作者单位
摘要
1 精密光电测试仪器及技术北京市重点实验室,北京理工大学光电学院,北京 100081
2 北京理工大学长三角研究院,浙江 嘉兴 314001
建立了一种以面心立方三维光子晶体为基础的有限元预测模型,研究了纳米粒子折射率、溶剂折射率、粒子直径、粒子间距等参数对反射光谱的影响。根据预测结果制备了优化尺寸的Fe3O4@SiO2纳米粒子电调谐器件。结果表明,有限元模型预测的反射光谱中心波长在680 nm至455 nm范围内移动,与制备器件的测试光谱匹配性良好。与解析预测模型相比,建立的三维有限元预测模型得到的反射光谱中心波长的预测结果准确性更高。对于非核壳结构,两种模型的预测误差范围分别为0.49%~1.70%、0.82%~1.49%,表现相当;对于核壳结构,两种模型的预测误差范围分别为3.51%~6.11%、0.28%~1.34%。本文建立的三维有限元模型将预测误差典型值降低为原来的1/5.9。所提模型可用于准确预测胶体体系下自组装光子晶体反射光谱的动态调谐能力,弥补了解析预测模型在核壳结构光子晶体预测准确性方面的不足,可指导粒子材料参数和结构参数设计,以及可调谐范围的优化区间筛选。对反射光谱幅值和谱宽预测准确性的提升需进一步考虑短程有序结构等随机微扰特性的影响。
光谱学 胶体体系 自组装光子晶体 动态变色器件 有限元预测模型 反射光谱中心波长 spectroscopy colloid system self-assembled photonic crystals dynamic electrochromic device finite element prediction model central wavelength of reflection spectrum 
光学学报
2024, 44(4): 0430001
党竑 1,2马彬 1,3高超 1,3祖文龙 1,3[ ... ]沈平 2,4
作者单位
摘要
1 南京航空航天大学自动化学院,江苏 南京 211106
2 南方科技大学电子与电气工程系,广东 深圳 518055
3 高速载运设施的无损检测监控技术工信部重点实验室,江苏 南京 211106
4 鹏城实验室,广东 深圳 518055
5 智能光传感与调控技术教育部重点实验室,江苏 南京 210023
针对光频域反射(OFDR)分布式光纤传感在长距离、大量程应用场景中,参考光谱与测量光谱间的相似度(SD)退化及由此造成的鲁棒性下降的问题,本文研究了可调谐激光光源调谐非线性补偿模型,发现补偿的残余误差会引起传感单元产生随机位置偏差(PoD)。基于对PoD的统计学分析,建立了参考和测量光谱间SD的评价体系,并提出一种基于卡尔曼预测和局部寻优的传感单元随机PoD补偿方法,实现了参考和测量光谱位置的高效、精准匹配。本文所提方法能够在50 m的传感光纤上以5 mm的空间分辨率实现大量程传感(最高温度~450 ℃,最大应变~10000 με),且兼顾高鲁棒性和高速度(计算量可降低到原来的5.8%~28.6%)。这些优点使该方法能够广泛应用于现有的光频域反射分布式光纤传感系统。
光纤传感器 分布式传感 光频域反射计 卡尔曼预测 optical fiber sensors distributed sensing optical frequency domain reflectometers Kalman prediction 
光学学报
2024, 44(1): 0106016
作者单位
摘要
1 南京医科大学,第一附属医院,检验学部,南京 210029
2 南京医科大学,急诊医学科,南京 210029
为研究敌草快(DQ)中毒病人的临床特点,评估中毒病人脑损伤的相关因素及其分子机制,本研究收集DQ中毒病人56例,按住院期间病人脑损伤情况分为脑损伤组14例和未损伤组42例,并比较两组病人的基线资料和实验室指标。利用logistic 回归分析DQ中毒病人脑损伤的相关因素,利用受试者操作特征(ROC)曲线分析比较以上相关因素单独或联合时对DQ中毒病人脑损伤状态的预测价值。分组比较结果显示,脑损伤组病人的体质量指数(BMI)、DQ阳离子中毒剂量、接受机械通气、接受连续性肾脏替代治疗(CRRT)的比例显著高于未损伤组(P<0.05)。脑损伤组病人入院后S100钙结合蛋白B(S100B)、丙氨酸氨基转移酶(ALT)、天冬氨酸氨基转移酶(AST)、尿素氮(BUN)、肌酐(SCR)等血清生化指标,以及中毒后24 h 的白细胞(WBC)计数、中性粒细胞计数、中性粒细胞与淋巴细胞比率(NLR)均显著高于未损伤组(P<0.05)。对分组比较中存在显著差异的变量按先单因素后多因素方式进行logistic 回归分析,回归结果显示,中毒后24 h NLR对DQ中毒病人脑损伤状态有一定的独立预测价值。ROC曲线分析比较结果进一步表明,当中毒后24 h NLR联合BMI、DQ阳离子中毒剂量,或中毒后24 h NLR联合BMI、血液灌流前血液DQ质量浓度时,相比于单一指标可获得对DQ中毒病人脑损伤状态更高的预测价值。DQ中毒病人中毒后24 h NLR水平升高与脑损伤增加显著相关,可作为病人住院期间脑损伤发生的独立预测因子,当中毒后24 h NLR联合BMI 及DQ阳离子中毒剂量、血液DQ质量浓度时可获得对脑损伤事件更高的预测价值。
