VO2/GaAs异质结的制备及其光电特性研究

采用直流磁控溅射和后退火氧化工艺在p型GaAs单晶衬底上成功制备了n-VO_2/pGaAs异质结,研究了不同退火温度和退火时间对VO_2/GaAs异质结性能的影响,并分析其结晶取向、化学组分、膜层质量以及光电特性。结果表明,在退火时间2 h和退火温度693 K下能得到相变性能最佳的VO_2薄膜,相变前后电阻变化约2个数量级。VO_2/GaAs异质结在308 K、318 K和328 K温度下具有较好的整流特性,对应温度下的阈值跳变电压分别为6.9 V、6.6 V和6.2 V,该结果为基于VO_2相变特性的异质结光电器件的设计与应用提供了可行性。     

基坑坑外回灌对周边环境及邻近隧道变形的影响

提要随着地下空间建设的开发,对周边环境的保护要求也越来越高.基坑坑外回灌是消除或降低基坑降水对周边环境影响最直接有效的措施.该文以上海地区某大厦基坑工程为例,在基坑止水帷幕未能完全隔断承压含水层的情况下,通过现场实测数据,分析坑外回灌的效果,并结合数值模拟,研究了地下水回灌对基坑降水引起的坑外水位变化、地表沉降、邻近隧道变形等周边环境的影响.明确了基坑坑外回灌对于控制坑外水位,减少坑外地表沉降有良好的效果,随着回灌井运行后,坑外水位逐渐抬升,上升量近3m,邻近运营隧道从沉降变为抬升,最大抬升量4.5mm.通过数值模拟分析发现,若无坑外回灌,坑外地表沉降将增加约22％.     

基于正交试验的离心风机多因素优化设计研究

以某离心风机效率为优化目标,选定离心风机的4个关键参数:转速、叶轮直径、出口安装角、叶轮出口宽度,基于正交试验设计法,通过CFD数值仿真计算以及对计算结果的极差法分析,得出叶轮几何参数及转速的相对最优组合模型。组合模型计算结果表明,优化后风机达到设计要求。同时,优化组合模型风机静压效率可提高4.49%,全压效率提高6.94%。该研究方法适用于具有目标明确的风机改进设计,可快速精准获得优选方案。     

RV减速器参数化建模及3D打印快速成型实现

RV减速器是工业用机器人的核心传动部件,是在传统摆线针轮、行星齿轮传动装置基础上发展起来的一种适用于高精密传动的新型传动装置。文中以RV减速器零部件设计为研究对象,介绍了RV减速器的传动原理和系统组成,阐述了标准摆线轮的参数方程,重点讨论了基于Autodesk Inventor软件平台的摆线针轮的参数化建模方法。针对RV齿轮减速器的虚拟样机三维模型,应用光固化快速成型技术制成实物模型,制件尺寸和表面精度较高,为后续整体结构的论证和重要零部件的研发提供了可行性帮助。     

基于强度场的八球万向节内套结构与静强度设计匹配研究

为了对八沟道等速万向节内套进行结构和静强度设计,从钢球选型出发,对八沟道等速万向节内套进行了结构参数正向设计.对内套危险截面进行了全场静强度设计,以理想静强度场为目标,定量匹配了危险截面静强度的材料、热处理,并对全场静强度设计进行了定量评价.使用MTS静扭转试验机对等速万向节总成进行了静强度扭转试验,并用显微硬度计对内套进行了显微硬度试验以验证理论,结果表明按照基于强度场的机械结构和零部件的静强度设计与匹配方法设计的八沟道等速万向节星形套能够满足强度和功能需求.     

掺铒单模光纤飞秒脉冲激光器和放大器

为了获得一种被动锁模掺铒光纤振荡器及功率放大器，数值模拟出超短脉冲在光纤中的传输和演化过程，并基于此搭建了一种被动锁模掺铒光纤飞秒振荡器及功率放大器。实验获得了中心波长1560 nm、重复频率100 MHz、输出功率30 mW、脉冲宽度85 fs超短脉冲。通过采用PPLN晶体进行倍频，进一步获得了输出功率5 mW，中心波长780 nm的飞秒脉冲。该光纤激光器为全保偏光纤结构，具有体积小巧、可靠性高、稳定性好的特点。     

高架桥梁病害的类型及其养护方法

在社会经济高速发展的大背景下,我国城市化进程的步伐也在不断加快,高架桥梁作为城市发展的基础设施,其建设与发展受到国家政府的高度重视以及社会的广泛关注。而在高架桥梁的实际使用过程中由于受到设计、施工、环境等诸多因素的影响,出现诸多病害类型,直接影响高架桥梁的安全稳定运行。因此,需要对高架桥梁的病害进行有针对性地检查并采取综合性的养护方法,使得高架桥梁的质量得到全面提高。     

基于深度卷积神经网络的视觉里程计研究

视觉里程计利用视频信息来估计相机运动的位姿参数，实现对智能体的定位。传统视觉里程计方法需要特征提取、特征匹配/跟踪、外点剔除、运动估计、优化等流程，解算非常复杂，因此，提出了基于卷积神经网络的方法来实现端对端的单目视觉里程计。借助卷积神经网络对彩色图片自动学习提取图像帧间变化的全局特征，将用于分类的卷积神经网络转化为帧间时序特征网络，通过三层全连接层输出相机的帧间相对位姿参数。在KITTI数据集上的实验结果表明，提出的Deep-CNN-VO模型可以较准确地估计车辆的运动轨迹，证明了方法的可行性。在简化了复杂模型的基础上，与传统的视觉里程计系统相比，该模型的精度也有所提高。