硼中子俘获治疗加速器ECR质子源电磁场仿真设计

电子回旋共振(ECR)质子源具有可给流强高、亮度高、可靠性高、使用频率高、易维护、小型化等优点，因而被硼中子俘获治疗(BNCT)装置的直线加速器所采用。本文利用CST软件对2.45 GHz ECR质子源进行优化设计。优化后ECR质子源的等离子体发生器腔体的尺寸为101.12 mm×45.00 mm，给出了脊波导耦合器的最优尺寸参数，使等离子体发生器腔体内电场强度提高为普通波导的4.5倍。通过Opera-3D对ECR质子源的引出电极结构进行了仿真计算，并给出了优化参数。另外，初步设计了质子源的线圈磁铁系统，优化了磁场分布。本文结果为质子源的研制提供了数据。     

粒子流粒子滤波检测前跟踪方法

检测前跟踪通过在连续多帧观测中对目标信号进行非相参积累以检测和跟踪微弱目标。积累的关键在于对目标轨迹的准确估计和多帧迭代滤波。传统粒子滤波器过于依赖建议分布，对目标轨迹的估计不够准确。新提出的粒子流滤波器是一种很好的替代方法，但其过于依赖当前时刻的量测而弱化多帧迭代滤波。本文提出一种在粒子滤波框架下采用粒子流的检测前跟踪方法:采用粒子滤波器进行多帧迭代滤波，但在每一帧内，采用Localized Exact Daum-Huang粒子流进行滤波。为了应对目标量测的不确定性，本文改造了Localized Exact Daum-Huang滤波器，为每个粒子在其邻域内寻找最大似然量测，并利用该量测更新粒子状态。Rayleigh分布杂波下Swerling1型起伏目标的检测和跟踪实验证明了所提算法的性能。      

基于种群划分与变异策略的粒子群优化算法

粒子群算法因其形式比较简洁，参数设置灵活，操作简便易行，并且能够快速收敛，从而引起广泛关注。但是传统的粒子群算法也有缺陷：收敛速度慢以及容易陷入局部最优等。针对这些问题，本文借鉴小生境的方法，在进化初始阶段，对种群进行划分，将初始种群分为子种群，对不同的子种群进行不同的变异策略；在进化过程中，针对不同的子种群，设置不同的惯性权重因子ω，用来增强全局搜索能力与局部搜索能力。实验结果表明，本文提出的算法较传统的粒子群算法具有较快的收敛性以及找寻的全局最优解更接近真实解集，收敛精度比较高。     

基于粒子群优化和支持向量机的花粉浓度预测模型

为了提高花粉浓度预报的准确率，解决现有花粉浓度预报准确率不高的问题，提出了一种基于粒子群优化（PSO）算法和支持向量机（SVM）的花粉浓度预报模型。首先，综合考虑气温、气温日较差、相对湿度、降水量、风力、日照时数等多种气象要素，选择与花粉浓度相关性较强的气象要素构成特征向量；其次，利用特征向量与花粉浓度数据建立SVM预测模型，并使用PSO算法找出最优参数；然后利用最优参数优化花粉浓度预测模型；最后，使用优化后的模型对花粉未来24 h浓度进行预测，并与未优化的SVM、多元线性回归法（MLR）、反向神经网络（BPNN）作对比。此外使用优化后的模型对某市南郊观象台和密云两个站点进行逐日花粉浓度预测。实验结果表明，相比其他预报方法，所提方法能有效提高花粉浓度未来24 h预测精度，并具有较高的泛化能力。     

两种3D打印用雾化Ti-6Al-4V粉末的对比研究

本研究分别利用水冷铜坩埚真空感应熔炼气雾化(VIGA-CC)和等离子旋转电极(PREP)两种技术制备出球形Ti-6Al-4V合金粉末,作者利用SEM、同步辐射CT扫描-三维重建和氩气含量测试等分析手段对不同粒径的Ti-6Al-4V合金粉末的孔洞缺陷和氩气含量、硬度值进行了表征。实验结果表明, VIGA-CC粉末粒度分布宽,细粉收得率较多,粉末粒度分布在40~180 μm之间, PREP粉末的粒度分布较窄,主要集中在110~180 μm之间；金属粉末内部的孔隙率、气体含量和孔尺寸随着粉末粒度的增大而增大,且同一粒径范围内VIGA-CC粉末的气孔概率多于PREP粉末；随着粉末粒径减小,粉末截面组织逐渐细化,其硬度值逐渐升高,整体上VIGA-CC粉末硬度值高于PREP粉末。