Calculation of the reactor neutron time of flight spectrum by convolution technique

It is a very complex and time-consuming process to simulate the nuclear reactor neutron spectrum from the reactor core to the export channel by applying a Monte Carlo program. This paper presents a new method to calculate the neutron spectrum by using the convolution technique which considers the channel transportation as a linear system and the transportation scattering as the response function. It also applies Monte Carlo Neutron and Photon Transport Code （MCNP） to simulate the response function numerically. With the application of convolution technique to calculate the spectrum distribution from the core to the channel, the process is then much more convenient only with the simple numerical integral numeration. This saves computer time and reduces some trouble in re-writing of the MCNP program.     

基于卷积神经网络的烟叶近红外光谱分类建模方法研究

卷积神经网络(CNN)在图像分类识别领域应用广泛,但其在近红外光谱分类中的研究还未见报道,对基于CNN的近红外光谱分类建模方法进行了研究。针对近红外光谱数据的特点,提出了一种改进的卷积神经网络建模方法,对CNN经典模型LeNet-5所做改进：①将方形矩阵卷积核改为适用于一维近红外光谱的向量卷积核;②简化网络结构,将LeNet-5结构中C5,F6及输出层改为单层感知机。同时,采用隔点采样的方法对近红外光谱降维,加快收敛速度;并对卷积核尺寸对建模结果的影响进行了研究。以我国东北、黄淮、西南三大烤烟产区的600个中部烟叶样本的近红外光谱为实验对象,建立烟叶产区分类NIR-CNN模型。该模型对训练集和测试集的判别准确率为98.2%和95%。实验结果表明,应用卷积神经网络可对近红外光谱数据准确、可靠地判别分类;烟叶产区NIR-CNN建模方法可为卷烟企业烟叶原料科学合理利用提供指导,为维护卷烟产品的质量稳定有重要意义;基于卷积神经网络的近红外光谱判别方法也可推广到其他农产品的分类应用中。     

基于时空双流卷积神经网络的红外行为识别

针对红外视频人体行为识别问题,提出了一种基于时空双流卷积神经网络的红外人体行为识别方法。通过将整个红外视频进行平均分段,然后将每一段视频中随机抽取的红外图像和对应的光流图像输入空间卷积神经网络,空间卷积神经网络通过融合光流信息可以有效地学习到红外图像中真正发生运动的空间信息,再将每一小段的识别结果进行融合得到空间网络结果。同时将每一段视频中随机抽取的光流图像序列输入时间卷积神经网络,融合每一小段的结果后得到时间网络结果。最后再将空间网络结果和时间网络结果进行加权求和,从而得到最终的视频分类结果。实验中,采用此方法对包含23种红外行为动作类别的红外视频数据集上的动作进行识别,正确识别率为92.0%。结果表明,该算法可以有效地对红外视频行为进行准确识别。     

激光电源中基于EXB841的IGBT驱动电路设计

根据IGBT对驱动电路的各项要求,在采用专用驱动模块EXB841及带有过流保护功能的驱动电路的基础上,设计了简化的IGBT驱动电路,并提出了构建实际驱动电路的注意事项。通过对PWM信号、IGBT动态驱动信号、IGBT开通时驱动信号上升沿、IGBT关断时驱动信号下降沿等波形的实际观测,表明此驱动电路工作正常。该驱动电路已用于某型脉冲固体激光电源中,运行良好,可靠性较高。     

同步数字体系网管信息提取与插入系统的设计

现有的不同厂家的SDH设备网管信息不能实现互通,为了解决这一问题,提出了一种SDH网管信息提取和插入系统的软硬件设计方案,主要包括网管信息的提取和插入、HDLC数据的封装和拆封、利用主控制器和USB模块进行数据传输,从而实现网管信息的高速上传并在上位机实时显示和保存功能。最后对该系统进行了测试验证,结果表明该系统能分析不同的SDH设备网管信息,为网管信息互通提供了基础信息。     

大气Ring效应差分截面的计算

基于差分吸收光谱算法,使用卫星数据反演大气NO2和SO2等痕量气体柱浓度的时候,Ring效应是影响反演结果精度的一个重要因素。Ring效应是指:受太阳表面大气消光效应影响,产生称之为夫琅禾费线的暗线结构,而由于太阳光在地球大气中传输引起非弹性散射,导致观测到的夫琅禾费线变短,这个结果可以近似地认为是对夫琅禾费线的填充。研究表明,大气中的N2和O2分子的转动拉曼散射是导致Ring效应的主要原因。利用星载传感器OMI/AURA测量的太阳光谱和N2和O2分子的转动拉曼散射截面卷积,除以原始太阳光谱,再经过差分计算,可以获得Ring效应的差分截面,以用来反演痕量气体的浓度。计算的结果与利用辐射传输方程得到的结果比较,相关系数R2达到了0.9663,表明二者基本是一致的。     