敌草快 脑损伤 中毒剂量 中性粒细胞与淋巴细胞比率(NLR) 预测 diquat brain injury poisoning dose neutrophil to lymphocyte ratio prediction 
激光生物学报
2023, 32(5): 0473
作者单位
摘要
北京邮电大学 电子工程学院,北京 100876
随着电子系统中逻辑和时钟频率的迅速提高以及信号边沿的不断变抖,串扰成为印刷电路板(PCB)设计人员必须关心的问题。高速电路仿真软件帮助设计人员降低了一定的设计成本,但对串扰的仿真预测仍需花费大量时间。为提高PCB 串扰预测的效率,提出一种用于描述PCB 的统一数据结构,全面分析了PCB 产生串扰的因素,选用自然语言处理(NLP)模型构建了用于PCB 串扰预测的系统,成功将PCB 串扰预测的时间降至秒级,并拥有73.2%的准确率。
印刷电路板 串扰预测 机器学习 NLP 模型 Printed Circuit Board crosstalk prediction machine learning Natural Language Processing 
太赫兹科学与电子信息学报
2023, 21(6): 819
作者单位
摘要
青岛理工大学土木工程学院,山东 青岛 266520
为了探究海水海砂碱激发混凝土与FRP筋的粘结性能发展规律,推动新型绿色建筑材料的应用,本研究通过对碳纤维增强塑料(CFRP)筋/玻璃纤维增强塑料(GFRP)筋与海水海砂碱激发混凝土(SSASC)试件进行中心拉拔试验,研究了FRP筋种类、直径、锚固长度及混凝土强度、养护龄期等因素对FRP筋-SSASC试件的粘结性能的影响。基于现有文献和实验所得数据统计分析,表明碱激发混凝土(ASC)与FRP筋的粘结性能明显优于普通硅酸盐混凝土(OPC)。同时使用多元线性方程将试验数据代入拟合出适用的粘结强度预测公式。结果表明:粘结强度随FRP筋直径和锚固长度的增大呈减小趋势,其中随直径的变化趋势不明显;ASC30混凝土大多为拔出破坏,ASC60混凝土大多为劈裂/筋断破坏,且强度较高的混凝土的粘结强度也较高;随养护龄期的增加其粘结强度有所上升;OPC与FRP筋的粘结强度小于ASC;所得粘结强度经验公式与实验数据具有良好的相关性。
海水海砂混凝土 碱激发混凝土 纤维增强塑料筋 粘结性能 粘结强度预测 seawater sea-sand concrete alkali activated concrete fiber-reinforced polymer bars bond performance bond strength prediction 
硅酸盐学报
2023, 51(11): 2750
作者单位
摘要
1 新疆大学电气工程学院,新疆乌鲁木齐 830047
2 大连理工大学控制科学与工程学院,辽宁大连 116024
3 大连医科大学基础医学院,辽宁大连 116041
乳腺癌是全球女性发病率位居首位的恶性肿瘤,研究基于神经网络模型的乳腺癌诊断预测方法的目的是将临床与机器学习相结合,有助于医疗工作者更加快速准确地判断出患病与否,同时解决现有模型中存在的过拟合以及漏诊率和误诊率过高的问题,并提高预测模型的准确率。本文采用加州大学欧文分校(UCI)数据集,共 669个样本,其中包含 357个良性样本和 212个恶性肿瘤样本,共计 10个特征训练预测模型。将 10个神经网络模型采用 Adaboost方法相结合,即通过 Adaboost算法组合多个弱分类器从而形成一个强分类器,最终输出一个具有更高准确率、有较强的自学习能力、自适应能力且泛化性能优良的集成预测模型。结论表明,该模型的预测准确率达到 98.5507%,同时准确率(AUC)为 0.9966,说明所建模型区分度较好,可以反映模型的诊断价值,且非常稳定,具有非常好的验证效果,为临床应用提供进一步的技术支持和保障。
乳腺癌 早期诊断 神经网络 分类器 预测模型 breast cancer early diagnosis neural network classifier prediction model 
太赫兹科学与电子信息学报
2023, 21(8): 1014
作者单位
摘要
东华大学理学院,上海 201620
