检索结果-内蒙古大学图书馆

光学学报 2024年

作者：林婷孟宪泽郑卓锐丁营营宋立伟刘一田野上海理工大学光电信息与计算机工程学院中国科学院上海光学精密机械研究所强场激光物理国家重点实验室

具有轨道角动量的涡旋光束相比其他光束有很多独特的性质，其螺旋状的波前结构和相位变化为诸多应用开辟了新的维度。本论文对涡旋光在非线性有机晶体DSTMS中的传输演化机制进行实验研究，探索了涡旋中红外激光的非线性传输特性，利用... 详细信息

具有轨道角动量的涡旋光束相比其他光束有很多独特的性质，其螺旋状的波前结构和相位变化为诸多应用开辟了新的维度。本论文对涡旋光在非线性有机晶体DSTMS中的传输演化机制进行实验研究，探索了涡旋中红外激光的非线性传输特性，利用广义高斯光束分解方法模拟分析拉盖尔-高斯光束经过介质前后的光强分布，并对比了不同入射涡旋光的偏振态对出射光光斑的影响的差异。

关键词：涡旋光束五阶非线性 DSTMS晶体偏振

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TiO_(2)/TiN纳米管异质结用于光电催化CO_(2)还原:氮辅助活性氢机制

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Chinese Journal of Catalysis 2023年第4期47卷 243-253页

作者：魏艳段睿智张巧兰曹有智王金圆王冰万雯瑞刘春燕陈加藏高红景欢旺兰州大学化学化工学院功能有机分子化学国家重点实验室甘肃兰州730000 兰州大学化学化工学院甘肃省先进催化中心功能有机分子化学国家重点实验室甘肃兰州730000 中国科学院大连化学物理研究所催化基础国家重点实验室辽宁大连116023 中国科学院山西煤炭化学研究所煤转化国家重点实验室山西太原030001

利用太阳能将CO_(2)转换为高附加值的化学品是解决化石燃料消耗过快与CO_(2)排放过度问题的可行性方案.光电催化CO_(2)还原可以模拟自然光合作用将CO_(2)还原为多碳产物(C^(2+)).然而,光电催化剂的带隙与太阳辐射光谱不匹配以及载流子... 详细信息

利用太阳能将CO_(2)转换为高附加值的化学品是解决化石燃料消耗过快与CO_(2)排放过度问题的可行性方案.光电催化CO_(2)还原可以模拟自然光合作用将CO_(2)还原为多碳产物(C^(2+)).然而,光电催化剂的带隙与太阳辐射光谱不匹配以及载流子的快速复合是限制人工光合作用效率的关键因素.前期研究表明,缺陷工程可有效地增加催化剂活性位点,减小半导体的带隙并增强对光子的捕获能力;而异质结的构筑则可有效提升载流子的分离效率.因此,构建具有较好可见光响应的高效半导体异质结催化剂有望实现催化材料对CO_(2)还原能力和产物选择性的提升.本文通过对金属钛板进行电化学阳极氧化,氨气气氛煅烧得到TiN,然后原位进行部分氧化构筑出结构新颖的TiO_(2)/TiN纳米管异质结材料,再进行配体和钯量子点修饰,得到更加高效的催化电极材料Pd/R-TiO_(2)/TiN,并在三电极系统中研究了其光电催化CO_(2)还原的性能.通过扫描隧道电子显微镜、透射电子显微镜、X射线粉末衍射、X射线光电子能谱、电子顺磁共振谱、X射线吸收近边结构光谱及莫特肖特基曲线等系统考察了催化剂的结构与光电催化性能,证明了n-n同型异质结的成功构筑,且纳米管状的异质结含有丰富的Ti^(3+)和氧空位,具有较好的太阳光捕获能力,保留了间隙金属材料TiN良好的电荷传输能力,提高了光生载流子的分离效率.光电催化CO_(2)还原结果表明,纳米管状Pd/R-TiO_(2)/TiN异质结材料具有较好的CO_(2)还原能力.其中Pd/R-TiO_(2)/TiN-30电极的碳基化合物的产率高达115.9μmolL^(–1)h^(-1)cm^(-2),是纳米颗粒状Pd/R-TiO_(2)/TiN-30异质结材料的2.2倍,且具有最高的C_(2)选择性(65.7%),说明纳米管状结构为反应提供的有限空间有利于C–C耦联.另外,光电联合催化的产率是纯光催化的3.4倍,纯电催化的3.3倍,说明光电协同催化的重要作用.此外,该电极获得的总电池效率(Φ’)为6.0%,远超过植物细胞光合作用的0.4%,并通过^(13)CO_(2)同位素标记实验证实了所有产物均来自CO_(2)气体.原位实况傅里叶变换红外光谱分析结果表明,*COOH和*CHO活性物种是主要中间体.需要强调的是,在氩气饱和(无CO_(2)参与)的条件下检测到了Ti–H振动吸收谱带,且与密度泛函理论计算结果一致.实验和计算相互印证表明,高活性氢原子可以附着在异质结表面与Ti^(3+)位点形成Ti–H物种.此外,计算结果还表明,氮掺杂对催化剂的影响很大,当N物种在晶格中存在可促使晶格氧发生迁移,形成新的氧空位,氧空位有利于CO_(2)分子和中间体的吸附,两者结合从而促进了中间体的生成,加之纳米管的有限空间结构,有助于C–C耦联反应的发生.相反,无N掺杂的纯TiO_(2)锐钛矿不能促进最终Ti–H物种的形成,其反应机理有利于生成CO.结合中间体检测、理论计算结果以及H_(2)^(18)O同位素标记实验,提出了一种氮辅助活性氢反应机理.综上,本研究为理解CO_(2)还原机理提供了有益的参考,也为设计高活性和高C_(2+)选择性的CO_(2)还原光电催化剂提供了思路.