HLS注入段束流位置探头定标电场的拟合和误差计算

 描述了束流位置探测器(BPM)探头定标、定标电场的拟合和误差计算。该定标系统采用了具有调节精度为10μm垂直放置真空管道的天线模拟定标装置和分辨率高达1μm外差式、窄带频域信号处理电子学线路。并推导出针对合肥光源（HLS）定标系统条件下的电场拟合函数及相关的BPM-Mapping图和误差计算结果,较精确地计算出该高精度定标系统误差。     

角反射器阵列作为伪相位共轭器件的保真度分析

 研究了共光路共模块自适应光学系统中用角反射器阵列构成伪相位共轭器件,角反射器阵列形成伪相位共轭波的能力,具体计算了不同单元数的角反射器阵列形成具有Zernike多项式展开的各阶像差的波面的相位共轭的保真度。角反射器阵列的保真度决定于其单元数和阵列结构,对于不同类型的像差保真度也是不同的。最后对各种影响因素如衍射、二面角误差和面形误差等进行了分析。     

基于卷积神经网络和近红外光谱的太平猴魁茶产地鉴别分析

太平猴魁茶因其特有的“喉韵”深受广大消费者喜爱,不同产地太平猴魁茶市场价格相差较大,如何实现产地精准鉴别是目前促进绿茶产业发展的关键因素。依赖于人工经验的感官评审方法主观性强、稳定性差,无法应用于实际生产检测过程。作为目前主要的检测分析方法,化学分析方法周期长、检测成本高,而且目前没有用于茶叶产地鉴别的统一标准。近红外光谱（NIR）作为一种无损检测分析方法,具有快速、非破坏性、无污染等特点,但是不同产地太平猴魁茶主要内含成分及其含量基本相同,不同产地样本光谱特征峰分布相似,导致常规分析方法无法有效选择特征变量。卷积神经网络（CNN）作为经典深度学习网络模型之一,具有强特征提取和模型表达能力。采用太平猴魁茶产地光谱特征分析,利用一维卷积神经网络模型（1-D CNN）提取太平猴魁茶NIR特征,提出一种基于1-D CNN和NIR的太平猴魁茶产地鉴别分析方法。试验以6个不同产地共120个样本为研究对象,分析10 000~4 000 cm-1范围内的光谱信息;将样本随机划分为训练集（84,占70%）和测试集（36,占30%）,分别讨论不同间隔采样、网络结构、卷积核大小及激活函数对产地鉴别结果的影响,并引入Dropout方法对比分析模型过拟合现象;最终建立一个具有9层结构的1-D CNN模型。蒙特卡罗试验结果表明,相比于基于原始光谱数据（40.57%,7.06）和PCA方法（31.93%,6.96）的太平猴魁茶产地预测模型准确率和标准差,基于1-D CNN的太平猴魁茶产地鉴别模型预测精度和稳定性更高,其测试集预测准确率平均值和标准差分别为97.73%和3.47。因此,1-D CNN可有效提取太平猴魁茶不同产地NIR特征,提高太平猴魁茶产地鉴别精度,为太平猴魁茶精准产地鉴别及溯源分析提供参考。     

梯度封装胶结构设计提升白光LED光色性能

提出一种具有梯度双层掺杂纳米颗粒封装胶结构的白光LED模块,采用热溶液法在倒装芯片表面涂覆掺杂一定浓度TiO_2纳米颗粒的remote层和荧光胶薄膜层,制备成模块样品。利用仪器设备对样品的光色性能进行测试和机理分析。实验结果表明,在芯片和荧光胶薄膜间添加remote层,中心法线处的光提取率比未涂覆remote层增加了32.35%,拟合直线斜率趋向水平,光子空间分布均匀性改善明显。荧光胶薄膜掺杂SiO_2颗粒,随着SiO_2掺杂浓度增加,色温分布曲线逐渐平缓,平均色温由掺杂浓度为0%时的6199.66K下降到5103.24K,下降了21.48%。光通量测量值随着SiO_2掺杂浓度增加先提升后下降,掺杂浓度为0.6%时,达到最大值181mlm,相较于未掺杂SiO_2颗粒提高了9.70%。双层结构白光LED模块界面间通过梯度递减折射率的方式提高光子提取效率,空间颜色的一致性改善明显,为提高白光LED模块的品质提供一种借鉴。