检索结果-内蒙古大学图书馆

真空科学与技术学报 2022年第7期42卷 511-516页

作者：孔令刚王壮黄凯兰州交通大学光热储能综合能源系统工程研究中心兰州730000 中国科学院兰州化学物理研究所固体润滑国家重点实验室兰州730000

为了制备出具有优良摩擦性能的氮化铬薄膜,采用了状态空间模型预测控制对氮气流量进行连续稳定控制。本文运用了靶电压控制法对氮气流量进行快速反馈控制,通过反应磁控溅射实验收集氮气流量与靶电压的迟滞效应数据,使用系统辨识法得到... 详细信息

为了制备出具有优良摩擦性能的氮化铬薄膜,采用了状态空间模型预测控制对氮气流量进行连续稳定控制。本文运用了靶电压控制法对氮气流量进行快速反馈控制,通过反应磁控溅射实验收集氮气流量与靶电压的迟滞效应数据,使用系统辨识法得到被控对象的数学模型,利用状态空间模型预测算法进行控制,并与PID控制对比研究。仿真结果表明状态空间模型预测控制的调节时间比PID控制快16 s,阶跃扰动比PID控制小七倍,模型预测控制具有更好的控制效果。在实验中应用状态空间模型预测控制氮气流量,制备的氮化铬薄膜进行摩擦系数的测试为0.7,实验达到预期效果。

关键词：摩擦性能状态空间模型预测控制氮化铬薄膜系统辨识迟滞现象

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甲烷燃爆载荷下页岩裂缝网络发育特征与定量分析

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煤炭学报 2023年第12期48卷 4308-4321页

作者：柴亚博罗宁张浩浩李鹏龙周嘉楠廖禹成中国矿业大学深部岩土力学与地下工程国家重点实验室江苏徐州221116 中国矿业大学力学与土木工程学院江苏徐州221116

甲烷原位燃爆压裂技术是利用页岩储层原位解析的甲烷气体与人工注入的助燃剂混合燃爆,从而压裂页岩储层形成可供甲烷气体运移的有效裂缝网络的变革性技术。利用自主研发的燃爆系统,获得甲烷-氧气燃爆压力曲线特征,结合理论模型和数值模... 详细信息

甲烷原位燃爆压裂技术是利用页岩储层原位解析的甲烷气体与人工注入的助燃剂混合燃爆,从而压裂页岩储层形成可供甲烷气体运移的有效裂缝网络的变革性技术。利用自主研发的燃爆系统,获得甲烷-氧气燃爆压力曲线特征,结合理论模型和数值模拟方法研究了甲烷-氧气燃爆压力载荷作用下深部页岩射孔孔道周围有效裂缝网络的发育特征,并对其进行了定量分析。研究结果表明:初始应力条件对岩体应力分布状态具有明显的影响,更大的初始应力偏差导致更高的应力集中;甲烷-氧气燃爆压力的平均升压时间为85μs;初始地应力对裂纹网络的发育具有明显的抑制作用,各向同性初始应力条件下,裂纹发育均匀呈圆形辐射状,而各向异性时,裂缝更倾向于更高初始应力方向生长,且倾向程度弱于爆炸压裂;燃爆压裂能够有效减小燃爆破碎区域面积,更有利于形成更多、更长径向裂缝;燃爆峰值压力增高对于径向裂缝末端的环向裂缝生长具有促进作用,更有利于沟通储层内天然裂缝构造复杂裂缝网络;甲烷-氧气燃爆载荷下,页岩破裂(有效裂缝)和破碎损伤阈值Ds分别选取为0.15、0.70,裂缝发育率Ps与损伤阈值Ds间数学表达近似为幂函数;E-10、E-40、E-80工况条件下的有效裂缝发育率分别为18.92%、14.11%、8.85%,燃爆峰值压力的增高能够明显促进有效裂缝发育率的增加,促进形成高度复杂裂缝网络。

关键词：甲烷原位燃爆技术燃爆压裂地应力裂缝网络

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基于最优伪维格纳-维尔分布方法的载荷谱编辑研究

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中国机械工程 2025年

作者：姚凌云杨植顺李丽林勇杰西南大学工程技术学院丘陵山区农业装备重庆市重点实验室

载荷谱是车辆结构进行疲劳分析的边界条件，目前进行载荷谱编辑的方法很多，其中维格纳-维尔分布（WVD）方法编辑载荷谱时存在交叉项干扰，会影响编辑过程中对小损伤载荷的识别。为提升载荷谱编辑的质量，研究利用伪维格纳-维尔分布（P... 详细信息

