修正的Chaplygin气体暗能量及其Om几何诊断法

在标准宇宙学模型框架下,为解释当前宇宙的加速膨胀,人们引入了具有负压强的暗能量。修正的Chaplygin气体(MCG)模型是一种暗能量和暗物质的统一模型,可以用来解释当前宇宙的加速膨胀。考虑在暗能量和暗物质之间没有相互作用和存在相互作用这两种情况下,MCG模型的动力学方程和能量密度随红移z的演化,通过绘图分析得到其能量转化规律。进一步应用Om几何诊断方法,将MCG模型与宇宙学常数模型ΛCDM和Chaplygin气体(GCG)模型加以区分。     

少周期强激光脉冲下氩原子的再碰撞激发电离

文章利用库仑修正的量子轨迹方法（Coulomb-corrected quantum-trajectories, CCQT）研究了氩（Ar）原子在少周期激光脉冲中的再碰撞激发电离（recollision excitation with subsequent ionization,RESI）过程。研究发现,随着光强的增大,Ar原子的动量关联分布逐渐由第二四象限向第一三象限转变,与实验结果吻合。分析表明,电子关联的转变主要是由于第一个电子返回时所携带的能量随光强变化造成的。     

基于误差修正与深度强化学习的原油期货价格预测研究

准确预测原油价格一直都是政府管理决策部门、投资主体和学术界关注的重点.然而由于货币政策、地缘政治等多样化风险因素相互作用,原油价格表现出更加复杂的非线性特征,使得原油价格预测面临着前所未有的挑战.本文以INE和WTI原油期货市场为研究对象,通过基于数据分解、强化学习集成策略和误差修正技术构建的原油价格预测模型(PVMD-QSBT-ECS)开展实证研究.首先运用自适应权重的粒子群优化算法(particle swarm optimization, PSO)优化的变分模态分解(variational mode decomposition, VMD)对原油期货价格序列进行分解;然后利用Q学习算法(Q-learning, QL)确定堆叠式长短期记忆网络(stacked bidirectional long short-term memory, SBiLSTM)、双向门控循环单元(bidirectional gated recurrent unit, BiGRU)和时域卷积网络(temporal convolutional network, TCN)的最优权重组合以构建集成预测模型,而后对预测结果...     

高速机动目标长时间相参积累和参数估计算法研究

长时间相参积累是提高雷达探测性能的重要技术之一。在高速高机动目标的长时间积累过程中引起的距离走动、距离弯曲、多普勒频率走动与多普勒频率弯曲效应会带来严重的积累信噪比(signal-to-noise ratio, SNR)损失, 进而使得噪声背景下雷达难以有效发现探测目标的存在。针对上述问题, 提出了一种针对高速机动目标的参数化长时间积累算法。首先,使用keystone变换(keystone transform, KT)校正了线性距离走动。然后, 使用相参积累型修正三阶相位函数(coherently integrated modified cubic phase function, CIMCPF)与相参积累型修正高阶模糊函数(coherently integrated modified high-order ambiguous function, CIMHAF)算法分别完成了对一阶和二阶加速度的参数估计。得益于CIMCPF与CIMHAF对信号相参特性的利用, 该算法在低信噪比下依然有效。同时, 由于没有对参数网格搜索的过程, 算法的计算复杂度也较低。仿真实验与分析证实了所提算法的优异性能。     

基于弹跳射线技术的三维GTD模型构建方法

传统的基于弹跳射线(shooting and bouncing ray,SBR)技术的散射中心提取方法只考虑了理想点模型,但理想点模型无法描述散射中心的频率依赖特性.对此,提出一种基于弹跳射线技术的三维几何绕射理论(geometrical theory of diffraction,GTD)模型构建方法,在通过传统方法...     

高速公路灌注桩缺陷处理方案的研究

桩基作为目前工程建设中大量采用的深基础形式,是涉及结构安全的重要部分,因此基桩质量的检测越来越重要.形成桩基质量问题的因素很多,例如施工单位疏忽、机械设备故障、地质因素等,都可能产生缺陷桩.针对这些缺陷,根据施工现场情况,施工单位需要针对不同部位采取不同处理方式,保障桩基缺陷处理顺利开展,为后续项目建设活动奠定基础.通...     

十字板剪切速率对粉质黏土不排水抗剪强度的影响

为了研究十字板剪切速率对粉质黏土不排水抗剪强度的影响,首先,应用5种转速的十字板对3种含水率的粉质黏土进行剪切试验,得到不同剪切速率和含水率条件下的土体峰值抗剪强度和残余抗剪强度;其次,对十字板速率和归一化峰值抗剪强度、归一化残余抗剪强度的关系分别进行拟合;最后,基于拟合结果,改进Bjerrum提出的十字板剪切速率修正...     

基于深度学习和IHPO的桥梁结构模型修正方法

针对桥梁结构模型修正中实测振型不完备的问题,基于简支梁动力试验,利用卷积神经网络强化实测非完备振型,联合强化后的完备振型和实测频率构建目标函数,采用改进的猎食者优化算法修正结构有限元模型,并与用实测非完备振型和频率构建目标函数进行模型修正的方法进行对比。结果表明：基于深度学习和改进猎食者优化算法修正的简支梁结构有限元模型的前4阶频率与实测值误差均小于0.5%,振型的模态置信准则值均大于0.99,且模型修正的平均消耗时间比使用实测非完备振型进行模型修正时少45%;所提出的方法具有更高的精度和效率,且传感器数量仅为4个时12单元简支梁也能获得精确的模型修正结果。     

远边界条件下能级修正值的计算

本文定量分析了在引入远边界条件的情况下.一维束缚态能级的变化;导出了一个简单而明确的能级修正值计算公式.并分别以谐振子基态和激发态为例进行了具体应用.