基于结构和填充的光子晶体光纤色散分析

为了获得色散平坦特性良好的光子晶体光纤,采用有限元法进行了理论分析和实验验证,取得了有效折射率、色散系数随波长的变化数据。当空气孔直径d=1.6μm、孔间距Λ=2μm时,在1.2μm~2.1μm波段内,色散平坦特性较好,且在1550nm波长处的色散系数值为108.20ps/（nm·km）,并在此结构基础上,研究了填充材料、不同填充方式对色散特性的影响。结果表明,采用"十"字形的填充方式获得的色散特性更好,当采取普通酒精为填充材料时,波长在1550nm处的色散系数值可以减小到20.39ps/（nm·km）,接近G.652标准单模光纤在1550nm处的色散系数值。这一结果对光通信领域的研究是有帮助的。     

基于单片机的水位监控系统仿真设计

文中论述了以STC89C52单片机为核心的水位监控系统,水位信号由超声波测距模块DYP-ME007采集,通过单片机及LCD1602实时显示水位。针对其特点设计电路接口,运用相关算法进行软件编程,并在Proteus环境下进行实际仿真测试。仿真结果表明,该系统能实现对水位的实时显示、处理和报警功能,且具有简单可靠,抗干扰性及可移植性强等特点。     

如何提高单管反应器生产DAP的含氮量

随着我国磷矿资源的不断开采,磷矿品质下降,导致磷酸二铵产品氮含量达不到出口要求〔w(N)≥17.5%〕,影响DAP产品的出口。本文结合磷酸二铵的生产与计算,说明DAP产品w(N)<17.5%的原因,并对采用硫酸、硫铵、尿素、液氨几种方式提高磷酸二铵成品中氮含量的操作风险与成本进行分析比较,认为用硫铵成本最高,用硫酸风险最大。     

一种远程缓冲区溢出攻击的对策及其实现

缓冲区溢出攻击是一种广泛流行,危害很大的网络远程攻击手段。该文对Intelx86体系结构下针对Linux的缓冲区溢出攻击做了深入的研究,分析了其原理和危害,并提出了一种新的保护手段,实验证明有很好的效果。     

纳米级超精密平面抛光机工件微量去除的控制方法

研制了一种采用专家数据库智能控制系统的纳米级超精密平面抛光机，对几种功能陶瓷进行了平面抛光实验，并分析了修整环型抛光机抛光过程中工件材料的去除函数，即材料总去除量与抛光盘转数(抛光路径长度)之间的关系。     

智能型纳米级抛光机的运动分析

分析了智能型纳米级抛光机运动的设计原理 ,使工件加工表面各点相对于抛光盘的抛光线速度相等 ,且工件表面各点运动轨迹不重复 ;提出了“低速起动—无级提速—恒速加工—低速修整—低速停止”的加工运动模式 ,采用光栅测量和微机控制技术 ,将抛光盘总转数的精度控制在± 0 .5°以内 ,保证加工余量去除误差在 1nm以内 ,结合合理的加工工艺 ,获得晶片极高的平面度和无损伤超平滑表面     

长白落叶松单木生长可视化系统设计与实现

虚拟树木近年来已成为植物学、农林业、环境科学和计算机领域的一个研究热点。论文以长白落叶松(Larixolgensis)为例,基于实测的部分形态结构参数和收集建立的生长模型,以OpenGL三维图形和建模库为三维可视化平台,采用MicrosoftVisualBasic6.0为计算机编程语言,完成了长白落叶松单木生长三维可视化系统(SimTree1.0)开发,实现了长白落叶松单木静态和动态三维图形模拟。     

相变材料用于可拆卸护臂热防护服的实验研究

针对传统降温服降温效果差、续航时间低、能耗高、噪声大等问题,本文通过应用相变恒温材料Na2SO4·10H2O在高温时发生相变吸收热量的特性,设计了一种应用于夏季高温环境的人体作业可拆卸护臂的热防护服,并在此基础上进行了热水模拟热源实验和真人实验。结果表明：在热水模拟实验中,防护服在30、41、45 ℃的工况下,前胸、侧腹、后背、腹部4测点温度在60 min升至最高,4测点平均温度最终能降至约26 ℃,其中在30 ℃工况下防护服降温性能较好,在45 ℃工况下降温性能较差。在真人实验中,防护服在37.1、39、41 ℃工况下,3 h内4测点平均温度最终能降至约26 ℃;在60 ℃高温极限工况下,3 h内4测点平均温度最终能降至约31 ℃,防护服护臂内外侧平均温度最终均能降至约32 ℃,低于人体的灼痛临界温度45 ℃。因此该防护服有良好的降温效果,能满足夏季户外工作者的热舒适性要求。     

物理信息系统评估分析

在物理信息系统深度融合背景下,将信息系统引入传统的电力系统中,构建出新型CPS系统。然而信息系统的引入在提高电力系统可靠性的同时,也增加了电力系统的不安全、不稳定因素。针对信息带来的隐患文中提出一种基于CPS的电力系统可靠评估模型,并将新模型与传统电力系统评估模型进行对比,根据评估新型模型提出计算可靠性的理论方法。介绍了评估过程中面临的挑战,且对整个评估进行总结。     

基于拉普拉斯金字塔的图像压缩与重构研究

目的研究利用深度学习辅以拉普拉斯金字塔来完成图像压缩与重构。方法利用卷积神经网络提取图像的主要特征,利用双三线性插值法来减少特征尺寸,使用拉普拉斯金字塔来构建分层体系,从而逐步地减少图像大小以达到压缩的目的。在重构端上,对此系统则进行卷积操作,并采用上采样过程,进行图像的恢复重构过程,得到重构图。结果采用来自法国贝尔实验室的set 5与set 14数据集进行验证,使用2层金字塔即在16倍的高倍率压缩下进行实验结果验证,结果表明在主观评价上使用深度学习的方法在清晰度和还原度上要优于PCA,DCT和SVD,同时在客观评价上文中方法取得了标准差(52.73)与信息熵(7.44)的最好结果,高于PCA的49.70与7.38。SVD变换法与DCT变换法,在标准差上只有48.69和49.02,远不如文中方法,同时图片的信息熵只有7.34与7.35,低于文中的7.44。结论利用拉普拉斯金字塔结构来设计卷积神经网络结构来完成图像压缩与重构取得了不错的效果。