关键词：光电催化 CO_(2)还原异质结氮化钛原位红外

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计算偏振彩色傅里叶叠层成像:散射光场偏振特性的复用技术

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物理学报 2024年第12期73卷 180-189页

作者：相萌何飘王天宇袁琳邓凯刘飞邵晓鹏西安电子科技大学光电工程学院西安710071 西安市计算成像重点实验室西安710071 中国科学院空间精密测量技术重点实验室西安710119 西安电子科技大学杭州研究院杭州311200

针对目前透过散射介质成像技术中宽谱导致目标信息被淹没于背景干扰中,且散射对波长的敏感性使得频谱信息混叠产生的色彩畸变严重,无法实现彩色超分辨率成像的问题,提出了基于散射光场偏振信息复用的计算偏振彩色傅里叶叠层成像技术.该... 详细信息

针对目前透过散射介质成像技术中宽谱导致目标信息被淹没于背景干扰中,且散射对波长的敏感性使得频谱信息混叠产生的色彩畸变严重,无法实现彩色超分辨率成像的问题,提出了基于散射光场偏振信息复用的计算偏振彩色傅里叶叠层成像技术.该技术深入地分析散射场的强度及偏振分布特性,综合利用散射场中目标与背景干扰的偏振信息差异性和唯一性表征,结合光场的偏振共模抑制特性和偏振的波长相关性,分通道实现宽谱散射场中的背景干扰信息和目标信息的有效分离.此外,深度挖掘散射光场中频谱信息的差异性,利用傅里叶叠层技术实现散射光场频谱信息拼接,进而获得透过散射介质的彩色高分辨率成像效果.实验结果表明,该方法不仅能够实现透过散射介质的超分辨率重建,而且偏振信息的复用对于谱宽造成的信号混叠有明显的抑制作用,大幅提升了重建图像的信噪比和对比度,抑制了色彩畸变,在未来的透过散射介质成像具有良好的应用前景.

关键词：散射偏振超分辨率傅里叶叠层计算成像

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全流水线高速AES_GCM算法的FPGA优化设计

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小型微型计算机系统 2023年第8期44卷 1833-1841页

作者：赵亮李斌周清雷陈晓杰郑州大学计算机与人工智能学院郑州450001 数学工程与先进计算国家重点实验室郑州450001

随着高速有线网络的快速发展,应用场景越来越多样,相应带来的数据传输等安全问题也越来越突出,所以需要研究适用于更高速度网络的数据加密及认证方法.本文结合高速网络发展和应用背景,对AES_GCM算法深入分析,缩短其关键路径,使其效率最... 详细信息

随着高速有线网络的快速发展,应用场景越来越多样,相应带来的数据传输等安全问题也越来越突出,所以需要研究适用于更高速度网络的数据加密及认证方法.本文结合高速网络发展和应用背景,对AES_GCM算法深入分析,缩短其关键路径,使其效率最大化,采用Karatsuba乘法器和快速求余对GHash算法进行了进一步优化,设计了一种基于GHash结构优化的高速并行的全流水线AES_GCM松耦合加密结构.同时,根据碰撞攻击的特点提出了基于随机矩阵和随机时延的SBoX电路结构,使得电路具有较高效率的同时也具有较高的抗攻击性.实验表明,本文所提方法具有较高的吞吐量和计算性能,能够满足100G网络需求,同时保证电路自身的安全性,具有较高的灵活性、易用性.

