粒子的散射方程、孤子解和高能统计模型

基于粒子散射的实验结果和已知的理论,首先,讨论了散射的各种方程,包括Lipkin方程、Pearson方程和Laguerre方程等,并且应用于各种散射;其次,重点研究了非线性方程,如Kd V方程、非线性统一方程等及其孤子解;然后,探讨了共振态和弹性、非弹性碰撞;进而,讨论高能散射和相应的统计模型;最后,提出不同能量的散射可能对应粒子低能具有对称性和高能具有统计性的新二重性.     

多特征融合的尺度自适应相关滤波跟踪算法

针对传统的核相关滤波跟踪算法特征表达不足且不能解决尺度变化导致的跟踪失败问题,提出了一种多特征融合的尺度自适应相关滤波跟踪算法。首先,在位置预测阶段,利用Hue和梯度方向直方图两种特征和各自的位置滤波器作用得到的输出响应值,自适应分配权重实现目标位置的预测。其次,在尺度预测阶段,通过在目标位置采集多尺度图像,组成样本独立训练尺度滤波器,并根据样本的尺度滤波响应值,对目标的尺度进行估计,使跟踪算法能够适应目标的尺度变化。最后利用两帧图像间的差异性,自适应调整学习率,进行位置滤波器的更新。实验结果表明,改进算法相较于传统的核相关滤波跟踪算法,在跟踪成功率和跟踪精度上分别提高了25%和13%。当目标尺度变化较大时,改进算法仍能稳定跟踪。     

高速泥浆脉冲遥传系统研制及应用

针对正脉冲式泥浆脉冲发生器传输速率低(1 bit/s),不能满足实时地质导向和实时地层评价的问题,介绍了一种高速泥浆脉冲遥传系统。通过理论分析、仿真模拟计算及试验,确定在系统中采用旋转阀式脉冲发生器的井下信号发生系统,以进一步提高传输速率和泥浆适应性;针对地面系统高速泥浆脉冲信号被噪声淹没等问题,采用通过高速信号采集处理系统,基于自适应滤波、位同步解码等算法,对采集到的原始信号进行了滤波解码处理;另外,通过现场应用对系统存在的其他问题进行了升级改进。现场应用表明,该系统具有泥浆适应性好、传输速率高(3～5 bit/s)等优点。     

基于高斯滤波下的粗糙度不确定度的计算

自由曲面的粗糙度的大小直接反映了表面加工质量的优劣.粗糙度的提取可以通过滤波过程来实现,本文选取高斯滤波来确定粗糙度评定中线,高斯滤波可以得到较为准确的粗糙度.本文将粗糙度评定中线根据波峰和波谷的位置在其临近部分分段模拟为二次曲线,最终分别得到波峰和波谷段的粗糙度评定中线的表达式.在此基础上,建立了关于粗糙度Rz的数学模型.随后采用"测量不确定度的标准指南"(GUM)来计算粗糙度的不确定度,并采用自适应蒙特卡罗方法(AMCM)来进行比较,得出了高斯滤波模型下通过GUM法来计算粗糙度不确定度是一种有效的方法.     

冷原子系统中不同色散准粒子波包动力学的模拟

基于光晶格中的超冷原子气体，研究了不同色散关系的准粒子动力学行为.分别采用数值时间劈裂谱方法和海森堡绘景解析求解运动方程的方法，针对有初速度和无初速度的准粒子动力学问题进行了数值模拟, 并深入讨论了色散关系中准动量幂次对准粒子动力学行为的影响.结果表明:在系统的准粒子色散关系中，当准动量幂次为奇数时，系统会出现相对论Zitterbewegung (ZB)振荡现象; 而当幂次为偶数时，准粒子动力学过程中不会出现ZB现象.此外，准动量幂次越大，则准粒子漂移对波包初速度的敏感度越高.     

磁热治疗的最新研究进展

磁热治疗是一种新兴的治疗癌症的方法,其利用磁性材料在高频交变磁场(AMF)下将磁能转换为热能,提高局部病灶部位组织温度(42℃以上),诱导癌细胞凋亡.该治疗方法由于具有无创/微创性、高效性和良好的组织穿透性等优点而受到广泛关注.通过介绍和总结常用磁热材料、磁热增强策略和原理,描述目前磁热治疗的最新研究进展,综述了磁热治疗这一前沿技术在癌症治疗中的潜在应用.     

行驶受扰延迟下配送车辆调度的干扰管理决策模型

针对行驶受扰延迟下配送车辆的调度问题,提出了基于多相量子粒子群算法的两阶段干扰管理决策方法.首先以最小化用户时间窗偏离度和最小化配送成本为目标,建立了问题的数学模型;然后对车辆配送发生干扰事件可能采取的干扰管理模式进行了归纳和分类,并在选定模式基础上提出了用多相量子粒子群算法进行路线选择的方法;最后在Solomon算例的基础上通过实验仿真,对所提出方法的性能进行测试,并与全局重调度方法进行对比分析,验证了本文方法不仅达到了优化目标的目的,还满足了干扰管理的实用性要求.     

激光在雾中传输的散射衰减分析

激光在雾中传输会造成能量衰减,这是激光被雾滴粒子散射、吸收的结果;这样一来,激光探测系统工作在雾天气时,其准确性将受到影响。在Mie散射理论基础上,以gamma分布作为雾滴谱,建立532nm激光在雾中的传输衰减模型,理论推导计算不同能见度的雾条件下激光透过率随传输距离的变化。     

凹凸棒土管状膜组件的制备及其性能研究

以六偏磷酸钠作为分散剂,将纳米级凹凸棒土粉体在水相中分散制成稳定悬浊液,通过浸浆成膜法在管式Al2O3微滤陶瓷基体通道内表面成膜,并在650℃下采用固态粒子烧结法制备不对称凹凸棒土膜。利用压汞法、X射线衍射(XRD)、扫描电子显微镜(SEM)分别对基体和凹凸棒土膜进行了表征。结果表明:凹凸棒土膜的平均孔径为35.56 nm,远小于基体平均孔径(~8μm);煅烧成膜前后凹凸棒土的晶相结构未发生显著变化,成膜后凹凸棒土晶格内依然保留着原有金属氧化物的相关晶相。构建凹凸棒土管状膜组件,以错流截留模式对模拟磷酸盐以及含铁离子废水进行处理,研究表明管状膜组件对远小于其孔径的PO3-4(水合半径0.339 nm)和Fe3+(水合半径4.57 nm)均有去除效果,其去除率可达40%和66%左右。     

混合智能在递归神经网络软测量中的应用

针对机理不清且具有复杂非线性关系的过程对象,提出一种基于混合智能的递归神经网络的数据驱动软测量建模方法。利用主元分析处理输入变量之间的共线性问题,设计了Hammerstein模型与递归神经网络的混合结构,用于描述过程对象的非线性和动态关系。为了使模型参数估计达到全局最优,提出了基于收缩粒子群优化算法的参数学习算法,不仅能够实现模型参数的更新,而且能够保证建模误差最小化。通过某氧化铝氯酸钠溶液组分浓度软测量问题中的实际应用表明:混合智能方法有效。