用“参数多项式方法”确定风力透平叶片的失速振荡流

用“参数多项式方法”确定风力透平叶片的失速振荡流陈佐一,孙永忠,杨玲（清华大学热能工程系北京１０００８４）关键词：参数多项式方法,风力透平,颤振在现代各类流动诱导振动问题的研究中,流体激振的安全性分析与诊断,要求在较短的时间内,对大量的复杂流动工况进...     

固体激光器晶体吸收光场的设计仿真

设计了3类8种二极管侧面泵浦结构,构建了相应的泵浦光学理论模型,采用有限元分析方法,计算了不同结构下的吸收效率和矩阵元素标准差。首先,在给定泵浦总功率、芯片间距、掺杂浓度等前提下,随着泵浦距离在0～5 mm内递增,8种泵浦结构中激光晶体的吸收效率呈降低趋势,矩阵元素标准差也逐渐减小,其中部分结构在近距离(0～0.3 mm)泵浦时矩阵元素标准差变化程度较大,在实际应用中应避免泵浦距离处于近距离区间。其次,在相同结构参量下,随着晶体掺杂浓度在0.6%～1.0%内增加,激光晶体的吸收效率提高,同时,掺杂浓度提升也是造成截面中心峰值降低或半径方向上光场凹陷的原因。因此,掺杂浓度和泵浦距离的匹配将是提升半径方向上均匀性分布的有效手段。     

一种应用DS证据理论的雷达目标与IFF点迹关联方法

针对目标数量多、目标构成复杂环境下雷达目标与敌我识别(Identification Friend or Foe, IFF)点迹关联不准确的问题,提出了一种基于DS(Dempster-Shafer)证据理论的关联方法。基于区间灰数模型完成雷达目标与IFF点迹的灰关联度计算,并据此生成DS证据理论中辨识框架的基本概率赋值;利用Dempster规则对证据进行组合,当证据之间存在冲突时采用改进Murphy方法对数据进行处理;最终通过概率转换方法完成关联判决,形成对目标敌我属性的判定。典型场景下的仿真结果表明,该方法能够实现雷达目标与IFF点迹的有效关联,通过多次询问及关联过程,可提升不同场景下的关联正确率。     

嵌入式操作系统教学方法研究

提升电子信息工程专业学生分析问题和解决问题的能力,是建设课程思政的重要任务。嵌入式操作系统专业课程内核要素众多且相互耦合,导致学生较难理解这门专业课程的知识点。针对此,本文从内核要素、运行时序和案例分析的角度,研究嵌入式操作系统教学方法,通过教学案例和学生实验成绩验证了所提教学方法的教学效果。该教学方法有助于提升该门课程的教学效果。     

“模式识别”课程线上线下混合教学模式探索与实践

在模式识别课程教学中,针对传统线下课程短板,开展线上与线下相结合的混合教学模式教学改革探索。阐述了本课程教学改革的教学环节设计、教学实施方法、考核方式等,以思维导图和综合案例串联庞杂知识点,采用多样化手段,加强对学生创新思维和能力的培养。教学实践证明,该课程教学改革调动了学生主动性,培育了其创新能力与科学精神,丰富了线上线下混合教学改革的理论研究。     

“数字电子技术基础”MOOC设计与应用

采用线上线下混合教学模式已经成为提升教学质量的必要手段。2021年3月数字电子技术基础在中国大学MOOC平台上线,基于项目教学法,重构知识体系,以4个精心设计的、循序渐进的、侧重不同知识点的、具有代表性的项目为课程脉络主线,讲解过程中广泛采用对比教学法、层次教学法、错误引导法,逐步引领学生建构知识体系。本MOOC课程可有效缓解学时不断减少与挑战度要求不断提高之间的矛盾。     