载荷谱是车辆结构进行疲劳分析的边界条件，目前进行载荷谱编辑的方法很多，其中维格纳-维尔分布（WVD）方法编辑载荷谱时存在交叉项干扰，会影响编辑过程中对小损伤载荷的识别。为提升载荷谱编辑的质量，研究利用伪维格纳-维尔分布（PWVD）方法编辑载荷谱。根据最小聚集性度量参数原理，确定载荷谱的最优PWVD矩阵，计算载荷谱的瞬时能量分布并以此为依据删除小损伤载荷，生成压缩后的载荷谱。结果表明基于最优PWVD方法编辑后的载荷谱在统计参数、功率谱密度、雨流计数和疲劳仿真等方面与原始载荷谱计算结果一致，车辆安装点最大载荷力方向载荷经PWVD、WVD、S变换、和短时傅里叶变换四种方法编辑后谱的压缩量分别为28.21%、15.02%、19.15%、15.79%，使用编辑后的载荷谱预测寿命与原始载荷谱预测结果相同。因此，利用最优PWVD编辑载荷谱的方法在加速车辆零部件疲劳耐久分析中具有应用潜力。

关键词：载荷谱编辑时频变换伪维格纳-维尔分布疲劳分析

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瞬时关井对屈曲管柱内压力波动的影响研究

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振动与冲击 2023年第6期42卷 61-68,142页

作者：张智王嘉伟乔雨张家振西南石油大学油气藏地质及开发工程国家重点实验室成都610500 中国石油川庆钻探工程有限公司钻采工程技术研究院四川广汉618300

当气井发生屈曲且程度较为严重时,油管轨迹复杂,继续使用直井内的流体瞬变模型求解关井后的压力波动问题误差太大,计算结果失去参考价值。该文章基于摄动法,建立了适用于屈曲管柱内流体的瞬变流动模型,并考虑了关阀时间、井口终止开度... 详细信息

当气井发生屈曲且程度较为严重时,油管轨迹复杂,继续使用直井内的流体瞬变模型求解关井后的压力波动问题误差太大,计算结果失去参考价值。该文章基于摄动法,建立了适用于屈曲管柱内流体的瞬变流动模型,并考虑了关阀时间、井口终止开度及油管屈曲程度等因素,分析计算了气井突然关井后压力及流速的变化情况。通过计算分析可知,当油管存在螺旋屈曲时,在屈曲部位会产生局部摩阻,压力波会被耗散掉,相比不发生螺旋屈曲的情况,井口压力较小。随着关阀时间的增加,井口压力峰值随之减小,且随着关阀时间的增加,压力变化曲线的规律性越来越不明显;关阀用时越大,井口速度减小得越缓慢,波动幅度和持续时间也相应降低。螺距越大,油管屈曲程度越小,管内流体受到的摩阻减小,井口压力越大。该模型的计算结果更贴近真实数据,对现场作业具有积极的指导意义。

关键词：气井瞬时关井管柱螺旋屈曲压力波动

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探测器阵列靶散射取样衰减单元设计

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红外与激光工程 2021年第12期50卷 276-283页

作者：管雯璐谭逢富侯再红秦来安何枫张巳龙吴毅中国科学院合肥物质科学研究院安徽光学精密机械研究所中国科学院大气光学重点实验室安徽合肥230031 中国科学技术大学安徽合肥230026 先进激光技术安徽省实验室安徽合肥230037

探测器阵列靶是测量激光强度时空分布的常用设备,为实现到靶激光参数高精度测量,取样衰减方式是其关键。针对探测器阵列靶散射取样衰减技术,基于双向透射分布函数对毛玻璃等材料透射散射光特性进行研究,推导出散射到探测器感光面激光强... 详细信息

探测器阵列靶是测量激光强度时空分布的常用设备,为实现到靶激光参数高精度测量,取样衰减方式是其关键。针对探测器阵列靶散射取样衰减技术,基于双向透射分布函数对毛玻璃等材料透射散射光特性进行研究,推导出散射到探测器感光面激光强度衰减倍率的计算公式。设计了毛玻璃与工程漫射体组合的散射取样衰减单元,结合ABg散射模型,利用TracePro建立仿真模型。结果表明,设计的取样衰减结构可以承受功率密度2 000 W/cm;激光辐照20 s;散射出射角在±5.44°范围内,探测面取样不均匀性约为3.34%;衰减倍率仿真设计结果与实验测量误差约为0.805%。该种散射取样衰减方式具有抗激光损伤能力强、光斑匀化效果好、光强定量衰减及宽光谱响应等优点,具有很好的应用前景。

关键词：探测器阵列靶功率密度取样衰减双向透射分布函数

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正线性约束组合优化问题的非自回归学习求解

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中国科学：信息科学 2024年第10期54卷 2368-2384页

