Zn1-xCdxSe/ZnSe多量子阱光伏效应研究

测量以GaAs为衬底的Zn1-xCdxSe／ZnSe应变层多量子阱在不同温度下（18～300K）的光伏谱,研究Zn1-xCdxSe／ZnSe多量子阱的光伏效应和带间激子跃迁,实验结果表明,Zn1-xCdxSe／ZnSe量子阱具有显著的量子限制效应,从18K直至室温,都能观测到清晰的激子跃迁峰,说明Zn1-xCdxSe／ZnSe是制作室温下工作的蓝绿激光器等发光器件的合适材料。     

谱集的结构及算子的推广

证明谱集间的相关性,并把江泽坚等的结果由准谱算子推广到谱算子.     

自相似集的谱类与分布类的关系

研究一个白相似集的谱类及分布类的相关性质,给出了分布类中的分布集与谱类的子集之间的关系.然后分别计算了它们的Hausdorff维数和填充维数,并将结果与已有结果作了比较.     

旋转机构转子部件脱落的幅值谱研究与变幅信号谱的简单分析

针对旋转机构转子部件缓慢脱落时系统信号的幅值缓慢变化,其频域内幅值亦发生某种有规律的变化,简单地模拟了系统在变幅情况下的信号。将信号从频域傅氏变换的线性叠加性和能量守恒角度去对信号的频域内幅值的变化规律进行分析,并在频域内采用FFT、比值校正法和频谱细化方法进行频谱图简单分析以验证两者准确性,加深对信号处理时内部运算的理解。最后将普通变幅信号引入,用实验事实说明傅式变换本身的一些不足并做简单的分析,并简单介绍了变幅信号现今采用的一些处理方法。     

Blazars的长期谱变化性质

基于美国 SMARTS 数据库, 本工作选择了 3 个耀变体(OJ 287、PKS 1510–089 和 3C 454.3)多个波段的测光数据进行处理分析。分析方法选用功率谱法、DCF 法、Jurkevich 法等 3 种受数据分布的影响较小的计算方法, 研究了谱指数的长期变化性质。主要结果为: (1) 对于 OJ 287, 谱指数的变化周期为 P₁ = 0.99 a, P₂=2.60 a; 对于 PKS 1510–089, P₁ = 0.45 a, P₂= 1.01 a; 对于 3C 454.3, P₁= 0.56 a, P₂ = 1.15 a, P₃= 4.99 a; (2) 光变曲线与谱指数变化周期之间存在时间延迟(τ), 对于 OJ 287, τ = -(9.57±0.14) d; 对于 PKS 1510–089, τ =(3.87±1.38) d; 对于 3C 454.3, τ = -(8.54±0.59) d。这种时间延迟...     

基于自适应乘法正则化的结构随机激励识别

针对结构随机激励识别存在的激励位置未知以及重构效率偏低问题,本文提出了一种基于自适应乘法正则化的结构随机激励识别方法。该方法无需依赖于激励位置的先验信息,仅通过结构响应即可实现激励的准确定位和高效重构。首先,利用不同响应功率谱之间的传递特性来计算任意指定激励位置的定位误差,进而通过最小化定位误差来识别目标激励位置;在此基础上,借助自适应乘性正则化方法,定义全局正则化项来构造新的重构优化函数;然后,引入广义迭代加权最小二乘算法对优化函数进行求解,从而实现了结构随机激励识别;最后通过数值算例验证了所提方法的有效性。结果表明：所提方法能够精准的定位结构随机激励位置,且在与Tikhonov方法重构精度相似的基础上,提高了识别效率约15倍,同时具备良好的抗噪能力,为结构外部作用效应的获取提供了一种新思路。     

PSO VMD结合Teager包络谱的滚动轴承 故障诊断方法

为了解决VMD方法在处理非平稳信号时,人为确定输入参数会影响模态分解精度的问题,提出一种基于PSO算法优化VMD输入参数的PSO VMD方法,用于滚动轴承故障信号的模态分解,并使用Teager能量算子(TEO)对模态分解结果进一步计算,得到各模态分量的Teager包络谱.通过滚动轴承内环单点故障、外环单点故障和滚子单点故障实测振动故障信号的模态分解与故障诊断,验证PSO VMD方法的有效性和实用性.     

面向多场景的环境异常声音识别

随着人工智能和大数据的发展,各种场景中对异常声音识别的需求日益增长,基于人工智能的声音识别技术正在兴起并被高度重视。现行主流的异常声音识别算法多为浅层机器学习模型结构,对异常声音的识别率较低,且识别的声音类型单一。为了有效识别异常声音,提出一种基于梅尔频率倒谱系数(Mel-frequency cepstral coefficient, MFCC)和卷积神经网络(convolution neural network, CNN)的环境声音识别算法,对各类异常声音进行采集和有效识别,并及时反馈声音状态,为各类声识别应用场景提供精细化管理技术手段。结果表明：提出的算法对5类场景下环境异常声音的识别率得到极大提高,适用于更广泛的声学场景,具有明显的优势。     

基于共空间模式和功率谱密度的脑电信号分类

由于单一域缺少其他相关信息而导致运动想象分类准确率不高和泛用性差,本文研究设计了基于空间域和频域的运动想象分类方法。根据运动想象执行时的对侧映射机制以及事件相关同步和事件相关去同步的现象,对C3和C4通道数据进行共空间模式和功率谱密度特征提取和融合,然后使用网格搜索参数优化的支持向量机对运动想象的脑电信号进行分类。结果表明共空间模式和功率谱密度的融合特征,解决了共空间模式对噪声敏感以及缺少频率特征信息的缺点,实现了更高的分类结果和泛化性,分类准确率达91.3%,验证了该方法的有效性。     

流态固化土的电化学特性及其施工与力学性能

流态固化土是一种新型填筑工程材料,是对传统稳定土（灰土等）的变革和发展。本研究采用单纯形重心法设计固化剂组成,对不同配比固化剂的流态固化土的坍落度、凝结时间、抗压强度和电化学阻抗谱进行测试。基于7个实验点的结果,采用三个分量的三阶重心多项式模型建立流态固化土坍落度、凝结时间以及抗压强度预测方程。试验结果表明,当流动性满足要求,且凝结时间适宜时,水泥-矿粉-粉煤灰三元体系质量比为6:2:2时,流态固化土抗压强度较高,固化效果及经济性良好;电化学阻抗谱法Nyquist图的容抗弧半径和Bode图的阻抗模值与固化体试样的强度呈正相关,是评价预固化剂固化效果的一种有效途径。