关键词： FPGA AES GHash 加密认证网络安全

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增强实体表示的文档级关系抽取方法研究

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计算机科学 2023年第8期50卷 157-162页

作者：丁肖摇周刚卢记仓陈静战略支援部队信息工程大学郑州450001 数学工程与先进计算国家重点实验室郑州450001

文档级关系抽取是自然语言处理领域研究的热点和难点问题,基于图的模型是当前文档级关系抽取的主流方法之一,该类方法虽然能有效解决实体节点之间的长距离依赖问题,但其在构造节点时往往未充分考虑句子上下文、文档主题、实体对距离、... 详细信息

文档级关系抽取是自然语言处理领域研究的热点和难点问题,基于图的模型是当前文档级关系抽取的主流方法之一,该类方法虽然能有效解决实体节点之间的长距离依赖问题,但其在构造节点时往往未充分考虑句子上下文、文档主题、实体对距离、实体对相似度等额外信息,导致关系抽取的性能较低。针对该问题,提出了基于增强实体表示的文档级关系抽取模型。首先,将原始文档作为输入,构建基础文档图结构;然后,通过图神经网络传播机制聚合邻接点的信息,将与实体关系预测相关的句子上下文、主题信息融入基础文档图的实体节点表示中,从而获得增强的实体节点表示;最后,利用增强后实体节点的图模型对实体关系进行预测。实验结果表明,所提模型在文档级关系抽取任务中的性能优于已有模型,且可解释性更好。

关键词：文档级关系抽取实体表示图模型

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船舶有航速时三维时域格林函数计算方法研究

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船舶力学 2024年第1期28卷 20-35页

作者：鲁江张楠张新曙顾民中国船舶科学研究中心江苏无锡214082 上海交通大学海洋工程国家重点实验室上海200240

船舶工业CAE软件势流求解器的开发对势流计算方法的可靠性提出要求,本文针对船舶有航速时深水三维时域格林函数计算方法开展研究。首先引入三维时域自由面格林函数,其瞬时项的求解采用Hess&Smith方法,自由面记忆项的求解采用美国密... 详细信息

船舶工业CAE软件势流求解器的开发对势流计算方法的可靠性提出要求,本文针对船舶有航速时深水三维时域格林函数计算方法开展研究。首先引入三维时域自由面格林函数,其瞬时项的求解采用Hess&Smith方法,自由面记忆项的求解采用美国密歇根大学Beck团队的方法。其次,分区域推导出三维时域自由面格林函数记忆项及其导数的编程所用的数学展开表达式。然后,采用间接法模型求解分布源强和速度势,并采用压力直接积分法求出时域辐射力。最后,针对Wigley I船型开展了辐射力计算,并与公开的试验及计算结果进行对比,验证本文方法的可靠性。

关键词：三维时域格林函数辐射力船舶CAE自主软件

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纤维素拉曼光谱的单体仿真方法研究

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光谱学与光谱分析 2024年第1期44卷 164-168页

作者：王新强储佩珠熊伟叶松甘永莹张文涛李树王方原桂林电子科技大学光电工程学院广西桂林541004 中国科学院安徽光学精密机械研究所安徽合肥230031 广西光电信息处理重点实验室广西桂林541004 中国科学院通用光学定标与表征技术重点实验室安徽合肥230031

纤维素是由葡萄糖组成的大分子多糖,是世界上最丰富、最便宜、最容易获得的天然聚合物。纤维素作为最古老最丰富的天然高分子在研究中备受关注,纤维素的可控性取决于其分子量、大小和结构,而拉曼光谱具有“指纹特性”,可以对不同的纤维... 详细信息

