皮秒激光烧蚀7075铝合金数值模拟与实验研究北大核心CSCD

为了解超快激光与材料相互作用的机理,优化激光金属烧蚀能力,以达到理想的烧蚀效果,本文在二维轴对称模型中引入了适用于超快激光烧蚀的双温模型,模拟了皮秒激光对于以7075铝合金为代表的低熔点合金的烧蚀行为。通过更改皮秒激光的功率密度和冲击次数,确定皮秒激光各参数对于7075铝合金的影响并与实验结果相对照。结果表明,激光烧蚀的深度小于通过双温模型计算出的金属熔化温度层,同时激光的烧蚀深度与激光密度线性相关,当烧蚀深度大于一定数值时,激光烧蚀深度几乎不随着烧蚀次数的增加而增大。     

涡流检测中缺陷形状可视化的一种新算法

涡流检测反演技术是一种非学重要的反演缺陷形状尺寸的无损检测方法，本文运用了Dirichlet边界条件下涡流检测反演的远场区域导数，构造了反演缺陷形状的一种新算法，并且给出了算例，数值反演的结果与实际缺陷吻合得较好。算法是可行、正确的。     

深亚微米CMOS集成电路抗热载流子效应设计

热载流子效应(HCE)、电介质击穿、静电放电，以及电迁移等失效机理，已经对VLSI电路的长期可靠性造成了极大的威胁。其中，热载流子效应是最主要的失效机理之一。影响CMOS电路热载流子效应的因素有：晶体管的几何尺寸、开关频率、负载电容、输入速率以及晶体管在电路中的位置。通过对这些因素的研完，提出了CMOS电路热载流子可靠性设计的通用准则。     

新型红外成像引信终端可视化仿真研究

新型红外成像引信通过共享成像导引头实现前视探测和起爆控制,能够获得目标由完整到局部的一系列动态红外图像.装有新型红外成像引信的先进红外成像制导型空空导弹强调实现对目标的全向攻击,因而其弹目交会情况是复杂多变的.由于不可能获得任意交会情况下的照片或录像资料,这给基于GIF技术的成像引信瞄准点识别算法研究带来了极大困难.首先分析了弹目遭遇情况,研究了影响目标飞机姿态和成像的因素,然后利用OpenGL三维图形库和C++作为编程工具,建立并绘制了目标飞机的三维模型,并通过模型变换和合理设置目标的材质和贴图,实现了红外成像引信的终端可视化仿真.最后,给出了一些不同姿态和在不同交会阶段的目标飞机的仿真图像,并利用这些仿真图像对我们在前一阶段工作中提出的一种基于机头位置和机轴方向检测的瞄准点识别算法进行了验证,结果表明本文提出的仿真方案能够满足新型红外成像引信瞄准点识别算法研究的需要.     

GaAlAs红外发光二极管功率老化对其1/f噪声特性的影响

在可靠性筛选中检测具有潜在损伤的器件一直是个难题.对GaA lAs红外发光二极管(IRLED)功率老化前后低频噪声的测量发现,1/f噪声幅值与偏置电流的γ次方成正比(小电流区γ=1,在大电流区γ≈2),且老化后1/f噪声幅值比老化前增大2个数量级.基于载流子数涨落和迁移率涨落机制建立了一个GaA lAs IR LED的1/f噪声模型,分析结果表明GaA lAs IR LED的1/f噪声在小电流时反映体陷阱特征,大电流时反映激活区陷阱特征,1/f噪声的增加归因于功率老化诱生的界面陷阱和表面陷阱,1/f噪声可以用来检测GaA lAs IR LED s的潜在缺陷.     

MAC层的多媒体同步研究

以往的协议主要针对有线环境,要求数据无差错实时地传输,而在无线环境下,满足该要求的代价非常大。首先介绍多媒体同步的概念,以及要求,指出在未来无线通信环境中,进行MAC层同步的必要性;然后提出协议,通过仿真分析,结果表明新协议能够较好地满足未来移动通信的需要。     

基于预测控制理论的机车节能运行控制系统

为了实现机车节能运行,采用P87C591单片机作为核心控制器件,CF卡作为数据存储媒介,并将预测控制理论应用于机车节能运行控制系统中.通过建立机车节能运行速度预测模型,预测列车节能运行的速度-距离曲线,指导司机按节能方式操作机车,从而经济可靠地实现机车的节能运行.     

高压有级变频软起动装置在烧结机引风机的应用

本文将可控硅高压有级变频软起动器成功应用于张钢炼铁烧结机主引风机同步电机的启动装置中;并分析了试运行中出现的故障、原因,给出了处理措施,从而保证了装置的安全可靠运行。     

DC/DC电源用光电耦合器低频噪声测试方法研究

光电耦合器是DC/DC电源的关键器件,光电耦合器低频噪声的随机增大是该类电源主要失效模式之一。目前,国内尚未形成光电耦合器低频噪声的有效测试方法,更未建立相关标准。文章详细分析了光电耦合器低频噪声特性及产生机理,提出了其低频噪声测试的偏置电路、测试设备和测试方法。针对用于DC/DC电源的典型光电耦合器(4N47)的实测结果表明,该方法能够准确测试光电耦合器的低频噪声,为DC/DC电源用光电耦合器的系统适用性和典型故障提供了一种有效的评估方法。     

基于列表译码方法在查询访问模型下含错学习问题的分析

Regev在2005年提出了含错学习问题(LWE),这个问题与随机线性码的译码问题密切相关,并且在密码学特别是后量子密码学中应用广泛。原始的含错学习问题是在随机访问模型下提出的,有证据证明该问题的困难性。许多研究者注意到的一个事实是当攻击者可以选择样本时,该问题是容易的。但是目前据作者所知并没有一个完整的求解算法。该文分析了查询访问模型下的带有错误学习问题,给出了完整的求解算法。分析采用的工具是将该问题联系到隐藏数问题,然后应用傅里叶学习算法进行列表译码。