出当前群体中的优良个体，跟引入的新鲜个体一同参与交叉，使进化不断向前，从而使改进后的算法搜到合格解的几率大大提高。