作者：汪润中郦洋严骏驰杨小康上海交通大学计算机科学与工程系上海200240 上海交通大学人工智能教育部重点实验室上海200240 上海交通大学人工智能学院上海200030

组合优化问题的求解是计算机科学、应用数学等学科共同研究的基础性问题.其固有的计算复杂性为精确求解带来了挑战.而采用深度神经网络进行求解已经成为一个前沿的研究方向.本文设计了一种能够求解正线性约束组合优化问题的非自回归式... 详细信息

组合优化问题的求解是计算机科学、应用数学等学科共同研究的基础性问题.其固有的计算复杂性为精确求解带来了挑战.而采用深度神经网络进行求解已经成为一个前沿的研究方向.本文设计了一种能够求解正线性约束组合优化问题的非自回归式神经网络.本文方法的优势在于,正线性约束代表了一大类组合优化问题,突破了现有非自回归网络的通用性瓶颈;与目前常用的自回归网络相比,非自回归网络具有高效性、排列不变性等优势;在神经网络框架中,本文采用的离线无监督学习对标注的需求低,无需求解最优解进行监督训练;本文提出的在线可微分搜索方法显著提升了神经网络求解器的泛化能力.本文在设施布局、最大集合覆盖、旅行商问题等代表性的组合优化问题中验证了非自回归求解器的有效性.特别是在综合考虑求解效率和求解效果时,非自回归网络求解器持平甚至超越了SCIP,Gurobi等开源或者商用的主流传统求解软件.

关键词：组合优化深度学习非自回归网络图神经网络梯度优化

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二维范德华异质结Cs3X2I9/InSe（X=Bi、Sb）光电性能的第一性原理研究

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物理学报 2024年

作者：熊祥杰钟防张资文陈芳罗婧澜赵宇清朱慧平蒋绍龙湖南科技大学物理与电子科学学院智能传感器与新型传感器材料湖南省重点实验室格拉斯哥大学亚当史密斯学院中国科学院微电子研究所硅器件中心重点实验室粤港澳大湾区(广东)量子科学中心

设计二维半导体范德华异质结是一种实现多功能微电子器件的有效策略。本文中，构筑了二维钙钛矿Cs3X2I9（X=Bi、Sb）和铟锡InSe的范德华异质结Cs3X2I9/InSe。基于密度泛函理论的第一性原理方法，计算了其几何、电子结构、光学性质。研... 详细信息

设计二维半导体范德华异质结是一种实现多功能微电子器件的有效策略。本文中，构筑了二维钙钛矿Cs3X2I9（X=Bi、Sb）和铟锡InSe的范德华异质结Cs3X2I9/InSe。基于密度泛函理论的第一性原理方法，计算了其几何、电子结构、光学性质。研究表明，二维Cs3Bi2I9/InSe和Cs3Sb2I9/InSe异质结为II型能带排列，且带隙分别为1.61eV和1.19eV，可见光和紫外光范围内具有较高的吸收系数。基于形变势理论和类氢原子模型的计算，二维Cs3X2I9/InSe异质结显示了较高的激子结合能和电子迁移速率。基于II型排列的能带结构和肖克利-奎伊瑟极限（Shockley–Queisser limit），对比研究了光电转换效率。此外，进一步探究了双轴应变对二维Cs3X2I9/InSe异质结的光电特性的调控和规律。上述研究为未来设计高效的二维范德华光电子器件提供了理论依据。

关键词：二维异质结光电转换效率第一性原理计算应变工程

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计算神经科学

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计算数学 2021年第2期43卷 133-161页

作者：周栋焯上海交通大学数学科学学院、自然科学研究院、科学与工程计算教育部重点实验室上海200240

计算神经科学是近三十年来出现的一个新兴交叉学科,它强调采用数学定量的方法,如数学建模、理论分析和数值模拟等来研究和解决神经科学中的重要科学问题,一方面神经科学实验现象为发展新的数学模型、理论和算法提供了基础,另一方面通过... 详细信息

计算神经科学是近三十年来出现的一个新兴交叉学科,它强调采用数学定量的方法,如数学建模、理论分析和数值模拟等来研究和解决神经科学中的重要科学问题,一方面神经科学实验现象为发展新的数学模型、理论和算法提供了基础,另一方面通过数学定量,能反过来揭示神经科学实验现象背后的数理机制,发现新的科学规律.随着欧盟、美国、日本和我国脑计划的陆续推出,对大脑的探索已成为重要的前沿科学领域,同时随着数据科学、机器学习等领域的兴起,研究如何借鉴大脑的工作原理来实现类脑计算以及人工智能也成为了世界大国科技竞争的战略制高点.鉴于此,计算神经科学作为连接大脑神经科学与类脑人工智能两大研究领域的桥梁,在前沿科学领域和国家战略需求中的地位变得越来越重要.计算神经科学研究领域的发展,对于推动神经科学与数学、物理、统计、计算机、人工智能等其他自然科学学科及工程应用学科之间的共进发展,以及综合利用不同学科的优势互补来取得从零到一的重要科学突破有着重大意义.

