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1.
近年来,基于薄膜铌酸锂(TFLN)平台的高性能电光调制器以其小体积、低能量损耗等特点受到广泛关注。本文提出了一种新的具有垂直电极结构的Y波导铌酸锂薄膜电光调制器。研究了调制器的半波电压与缓冲层厚度之间的关系,优化了Y波导的设计参数,最后设计得到插入损耗<5 dB, 半波电压<1.5 V的高性能调制器。本文不仅为基于TFLN平台的小型化波导的设计和实现提供了思路,而且为制造高性能和多功能的电光调制器提供了实验依据。 相似文献
2.
随着电力系统规模不断增大、运行特性趋于复杂及用电负荷逐步增长,电力系统供电能力评估研究逐步由较大的省级电力系统延伸到相对较小的地区电力系统。地区电力系统供电能力能够反映该系统的可靠性、供电薄弱环节和与其它地区电力系统间的互联强度,可以在相当程度上据此来判断电力系统结构的优劣。传统的地区电力系统供电能力评估方法在计算时有可能遗漏一些重要的风险状态,如此得到的计算结果可能会有较大的误差。在此背景下,将地区电力系统供电能力计算描述为非线性有约束优化问题。之后,引入了基于支路开断分布因子的N-1预想事故分析方法,并采用差异进化算法来求取地区电力系统最大供电能力。最后,采用广东电力系统的两个实际算例来说明所提出的模型和方法的可行性与有效性。 相似文献
3.
云计算可以通过即付即用的方式向用户工作流提供资源。为了解决资源服务代价异构环境下的云工作流任务调度代价问题,提出一种基于改进粒子群算法的云工作流任务调度算法WSA-IPSO。通过综合考虑任务的执行代价和依赖任务间发生数据传输时的通信代价,算法将总代价优化问题形式化为有向无环图DAG中的任务调度模型,并提出基于改进粒子群算法的优化模型对其进行求解。通过改进传统粒子群算法的粒子速度更新策略和惯性权重更新策略,算法可以以更快的收敛速度得到代价最小化的调度方案。通过仿真实验,与MCT算法及标准粒子群算法进行性能比较。实验结果表明,WSA-IPSO算法在降低总代价、任务分布的负载均衡以及算法收敛性方面比较同类算法均表现出更好的性能。 相似文献
4.
采用压汞仪测量焦炭与CO2或H2O反应后的孔隙结构特征,研究孔隙率、平均孔径、比表面积及孔径分布对焦炭高温抗拉强度的影响规律.焦炭孔隙率和平均孔径随反应率升高而增加.平均孔径小于30μm时气化反应以造孔为主,比表面积随反应率升高先增后减,大于30μm时以扩孔为主,随反应率升高而减小.与CO2相比,H2O反应后焦炭平均孔径小,比表面积大,抗拉强度高.焦炭抗拉强度随孔隙率和平均孔径增加而降低,平均孔径小于30μm时抗拉强度随比表面积增加而降低,大于30μm时随比表面积减小而降低.焦炭中小孔数量越多抗拉强度越高,大孔数量越多抗拉强度越低.相同反应率下,H2O反应后焦炭中小孔数量增加,比表面积大,有利于保护气孔壁结构,抑制高温抗拉强度的降低. 相似文献
5.
6.
使用分析纯物质模拟微晶玻璃熔体,分别采用柱体旋转法和拉曼光谱技术研究了La2O3含量对SiO2-CaO-Al2O3-MgO熔体黏度和结构的影响规律。结果表明:熔体黏度和黏流活化能随着La2O3含量的增加而降低;拉曼光谱表明La2O3能破坏硅酸盐结构(Qn),随着La2O3含量的增加,Q1、Q2的百分含量增加,Q3的百分含量减小,Q0的百分含量基本不变,表明熔体中非桥氧数量增加,熔体聚合度降低。La2O3在熔体中起网络修饰体的作用。 相似文献
7.
理论仿真和实验制备了AlGaInAs/InP材料1.55 μm小发散角量子阱激光器。为了扩展近场光场并减小内损耗,将一个非对称模式扩展层插入到外延结构的下盖层当中。仿真结果表明,该模式扩展层除了少量增加激光器阈值电流以外,在不影响激光器其它性能的情况下能显著减小激光器的垂直远场发散角。实验结果与理论仿真高度吻合。成功制备出脊宽4 μm,腔长1000 μm的脊波导小发散角激光器。在端面未镀膜的情况下,该激光器阈值电流为56 mA,输出功率为17.38 mw@120 mA,斜率效率可以达到0.272 W/A。实验测得垂直远场发散角为29.6°,相比较传统激光器减小了约35.3%。 相似文献
8.
9.
磨损是目前人字闸门底枢摩擦副失效的重要形式,本文从工程实际和等效模拟磨损试验出发,基于摩擦学基础理论的研究成果,结合常见人字闸门底枢摩擦副的工作原理、结构特点、接触模型和磨损失效问题,利用接触疲劳、弹流润滑、磨损预测与演化规律等摩擦学的基本理论和方法,选用国内人字闸门运行参数和相同工况条件下的底枢摩擦副模拟磨损试验数据对底枢摩擦学设计和分析方法进行深入探讨。采用C#编程语言和MATLAB程序语言,开发了基于磨损失效评估的人字闸门底枢摩擦副设计系统计算软件。该系统软件具有良好的人机交互功能,通过简单的数据输入获得底枢接触应力大小以及预估使用寿命,为我国同类底枢的设计与维修更换提供精准快捷方法,节省了重新计算与设计的时间。 相似文献
10.
Transformer模型对输入序列中重要的信息进行学习, 相比传统的ASR (automatic speech recognition)模型提升了准确性. Conformer模型在Transformer的编码器中加入卷积模块, 增加了获取细微局部信息的能力, 进一步提高了模型性能. 本文结合使用Conformer模型和N-gram语言模型(language model , LM)用于中文语音识别, 获得了良好的识别效果. 在数据集AISHELL-1和aidatatang_200zh上的实验表明, 使用Conformer模型字错率分别可降低到5.79%和5.60%, 较Transformer模型降低了5.82%和2.71%. 结合N-gram语言模型后字错率分别可降低到4.86%和5.10%达到最佳性能, 实时率(real time factor , RTF)达到0.14566 . 测试信噪比降低为20 dB时模型字错率才明显下降到8.58%, 表明该模型具有一定的抗噪能力. 相似文献