纤维素是由葡萄糖组成的大分子多糖,是世界上最丰富、最便宜、最容易获得的天然聚合物。纤维素作为最古老最丰富的天然高分子在研究中备受关注,纤维素的可控性取决于其分子量、大小和结构,而拉曼光谱具有“指纹特性”,可以对不同的纤维素纤维进行鉴别,也能对历史老化的纺织纤维材料进行鉴别。然而纤维素作为大分子多糖对其做理论仿真较为困难,该研究提出采用基本单元模拟大分子光谱这一方案,使用纤维素单体仿真拉曼光谱来分析纤维素大分子的光谱性质。使用Gaussian 16软件基于密度泛函理论,在B3LYP/6-31g(d, p)的基组条件下,计算了不同外电场(-0.01-0.03 a.u.)下的纤维素单体的拉曼光谱,以及纤维素双链节的拉曼光谱。研究表明,在无外电场作用下,纤维素单体的拉曼光谱主要在449、 597、 842、 1 127、 1 361、 1 395和3 005 cm^(-1)处有特征峰,对其做振动分析,结果表明这些拉曼峰分别是由环(C6—C4—O20)伸缩振动、 C—C—H扭曲振动、环(C4—O20—C2)伸缩振动、糖苷键(C2—O1—C8)的伸缩振动、 CH_(2)的弯曲振动、 CH_(2)的弯曲振动、 CH_(2)的伸缩振动产生。通过与实验值比较,纤维素单体仿真拉曼光谱与天然纤维素的实测拉曼光谱相吻合,故可通过对纤维素单体的第一性原理计算来反映纤维素大分子的拉曼光谱特性。当外电场由负方向变为正方向且逐渐增大时,597 cm^(-1)对应的环C—C—H扭曲振动的振幅无明显变化,以无电场为基准,施加外电场时,振动能量减小光谱红移;1 127 cm^(-1)对应的糖苷键(C2—O1—C8)的伸缩振动振幅明显减小,光谱呈蓝移;CH_(2)的弯曲振动在1 395 cm^(-1)处的特征峰光谱呈蓝移,在1 361 cm^(-1)处产生的光谱先蓝移再红移又再次蓝移,推测是弯曲振动区域更容易受到骨架振动和环境变化的影响。对比纤维素单体与双链节拉曼光谱的差异,除单体明显的特征峰外,双链节分子的在1 041和151 cm^(-1)处有明显的特征峰,其分别为仲醇C—O伸缩振动,C—O—H弯曲振动所产生,可对纤维素单体的拉曼光谱进行补充说明。这些结论为研究纤维素在外电场作用下的光谱提供理论依据,同时为其他大分子聚合物的拉曼光谱研究分析提供一种新的方法。

关键词：纤维素电场拉曼光谱

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三维时域自由面格林函数法的时域绕射力计算研究

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船舶力学 2024年第7期28卷 981-994页

作者：鲁江张楠张新曙顾民中国船舶科学研究中心江苏无锡214082 上海交通大学海洋工程国家重点实验室上海200240

船舶工业CAE软件势流求解器的开发对势流计算方法的可靠性提出要求,本文针对三维时域面元法开展绕射力计算研究。首先引入三维时域自由面格林函数,其瞬时项的求解采用Hess&Smith方法,记忆项的求解采用Beck团队的方法;其次,推导出全... 详细信息

船舶工业CAE软件势流求解器的开发对势流计算方法的可靠性提出要求,本文针对三维时域面元法开展绕射力计算研究。首先引入三维时域自由面格林函数,其瞬时项的求解采用Hess&Smith方法,记忆项的求解采用Beck团队的方法;其次,推导出全浪向绕射力脉冲函数法编程所用的数学表达式;然后,采用分布源模型求解源强和速度势,并采用压力直接积分法求出时域绕射力;最后,针对Wigley I船型开展绕射力和FK力计算,并与公开的试验和计算结果进行对比,验证本文方法的可靠性。本文方法和代码可用于船舶工业CAE软件势流求解器和波浪中船舶非线性失稳运动预报。

关键词：三维时域面元法三维时域格林函数绕射力船舶CAE自主软件

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基于体积应变的煤体渗透率模型及影响参数分析

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煤炭学报 2024年第6期49卷 2741-2756页

作者：王伟余金昊方志明李小春李琦陈向军王亮河南大学土木建筑学院河南开封475004 中国科学院武汉岩土力学研究所岩土力学与工程国家重点实验室湖北武汉430071 河南理工大学河南省瓦斯地质与瓦斯治理重点实验室—省部共建国家重点实验室培育基地河南焦作454000 煤矿瓦斯与火灾防治教育部重点实验室江苏徐州221116