970 nm超辐射发光二极管弯曲脊形波导数值分析

本文基于光束传播法(beam propagation method, BPM)和时域有限差分法(finite difference time domain method, FDTD)建立了分析模型,模拟并分析了弯曲脊形波导超辐射发光二极管(superluminescent light emitting diode, SLD)不同结构参数(刻蚀深度、曲率半径、脊形宽度)对波导损耗的影响和倾斜脊形波导不同结构参数(刻蚀深度、脊形宽度、倾斜角度、发射波长)对模式反射率的影响。计算表明,弯曲脊形波导的刻蚀深度和曲率半径是影响波导损耗的重要因素。刻蚀深度较浅使波导对光场的限制作用较弱,过小的曲率半径会使模式传输泄露严重,损耗大大增加。脊形宽度越大,波导损耗越小,其对波导损耗影响较小。脊形波导的端面倾斜角度是抑制模式反射率的重要因素,脊形宽度增加,模式反射率逐渐减小,并在特定的几个角度形成的奇点达到最小值。刻蚀深度对于模式反射率的影响作用较小,但随着刻蚀深度的增加,奇点发生的角度产生了向小角度偏移。在特定的倾斜角度范围内,随着波长减小,奇点的数目会逐渐增加。研究结果可对设计具有优越性能的SLD器件...     

Light gradient boosting machine with optimized hyperparameters for identification of malicious access in IoT network

In this paper, an advanced and optimized Light Gradient Boosting Machine (LGBM) technique is proposed to identify the intrusive activities in the Internet of Things (IoT) network. The followings are the major contributions: i) An optimized LGBM model has been developed for the identification of malicious IoT activities in the IoT network; ii) An efficient evolutionary optimization approach has been adopted for finding the optimal set of hyper-parameters of LGBM for the projected problem. Here, a Genetic Algorithm (GA) with k-way tournament selection and uniform crossover operation is used for efficient exploration of hyper-parameter search space; iii) Finally, the performance of the proposed model is evaluated using state-of-the-art ensemble learning and machine learning-based model to achieve overall generalized performance and efficiency. Simulation outcomes reveal that the proposed approach is superior to other considered methods and proves to be a robust approach to intrusion detection in an IoT environment.     

Surface Growth of Boron Nitride Nanotubes through Boron Source Design

Boron nitride nanotubes (BNNTs) are promising materials due to their unique physical and chemical properties. Fabrication technologies based on gas-phase reactions reduce the control and collection efficiency of BNNTs due to reactant and product dispersion within the reaction vessel. A surface growth method that allows for controllable growth of BNNTs in certain regions using a preburied boron source is introduced. This work leverages the high solubility of boron in metals to create a boronized layer on the surface which serves as the boron source to confine the growth of BNNTs. Dense and uniform BNNTs are obtained after loading catalysts onto the boronized substrate and annealing under ammonia. Confirmatory experiments demonstrate that the boride layer provides boron for BNNTs growth. Furthermore, the patterned growth of BNNTs is realized by patterning the boronizing region, demonstrating the controllability of this method. In addition, the Ni substrate with BNNTs growth exhibits better performance in corrosion resistance and thermal conductivity than pure Ni. This study introduces an alternative strategy for the surface growth of BNNTs based on boron source design, which offers new possibilities for the controllable preparation of BNNTs for various applications.     

基于密度拟合的区域航道挖掘方法

雷达目标跟踪主要利用从回波信号中得到的目标位置、速度等信息,所用的先验信息较少。由于地形、燃料等因素,空中/海面目标通常是会沿着一定航道进行运动,但这一信息通常难以作为先验信息提供给雷达观测,用以辅助雷达跟踪。因此本文提出基于航迹密集程度的区域航道挖掘方法,从航迹数据集提取航道,可为后续相同区域内的目标跟踪提供必要的辅助信息支持。本方法对航迹进行参数拟合,基于参数聚类找到航迹高密集区域并利用最小二乘提取航道;它在无任何先验知识的前提下,仅利用已有航迹数据就可实现对区域内航道快速、准确提取。基于实测数据,通过本方法与其他方法的实验对比,我们验证了本方法提取航迹的有效性和准确性。