摘要：本文提出一种基于改进自适应粒子群退火的子孔径拼接干涉算法,以补偿子孔径拼接时产生的调整及定位误差。通过在粒子群算法中引入自适应权重调整、动态自我认知调整以及退火算法,弥补了传统粒子群算法容易陷入局部最优解的缺点,平衡了全局搜索及局部搜索能力。利用Zernike多项式仿真真实面形,结果表明本算法拼接所得面形能够很好地还原原始面形。采用6英寸口径平面镜进行测试,对比全口径干涉面形的测试结果,两者PV值与RMS值误差仅有1.49%与0.45%,远小于传统PSO算法误差的8.13%与0.96%。仿真结果表明,本文算法可以更好地弥补子孔径调整及定位误差,准确还原原始面形信息。

摘要：目的 考虑到寒冷地区不同的低温气候以及不同温敏产品在0~8℃的保温时长需求,对防冻保温包装箱箱体以及内部蓄冷剂的工程设计参数进行选择分析,以完善防冻包装方案。方法 首先对防冻保温箱进行有限元建模,分析在低温环境下其瞬态温度变化以及有效保温时长,再结合实际的试验去验证其建模的可信度。利用有限元模型模拟低温环境下保温箱保温性能,先将保温箱箱体基本参数固定,研究蓄冷剂的相变温度和相变潜热对保温性能的影响,再将蓄冷剂的基本参数固定,研究箱体的厚度和导热系数对保温性能的影响。分别拟合出保温箱保温时长的温控图,讨论在不同保温时长要求下保温箱蓄冷剂以及箱体的参数选择。结果 通过仿真和试验的对比,防冻保温箱模型平均偏差为4.6%,符合工程要求;由仿真数据得出,在满足外界低温环境和保温时长条件下,得到所需蓄冷剂和保温箱箱体的工程设计参数合理。结论 在各种外界低温环境和冷链物流保温时长要求下,科学合理地选用蓄冷剂和保温箱箱体的工程设计参数可提高保温箱的控温效率,这可以为冷链物流运输中防冻包装的优化设计奠定基础。

摘要：介绍了基于同心结构的凸面光栅成像光谱仪的研究背景、设计方案和结构特点,综述了凸面光栅同心结构成像光谱仪在国内外目前主要的五种结构类型,包括Offner型、非共面型、折反射型、+1级衍射型、自由曲面型。总结了五种结构类型的优点和缺点对研发新一代具有高成像质量、高分辨率、高衍射效率、大相对孔径长狭缝、宽波长范围的轻小型成像光谱仪具有重要的指导意义。

摘要：光子晶体结构设计优化是理论研究的一个重要内容。运用平面波展开法对圆柱、方柱及正六边柱构造的二维三角格子光子晶体的禁带进行仿真计算,讨论了介质材料分别为GaAs、Si和Ge情况下,柱子形状、旋转角度、填充比的变化对完全光子禁带的影响。发现:对于二维三角格子光子晶体,相对于介质柱,空气柱更易获得完全光子禁带;而相对于圆柱及方柱,正六边柱得到的完全禁带宽度最大,所以二维三角格子的最优结构为Ge介质背景下的正六边空气柱,最优结构参数为θ=18°,d/a=0.92,最大禁带宽度Δmax=0.116(ωa/2πc),研究结果可为今后实验制作大带隙二维三角格子光子晶体提供理论上的指导。

摘要：高校学风建设是衡量人才培养质量的重要指标,建立准确的评价机制,可以有效推动学风建设。本文将层次分析法与多层次模糊综合评判法相结合,在定性与定量分析的基础上建立高校学风建设综合评价体系,并运用该体系对具体实例进行分析,为其他高校学风建设评价提供实证依据和参考。

摘要：凸面光栅是Offner结构成像光谱仪的核心分光元件,制备出高衍射效率、高分辨率的凸面光栅是提高光谱仪成像质量,实现遥感探测的关键。介绍了目前凸面光栅的研究现状,讨论了设计与制作凸面闪耀光栅的主要方法。凸面光栅的设计方法采用严格耦合波理论对光栅进行衍射效率分析,制作方法主要包括:电子束直写法、X射线光刻法、机械刻划法以及全息离子束刻蚀法。鉴于全息离子束刻蚀法具有成本低、槽型可控、无鬼线等优点,详细介绍了利用该方法制备凸面光栅的工艺及相关研究报道。在接下来的工作中将不断优化和提高全息曝光光强分布的均匀性,改进摆动刻蚀装置旋转轴的可调性,优化离子束刻蚀工艺参数,以期制作出实用化的凸面闪耀光栅。

摘要：为使凹面光栅的衍射能量更多地集中在所需要的级次上,提出了利用机械刻划的方法在凹面基底上制作变刻槽角度的凹面闪耀光栅,并利用菲涅耳-基尔霍夫衍射公式推导了同时在主截面和非主截面内计算凹面闪耀光栅衍射效率的理论方法,弥补了以往只在主截面内考虑衍射效率的不足,最后利用Matlab仿真软件模拟了衍射效率随波长的变化曲线,并对比了在不同制作和使用参数下衍射效率峰值的变化规律,为今后凹面光栅的设计和制作提供了参考价值。

摘要：目的针对在印铁过程中缺陷检测系统存在不同缺陷类型检测精度不高,对于产品整体质量无法实现智能判断的问题,基于GRNN-PNN神经网络,提出一种适用于印铁在线检测的分类算法。方法对平面印刷铁片进行小波变换提取低频信息,在低频信息中进行缺陷定位并对缺陷区域进行标记和分割。通过缺陷面积、周长等评价指数和缺陷形状构建GRNN神经网络,对缺陷进行分类。通过构建PNN神经网络智能化判别整体产品是否属于合格产品。结果GRNN-PNN平均耗时0.69s,达到了厂方对于缺陷在线检测的响应时间要求。GRNN-PNN多分类的准确率为86%,能够对印铁过程中产生的主要缺陷进行分类。二分类的灵敏度为96%,可以准确地判断产品整体的合格性。在5%的椒盐噪声干扰下,准确率为63%,具有良好的鲁棒性。结论该设计能够对印铁缺陷进行精确的分类和智能的判断,GRNN-PNN神经网络可以在印铁过程中进一步提高检测精度,GRNN-PNN神经网络可帮助质检员及时判断生产质量。