产生放射性核束的厚靶的物理设计

在线同位素分离器(ISOL)是北京放射性核束装置(BRNBF)计划的主要设备之一,其中用来产生放射性核素的厚靶为技术关键,它决定了放射性核束的产生效率及总强度,是设计中需重点考虑的。为了提高放射性核素的扩散速度,减少短寿命核素的衰变损失,靶的温度应尽可能高,同时还要保证厚靶在强流辐照条件下的结构完整性。文内讨论了对靶材料的物理、化学性质,靶物质的尺寸形态,靶结构和散热系统设计等方面的要求,列举了几种候选靶材,介绍一个厚靶的物理设计过程,设计了一个石墨靶衬并合理安排厚靶的     

微波热处理对无托槽隐形正畸矫治器的力学性能影响

为探究微波热处理对无托槽隐形正畸矫治器的力学性能影响,对立体光固化(SLA)打印的标准试样件在不同功率的微波热处理后进行拉伸、弯曲力学性能测试,并通过3D偏差验证矫治器压膜工序前添加微波热处理工艺的有效性。结果表明,微波功率为400 W时,拉伸强度为50.6 MPa,提升了19.06%,断裂伸长率达到13.24%,弯曲强度为66.8 MPa,弯曲模量为2042 MPa;经过微波热处理的牙模压膜后在0.1 mm公差范围内的变形率降低了14.33%。微波热处理能够优化树脂制件的力学性能,并有效提高矫治器的制造精度。     

ECAP制备的亚微米7050铝合金的力学性能和微观结构

采用等通道角挤压法 (ECAP法 )制备亚微米 70 5 0铝合金。为了提高合金的力学性能 ,在挤压过程中增加了固溶时效处理工艺 ,并对 70 5 0铝合金在不同处理工艺条件下的显微组织和力学性能的变化进行了研究。结果表明 :ECAP挤压后进行固溶和时效处理能明显提高合金的力学性能。退火态合金经过ECAP后 ,晶粒尺寸明显细化到亚微米级。将挤压一次的试样进行固溶处理和时效处理 ,合金的强度在 5 75MPa左右 ,而延伸率能达到2 5 .5 %左右 ;若经等通道角挤压过的试样在固溶处理后立即进行再次挤压 ,并配合时效处理 ,合金强度能迅速达到 6 16MPa ,延伸率为 16 .9%。     

粒状过碳酸钠的制备

本文介绍了以不同浓度的过氧化氢为原料制备颗粒过碳酸钠的方法，该工艺简单，产品的稳定性好，活性氧值高。     

Suzuki偶联反应合成2,3-二芳基取代吡嗪化合物

以2,3-二氯吡嗪及取代苯硼酸为起始原料,经Suzuki偶联反应构筑分子骨架,合成了不同取代基修饰的新型2,3-二芳基取代吡嗪衍生物;目标化合物结构经1H NMR,IR和EI-MS分析表征;探讨了底物用量比及不同结构芳硼酸对反应的影响.结果表明,在无氧条件下,碱性二氧六环中,使用Pd(PPh_3)_4催化剂,除邻氰基苯硼酸外,所有反应均可有效进行,目标产物收率可达44%~93%.     

N-羟丙基-2-吲哚基俘精酰亚胺的合成及光致变色性能初探

以3-甲基吲哚和亚异丙基丁二酸二乙酯为起始原料,经过六步反应合成N-羟丙基-2-吲哚基俘精酰亚胺.紫外-可见吸收光谱表明,该俘精酰亚胺在不同溶剂中呈现出不同的最大吸收波长,且在非质子型溶剂中显示了可逆的光致变色性,在光致变色服装材料的制备中具有一定的应用价值.     

浅谈“校园一卡通”系统的发展与完善

本文结合高校应用"校园一卡通"系统的实际情况,对"校园一卡通"系统的优势与存在问题进行分析,以推动"校园一卡通"系统不断发展和完善。     

多小波系数增强动态聚合联邦深度网络的多工况故障诊断

针对分布式场景下单节点样本有限、多节点间工况分布不平衡等导致的深度学习故障诊断精度低的问题,提出一种多小波系数增强动态聚合联邦深度网络用于分布式小样本下的多工况机械故障诊断。提出多小波系数增强动态聚合联邦深度网络的诊断框架,单终端节点从本地样本中提取小波系数特征,提出多小波系数深度网络融合的特征增强方法,局部模型从多样性小波系数集合中提取更具判别性故障特征;聚合节点通过对多终端节点局部模型的聚合以构建全局联邦深度网络模型,并用于多工况故障诊断;为降低多节点间数据非独立同分布的影响,提出平衡模型贡献度的联邦动态加权聚合算法。轴承振动数据分析结果表明,所提方法能在分布式小样本条件下实现高精度的多工况故障诊断。     

多源域子域自适应的滚动轴承剩余寿命预测方法

针对单一源域信息有限、域自适应对齐粒度不足导致滚动轴承剩余寿命( remain useful life, RUL)预测精度低的问题, 提出了一种多源域子域自适应(multi-source subdomain adaption network, MS_SAN)的滚动轴承剩余寿命预测方法。 首先,将采 集的原始振动信号进行快速傅里叶变换得到频域信号作为模型的输入。 其次,利用一维卷积将多个源域与目标域数据映射到 一个公共的特征空间,采用局部最大均值差异将每个源域与目标域的退化阶段在独立的特征空间进行领域自适应,缩小多个源 域与目标域之间的分布差异。 最后,通过综合各领域 RUL 预测模块的输出得到最终轴承剩余寿命预测结果。 在 PHM2012 数 据集上的测试结果表明该方法的预测准确率高于对比方法,能够对滚动轴承剩余寿命进行有效的预测。     

一种新的基于属性的广播签名算法

针对现有基于ABE广播签名算法的复杂性,提出了一个新的基于属性的广播签名算法。现有的基于ABE的广播网签名算法,每次通信需要传输签名认证所需的线性秘密共享矩阵M,在通信量和用户存储能力上要求很高。该文的基于属性的签名算法是在CP-ABE的基础上发展来的,但此算法使用了新的接入策略,即使用求最大公约数（GCD）的方法取消了对线性秘密共享矩阵M的需求,接收者只需计算3个双线性对即可完成签名认证。此算法降低了通信量和接收者运算复杂度,对某些能量受限的网络,如AdHoc网络,有很好的适应性。