自动数字显微镜的关键技术之一就是自动对焦,为了提升对焦的速度,越来越多的深度学习方法被引入用于单帧图像的焦点预测。然而几乎所有的网络模型都过分信任其输出的结果,面对未知的样本即使输出错误的结果也不会给出任何警示。利用贝叶斯卷积神经网络的实现,可从单张图像中完成离焦距离的预测,并获得焦点预测结果的不确定性估计,此外提出通过设置不确定度阈值实现对焦点预测结果的筛选。在一个大型开源数据集上进行了测试,利用不确定性估计评估预测结果的有效性。结果表明,对比同类型样本,所提出的网络模型在未知样本上能够输出更高的不确定度,建立的筛选机制能有效减小模型在未知样本上的预测误差。在公共数据集上的两个样品的最终误差范围为 0.37±0.46 μm和 0.83±1.17μm,优于筛选前的 0.40±0.66μm和 1.08±1.78μm。
深度学习 自动对焦 贝叶斯神经网络 焦点预测 不确定性分析 deep learning autofocus Bayesian neural network focus prediction uncertainty analysis 
光学与光电技术
2023, 21(4): 48
作者单位
摘要
1 南方科技大学电子与电气工程系, 广东深圳 518055
2 香港中文大学电子工程系, 香港沙田 999077
3 西安交通大学电子信息学部微电子学院, 陕西西安 710049
在现代大功率通信干扰问题中, 无源器件的非线性杂散干扰机理最为复杂, 在现代大功率高密度的通信系统中越来越受到重视。面对无源器件的典型非线性效应之无源互调(PIM)问题, 本文从 PIM产生机理、建模角度梳理了近年来国内外普遍的 PIM建模方法及关键步骤。针对几种典型微观界面等效、PIM数值转换方法以及面向工况条件的微波部件建模问题, 总结了现有的可行方法。进一步提出了基于统计方法分析动态 PIM区间预测分析方法的思路, 该方法同样基于微观统计方法, 对接触界面的不可具体量化的界面问题进行建模, 最终获得工况条件下接触 PIM的统计分布区间及其产物概率, 为实际工况条件下微波部件 PIM预测提供了一种大样本分析方法, 为进一步提高实际微波部件的 PIM稳定性提供了参考。
无源互调 非线性 微观界面分析 PIM统计预测 Passive Intermodulation nonlinearity microscopic interface analysis statistical PIM prediction 
太赫兹科学与电子信息学报
2023, 21(7): 864
作者单位
摘要
国防科技大学电子科学学院, 湖南长沙 410073
基于逆合成孔径雷达(ISAR)图像序列的卫星目标姿态估计是一项具有重大意义且富有挑战性的任务。现有的估计方法通常是基于图像中关键角点或线性部件的提取, 较难满足实时需求, 且都未能充分利用目标成像特性先验。本文提出一种基于成像特性与回归网络的卫星目标姿态估计方法: 提前确定各种姿态下的卫星目标成像特性, 并作为后续数据集标注的理论基础; 区别于传统的分类问题, 建立一种适用于姿态估计的回归网络与估计框架。采用毫米波频段的电测仿真计算数据对所提方法进行验证, 结果表明, 单张图像中估计的平均姿态误差可以控制在3.5 °以内。
逆合成孔径雷达 成像特性 回归网络 姿态估计 实时预估 Inverse Synthetic Aperture Radar(ISAR) imaging characteristics regression network attitude estimation real-time prediction 
太赫兹科学与电子信息学报
2023, 21(4): 572
作者单位
摘要
1 北京科技大学 土木与资源工程学院, 北京 100083
2 辽宁工业大学 土木建筑工程学院, 锦州 121001
为研究复杂环境下城区基坑开挖爆破振动预测及控制措施, 依托现场爆破试验分析了质点峰值振速与主振频率的响应规律, 基于以上两个因素提出了爆破振动预测方法。探讨了逐孔起爆与减振沟的降振效果, 获得了减振沟的最佳降振范围, 制定了爆破振动的控制措施。结果表明: 在爆破振动预测方面, 通过考虑实际最大单孔药量、实际总药量提出的质点峰值振速及主振频率预测公式实现了对爆破振动的综合预测, 其预测值较仅以最大单孔药量的预测值更小, 预测精度提高了3.2%。在爆破振动控制方面, 现场实施的逐孔起爆与减振沟降振措施效果良好, 爆破振动表现为低振速、高频率、短持时的特点。其中, 减振沟的降振效果显著, 综合考虑质点峰值振速、信号频带能量分布及瞬时输入能量的响应规律, 在减振沟背爆侧1~6 m作用半径内降振效果最佳, 1 m作用半径内的降振比率最高可达77.5%。对于类似工程, 可借鉴爆破振动预测公式进行预先评估, 当建筑物距离爆区≤10 m时, 建议参考减振沟开挖规模实施降振措施。
基坑开挖 逐孔起爆 爆破振动 预测方法 降振措施 excavation of foundation pit hole-by-hole blasting blasting vibration prediction technique vibration reduction measures 
爆破
2023, 40(3): 206

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