关键词：计算神经科学可计算建模科学计算神经科学人工智能

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激光增材修复单晶高温合金的热裂纹形成机制

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金属学报 2023年第9期59卷 1243-1252页

作者：卢楠楠郭以沫杨树林梁静静周亦胄孙晓峰李金国中国科学院金属研究所师昌绪先进材料创新中心沈阳110016 沈阳工业大学材料科学与工程学院沈阳110870 中国航发沈阳黎明航空发动机有限责任公司沈阳110043

以第二代单晶高温合金DD432为研究对象开展激光增材修复实验,利用实验与理论计算相结合的手段,分析和研究了单晶高温合金在激光增材修复过程中的热裂纹形成机制。结果表明,单晶修复区内热裂纹在大角度晶界处形成,裂纹两侧呈现显著应力集... 详细信息

以第二代单晶高温合金DD432为研究对象开展激光增材修复实验,利用实验与理论计算相结合的手段,分析和研究了单晶高温合金在激光增材修复过程中的热裂纹形成机制。结果表明,单晶修复区内热裂纹在大角度晶界处形成,裂纹两侧呈现显著应力集中,裂纹源区域分布大量MC型碳化物。热裂纹的形成取决于液膜的稳定性、应力集中及碳化物析出相的共同作用。液膜稳定性取决于枝晶凝并过冷度,并与相邻晶粒间的晶界角度密切相关。基于Rappaz枝晶凝固过冷理论,计算获得DD432单晶合金形成稳定液膜的最小晶界角为2.9°,即该合金热裂纹形成的临界角;大角度晶界处的枝晶凝并过冷度为395 K,远高于晶粒内部枝晶间液膜的过冷度(29.58 K)以及小角度晶界(3.6°)处的枝晶凝并过冷度(56 K),大角度晶界为开裂提供了稳定液膜;沉积区内部的高水平应力集中驱动了热裂纹的萌生与扩展;MC型碳化物析出相通过“钉扎作用”抑制液相补缩及弱化与基体之间结合强度等作用进一步促进了热裂纹形成。

关键词：单晶高温合金热裂纹增材制造显微组织液膜稳定性

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深度学习实时语义分割研究进展和挑战

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中国图象图形学报 2024年第5期29卷 1188-1220页

作者：王卓瞿绍军湖南师范大学湖南省智能计算与语言信息处理重点实验室长沙410081 湖南师范大学信息科学与工程学院长沙410081

语义分割作为计算机视觉领域的重要研究方向之一,应用十分广泛。其目的是根据预先定义好的类别对输入图像进行像素级别的分类。实时语义分割则在一般语义分割的基础上又增加了对速度的要求,广泛应用于如无人驾驶、医学图像分析、视频监... 详细信息

语义分割作为计算机视觉领域的重要研究方向之一,应用十分广泛。其目的是根据预先定义好的类别对输入图像进行像素级别的分类。实时语义分割则在一般语义分割的基础上又增加了对速度的要求,广泛应用于如无人驾驶、医学图像分析、视频监控与航拍图像等领域。其要求分割方法不仅要取得较高的分割精度,且分割速度也要快。随着深度学习和神经网络的快速发展,实时语义分割也取得了一定的研究成果。本文在前人已有工作的基础上对基于深度学习的实时语义分割算法进行系统的归纳总结,包括基于Transformer和剪枝的方法等,全面介绍实时语义分割方法在各领域中的应用。首先介绍实时语义分割的概念,再根据标签的数量和质量,将现有的基于深度学习的实时语义分割方法分为强监督学习、弱监督学习和无监督学习3个类别。在分类的基础上,结合各个类别中最具有代表性的方法,对其优缺点展开分析,并从多个角度进行比较。随后介绍目前实时语义分割常用的数据集和评价指标,并对比分析各算法在各数据集上的实验效果,阐述现阶段实时语义分割的应用场景。最后,讨论了基于深度学习的实时语义分割存在的挑战,并对实时语义分割未来值得研究的方向进行展望,为研究者们解决存在的问题提供便利。

关键词：语义分割(SS) 实时语义分割深度学习注意力卷积

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