为了保证玻璃液顺利浇注成型, 并为高炉渣和铬铁合金渣协同制备CaO-MgO-Al2O3-SiO2-Cr2O3体系建筑微晶玻璃提供基础的工艺技术参数, 采用FactSage7.1热力学软件绘制CaO-MgO-Al2O3-SiO2-Cr2O3玻璃体系的五元相图, 并通过试验探究基础玻璃熔体的黏度和熔化特性。结果表明, 在FactSage7.1绘制的相图中, 随着Cr2O3含量的增加, 相图的液相区范围不断缩小, 表明玻璃的进一步熔化受到阻碍。晶核剂 Cr2O3的质量分数由0.85%增加到2.05%的过程中, 玻璃熔体黏度逐渐减小, 熔化性温度逐渐升高, 在采用熔融法制备CaO-MgO-Al2O3-SiO2-Cr2O3体系基础玻璃时应使熔融温度高于1 469 ℃。Cr2O3含量增加会使基础玻璃熔化温度升高, 具体表现为各组试样的软化温度、半球温度和流动温度均不断升高, 因此应尽量降低基础玻璃原料配比中Cr2O3的含量。

光遗传学采用光学手段对大脑神经活动进行调控，为神经科学研究提供重要技术手段，促进了当代神经科学里程碑式的发展。由于光在生物组织中的非侵入穿透深度极其有限，传统光遗传学一般采用损伤性植入光纤的方式，导致光刺激的空间精度无法保证。近年来，随着光学技术的进步，精准光遗传学逐渐兴起。精准光遗传学一般采用具备深穿透能力、高时空分辨率的光学系统，具有单细胞精度的神经调控能力和亚细胞精度的神经元集群活动实时检测能力。从技术原理、光路构建和系统优化等几个方面对精准光遗传学研究进行分析和讨论，最后讨论精准光遗传学研究中的技术局限和可能的解决方案，并展望精准光遗传学技术的未来发展方向和应用场景。

基于高斯光束q参数变换理论严格推导出倒置望远系统对高斯光束的准直倍率,结果表明,在不考虑透镜遮挡条件下,倒置望远系统对高斯光束的准直倍率仅与几何压缩比有关,与高斯光束的束腰半径及物距无关。进一步研究发现,在适当的近似前提下,本文推导结果可与激光原理教材中的相关推导获得统一。对本文算法进行仿真,结果显示,在满足激光原理教材讨论的条件下,本文得到的准直倍率与其所得结果相一致。本文所得高斯光束经倒置望远系统的准直倍率可以为相关科研与工程实践活动中的准直操作部分提供更准确的参考。

微纳操纵成像系统是探索微观世界的重要工具, 传统比例积分(PI)控制器存在参数难调节, 控制精度低, 抗干扰能力弱等问题。该文在自抗扰控制的基础上, 针对高频周期信号下自抗扰控制存在较大跟踪误差, 加入微分前馈环节。首先给出微纳操纵系统结构的数学模型, 设计出基于模型信息的自抗扰控制器; 再利用已知信息给出微分前馈量; 最后在Matlab中进行仿真验证。仿真结果表明, 对比线性自抗扰及PI控制, 微分前馈的自抗扰控制具有较小的跟踪误差, 系统抗干扰能力有显著提升。

利用激光诱导击穿光谱(LIBS)技术与基于遗传算法优化的误差反向传播(GA-BP)神经网络对常见的9种塑料进行分类识别。通过激光诱导击穿塑料表面产生等离子光谱,用光谱仪对每种塑料采集100组光谱数据,以美国国家标准与技术研究院(NIST)的原子光谱数据库为参考,对主要的元素特征谱线进行精确标定。选取15条特征谱线进行分析,通过主成分分析(PAC)法对光谱数据进行降维处理,并建立GA-BP神经网络模型。实验结果表明,通过PCA法对数据进行降维后,GA-BP神经网络的识别效率得到很大提高,平均识别精度为99.72%,可对多种塑料进行快速、精准的识别。

当前电子鼻对有毒气体的识别存在数据量少,训练生成的神经网络映射能力差等问题。本文以甲醛和甲醇为目标气体,采用自制的气敏传感器对甲醛和甲醇进行数据采集,并对采集到的数据进行滤波和平滑处理,以提取不同传感器对目标气体的响应值。依据准则函数生成伪随机数,并建立伪随机特征值矩阵以扩大有效数据量。利用主成分分析 (PCA)法对特征值进行降维处理,选择贡献率大的主元成分作为反向传播(BP)神经网络的输入向量,构造PCA-BP神经网络。分别用实测特征值矩阵和伪随机特征值矩阵训练PCA-BP神经网络,通过对比分析两个网络得出,实测特征值矩阵的识别率为92%,而伪随机特征值矩阵的识别率为97%。结果表明,伪随机特征值矩阵能有效提高PCA-BP神经网络的映射能力,提高识别正确率。

压电陶瓷驱动平台的迟滞非线性影响其定位精度, 并降低原子力显微镜等微纳操纵系统对微纳米尺度样品的扫描成像质量。采用最小二乘法对压电陶瓷驱动平台的迟滞特性进行建模, 避免了繁琐的迟滞模型求取过程; 提出前馈控制与自抗扰控制相结合的复合控制方法, 通过设定扩张观测器的带宽及系统控制带宽达到消除迟滞、提高平台定位精度的目的。实验结果表明, 该复合控制方法在保证系统稳定性的前提下能有效地提高系统定位控制精度。

在传统PI控制微纳操纵成像系统的基础上实现参数实时在线调整。为了获得更好的控制效果,进行了自适应模糊PI控制的微纳操纵成像系统仿真研究。运用探针与样品之间原子力保持不变的原理对微纳操纵成像系统动态过程进行建模,加入模糊PI控制模块,建立了一套完整的系统仿真平台。设计了一种自适应模糊PI控制器,该控制器通过对电压值的误差和误差变化的判断进行模糊化推理,实现对控制参数的实时在线整定,以达到优化控制的目的; 同时,利用Matlab进行仿真研究。结果表明,自适应模糊PI控制算法比传统PI控制算法能有效地改善系统的动态性能和稳态性能。

为了提高特征点匹配速度, 设计了一种自适应变尺度构造图像金字塔的特征点提取方法。该方法采用FAST特征点数量作为尺度空间信息量的度量, 利用相邻两层模糊图像的信息量差作为金字塔分层依据, 通过调整尺度参数, 使相邻图像间的细节特征均匀变化; 并使用匹配点数量阈值控制金字塔的高度, 设计利用“边匹配, 边构造”的图像匹配策略来提高特征匹配的效率。最后, 将所设计方法与SIFT、FAST、ASIFT三种特征提取方法进行比较。实验结果表明: 所设计方法在变尺度条件下的正确匹配率可以达到43.59%, 与SIFT相比提高了25.51%, 提取的特征点在目标经历各种光照、角度等变化之后仍能正确表示目标。本文所设计方法根据目标图像特点自适应选择参数, 不需要人工调整就可获得理想的匹配效果, 能适应各种变化条件下的特征提取和匹配工作, 并能提高特征提取和匹配效率。

使用一维ZnO纳米线和二维石墨烯复合结构集成到p-GaN表面来同时实现电流扩展和提高LED光提取效率。通过两组有无ZnO纳米线器件的对比, 发现ZnO纳米线使器件的光提取效率提高了30%. 通过分析两组器件的开启电压、工作电压和反向漏电流等关键参数, 验证了本结构应用于GaN LED不会恶化其电性能。本文所采用的复合结构用于GaN LED, 同时达到了良好欧姆接触、避免使用ITO和增强出光的效果。