为研究瓦斯压力变化过程中渗透率演化规律,基于煤体代表性单元体(REV)细观尺度参数与体积应变关联特征推导了4种不同形式渗透率模型。利用实验数据对模型进行了可靠性验证,分析了有效应力引起的应变和吸附应变的变化规律,并与经典渗透... 详细信息

为研究瓦斯压力变化过程中渗透率演化规律,基于煤体代表性单元体(REV)细观尺度参数与体积应变关联特征推导了4种不同形式渗透率模型。利用实验数据对模型进行了可靠性验证,分析了有效应力引起的应变和吸附应变的变化规律,并与经典渗透率模型(P-M模型、S-D模型、CONNELL模型)进行对比验证。讨论了模型参数的敏感性,明确了REV细观尺度参数与裂隙率、渗透率的相关关系,并分析了吸附应变系数影响机理,进而对国内主要矿井渗透率极值压力进行了研究。结果表明:基于REV体积应变与REV裂隙体积应变的4种渗透率模型,其REV体积应变与REV裂隙体积应变线性相关,相关系数为初始裂隙率;体积模量与吸附应变系数分别控制有效应力和吸附应变对渗透率的影响;恒定围压、恒定孔压、恒定差压3种实验条件下,相比经典渗透率模型,4种渗透率模型对实验数据都有较好的匹配效果,但双参数拟合(体积模量与吸附应变系数)相比单参数拟合(吸附应变系数),参数的拟合误差较大,由参数敏感性分析可知,当参数变化时(<10%)渗透率预测结果相比真实值也有较大偏差;以沁水盆地为例,计算的煤体REV细观尺度参数a_(0)、b_(0)范围分别为1.73~46.31μm和0.06~0.49μm;恒定围压与恒定差压条件下,吸附应变系数与差压大小、气体类型及初始裂隙率有关;国内主要矿井CO_(2)极值压力在0.94~5.33 MPa,CH4极值压力在1.06~6.94 MPa。

关键词：渗透率表征单元体多实验条件模型参数敏感性吸附应变系数

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基于隐写噪声深度提取的JPEG图像隐写分析

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西安电子科技大学学报 2023年第4期50卷 157-169页

作者：范文同李震宇张涛罗向阳中国人民解放军战略支援部队信息工程大学网络空间安全学院河南郑州450001 数学工程与先进计算国家重点实验室河南郑州450001 河南省网络空间态势感知重点实验室河南郑州450001 常熟理工学院计算机科学与工程学院江苏常熟215500

当前基于深度学习的隐写分析方法检测效果受限于其获取的隐写噪声的精确度。为了获取更加准确的隐写噪声,提高隐写分析的准确率,提出了一种基于隐写噪声深度提取的JPEG图像隐写分析方法。首先,设计了隐写噪声深度提取网络,通过有监督的... 详细信息

当前基于深度学习的隐写分析方法检测效果受限于其获取的隐写噪声的精确度。为了获取更加准确的隐写噪声,提高隐写分析的准确率,提出了一种基于隐写噪声深度提取的JPEG图像隐写分析方法。首先,设计了隐写噪声深度提取网络,通过有监督的学习方式使网络能够准确地提取载秘图像中包含的隐写噪声;而后,利用设计的模型评价指标选择最优的隐写噪声提取网络;最后,根据隐写噪声的特点设计分类网络,实现载秘图像的检测,并将分类网络与隐写噪声深度提取网络融合得到最终的检测网络。实验在两个大规模的公开数据集(BOSSBase和BOWS2)上进行,针对两种自适应JPEG图像隐写方法(J-UNIWARD和UED-JC)在多个不同嵌入率和图像质量因子条件下构建的载秘图像进行检测。实验结果表明,该方法的检测准确率较性能第二的方法分别提高了约2.22%和0.85%。文中方法通过提取更加准确的隐写噪声,减少了图像内容对隐写分析带来的影响,相比于典型的基于深度学习的JPEG图像隐写分析方法,取得了更好的检测效果。

关键词： JPEG图像隐写分析隐写噪声卷积神经网络深度学习

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