脉冲染料激光腔的线宽和选择频率

本文提出一种计算脉冲染料激光腔频率特性的新方法，并用以对包括有单光栅、双光栅、标准具和谐振反射器等选频元件的几种典型腔进行了研究。计算出线宽随光栅照射条纹数、谐振反射器光学厚度等变化关系。用氮激光泵浦的染料激光器对理论进行了验证，理论和实验符合。     

泵口环圆柱面螺旋槽造型的流体动力特性

泵叶轮口环动力特性的改善可通过环形密封面造型来实现.为了改善其刚度特性,提出一种新的口环圆柱面螺旋槽造型方法,采用基于空化的CFD方法对口环间隙流动进行模拟计算,通过动网格技术来确保小环形间隙下的偏心量,研究了螺旋槽对口环流动特性的影响,并与光滑口环流动特性进行对比分析.结果表明:螺旋槽会产生动压效应和泵送效应,在槽台侧和槽坝侧尖角处分别产生低压区和高压区;偏心时,螺旋槽能增大口环间隙主刚度和支反力,降低偏位角,从而提高转子的对中性能;同时使泄漏量大幅降低,而使摩擦转矩略有增大;螺旋槽造型有利于提高口环的流体动力特性和转子对中性能,并减小口环的摩擦和磨损.     

ZnHg准分子亚稳态能级平衡核间距的研究

用３０７．６ｎｍ脉冲激光激发Ｚｎ－Ｈｇ样品，通过三体碰撞形成ＺｎＨｇ准分子亚稳态Ａ０±，经５００ｎｓ时间延迟，用４３０～４５０ｎｍ探测激光激发ＺｎＨｇ准分子跃迁到高激发态Ｅ１和Ｆ１。检测由Ｅ１和Ｆ１态到排斥性基态Ｘ０＋跃迁的近紫外荧光，获得了Ａ０±→Ｅ１，Ｆ１跃迁的振动激发光谱。由振动激发谱的强度分布和跃迁的Ｆｒａｎｃｋ－Ｃｏｎｄｏｎ因子计算，首次获得亚稳态Ａ０＋和Ａ０－相对平衡核间距。     

润滑油磨粒超声回波信号的双树复小波自适应降噪

针对润滑油磨粒含有强噪声的回波信号的问题,采用基于双树复小波变换(DT-CWT)的自适应降噪方法,从而提取清晰的磨粒回波信号. 该方法结合奇异谱分析(SSA)和小波熵理论,分别对双树复小波变换后的近似部分和细节部分进行分析. 奇异谱分析去除了近似部分包含的噪声,同时,小波熵理论能够自适应选取不同分解层上的阈值,实现了细节部分系数的自适应选择. 仿真表明,对于润滑油磨粒超声回波信号的双树复小波自适应降噪,输出信号信噪比(SNR)高、均方根误差(RMSE)小、相似系数(NCC)大,算法运算时间能够满足在线检测要求. 实验分析表明,该方法降低了信号中的噪声,还原了准确的波形特征.      

一种求解子集问题的基于图的蚂蚁系统

提出了一种求解子集问题的基于图的蚂蚁系统。针对子集问题,定义了构造图和等效路径,提出了基于等效路径增强的信息素更新策略,将问题的无序信息转化为对蚂蚁的有序影响,增加蚂蚁搜索路径的信息量。引入路径变异机制,通过路径的改良调节信息素分布,防止算法陷入停滞状态。将信息素更新分为三种情况:本次迭代最优更新、变异更新和本次迭代不更新,兼顾算法的收敛速度和搜索能力。对算法进行了描述并分析了算法复杂度。以多维背包问题为例,对该蚂蚁系统的性能进行了测试,验证了系统的有效性和优越性。     

渐近式Bloch球面搜索的量子遗传算法及其应用

为了进一步加快搜索速度,提高优化效果,提出了一种渐近式Bloch球面搜索的量子遗传算法.在该算法中,首先采用Bloch球面坐标对量子染色体进行编码,然后基于最小二乘法理论,构建了量子染色体的更新策略,建立了量子旋转门角度大小和方向的公式,最后构造了变异操作中相位公式.将本文算法应用于多变量函数极值优化问题进行验证.实验结果表明,该算法不仅具有较好的种群多样性和随机性,而且还具有进化代数少、收敛速度快和优化效率高等优点.     

双光子激发Na_4d~2D_J态的光学四波和频过程

利用两个激光光子与一个光泵受激发射的红外光子在纳蒸气中进行四波混频．观测 到六组十一条紫外相干辐射谱线。其中三组由和频过程产生２ωＬ＋ωＩＲ．波长为２５５．７８： ２５７．５１． ２５７．５４：和 ２８０．４７． ２８０．５１ｎｍ。另三组是由对应的差频过程产生２ωＬ－ωＩＲ． 在研究了原子的非线性极化率、受激发射的光增益系数以及位相匹配条件以后．对谱线 的波长和光强给出了理论的说明。     

发动机磨损过程油液监测研究

通过油液光谱分析技术,对发动机磨损过程进行监测.通过实际得到的油液监测数据,作出发动机实际磨损图与发动机磨损理论图进行对比,研究了发动机磨损过程三个阶段的磨损特点.实例表明,在对发动机磨损状态的监测中,油液光谱分析技术分析速度快,准确性高,具有很强的工程应用前景.     

面向对象概念格上的近似概念及概念认知

针对概念认知问题,该文通过形式背景中任意对象(属性)集在面向对象(属性)概念格中形成的下近似概念外延(内涵)和上近似概念外延(内涵),探讨了面向对象(属性)概念、面向对象(属性)下近似概念、面向对象(属性)上近似概念之间的关系,得到在面向对象(属性)概念格中生成下、上近似概念的一种有效方法。对于面向对象概念格中任一概念,由其外延形成的下近似概念和上近似概念是它本身;对于面向属性概念格中任一概念,由其内涵形成的下近似概念和上近似概念也是它本身。同时通过举例说明。另外,将近似概念应用于面向对象(属性)概念格中进行概念认知并给出相应算法。对于给定的任一对象(属性)集线索,通过其形成的近似集去逼近该线索,得到1个精确概念或者2个近似概念,以进行概念认知。同时给出概念学习精度来衡量概念认知的准确性。