本期目录
数学与物理学
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液态金属热对流典型流动结构实验研究
- 程有基, 陈新元, 阳倦成, 倪明玖
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2023, 40 (2):
155-164.
DOI: 10.7523/j.ucas.2021.0033
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摘要 (
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通过搭建长宽高比为1：1：2的实验方腔，系统性地研究低普朗特数（0.03）的镓铟锡合金在有/无磁场作用下所产生的热对流结构。实验中上下铜板的温差由2个恒温水浴来实现，通过在铜板上布置测温探头测量温度，在方腔侧壁布置超声波探头实现对液态金属内部速度分布的测量。实验获得了3种典型的流动结构，无磁场环境下液态金属的流动在空间上呈现大尺度环流，靠近冷热端液态金属的温度无序波动，且速度分布符合热湍流的基本特性，为流动结构Ⅰ。当施加水平磁场，磁场极大地抑制对流运动，出现稳定的单涡胞运动结构，即流动结构Ⅱ和振荡的双涡胞运动结构，即流动结构Ⅲ。随后通过对3个不同测量位置的速度分布进行详细分析，深入解析水平磁场存在下的这2种流动结构的典型特征。
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铁团簇对液态锂黏度影响的分子模拟研究
- 徐博, 刘松畅, 余新刚
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2023, 40 (2):
165-172.
DOI: 10.7523/j.ucas.2021.0062
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摘要 (
470 )
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在磁约束核聚变装置中，液态锂有着广泛用途，例如包层、偏滤器等。由于液态锂具有活跃的物理化学特性，其与结构材料的相容性问题一直是核聚变领域的重要研究方向之一。目前工程上通常采用不锈钢作为液态锂回路的结构材料，锂与铁之间的相容性问题已经得到很多学者的关注。鉴于此，采用分子动力学方法对含有铁团簇的液态锂进行模拟研究，分析铁团簇对液态锂黏度的影响规律和微观机理，考察团簇尺寸、形状和体积浓度的影响。结果表明铁团簇的存在可以显著地改变液态锂的黏度，而且随着团簇尺寸的增加黏度逐渐增大。团簇形状对黏度也有一定的影响，在相同体积的条件下，表面积越大影响越大。此外，发展了纳米流体黏度计算模型，可以很好地拟合分子动力学的模拟结果。
化学与生物学
地球科学
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基于弹性位错理论的2004年Mw 6.0 Parkfield地震断层应力降分布
- 窦甜甜, 程惠红, 石耀霖
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2023, 40 (2):
179-190.
DOI: 10.7523/j.ucas.2021.0041
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摘要 (
364 )
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地震的发生伴随着区域应力状态调整，地震学上通常采用应力降表征震源区的应力释放水平。作为重要震源参数之一，应力降被广泛用于地震类型判断、震后应力状态分析及破裂扩展预测。目前，地震学家们常常根据拐角频率给出一个平均应力降结果，但是，一方面，发震区域和断层面岩石强度及应力状态存在不均匀性，单一的平均值难以呈现出空间变化，很难反映整个断层面上的应力调整情况；另一方面，由于观测台网限制、各个台站场地、射线路径等震源谱数据及相关计算参数获取方式和精确度不同而往往导致不同研究结果存在较大差异。为此，从力学角度出发，利用Okada静力学方法计算断层错动所引起的断层面上的剪应力变化，即基于位错滑动模型得到断层面上的地震应力降分布。数值计算结果表明，地震的发生虽然释放了断层面上的集中应力，但由于断层面上存在障碍体或者滑动量不均匀分布，断层面上位错量大的局部区域应力释放反而会使得其邻近区域应力集中，呈现出地震应力降非均匀分布现象，增大了断层面局部段落再次破裂的风险。应力降的非均匀性分布和断层几何形状的变化一定程度上也决定了断层的非均匀滑移行为。以2004年Mw 6.0 Parkfield地震为例，计算其断层面上应力降分布：主震最大错动区域地震应力降约9.2MPa，但是在发震断层上部分段落的应力反而增加，可达-3.5MPa。相较于单一的平均地震应力降，基于位错模型获取应力降分布可更好地反映出震源破裂过程及对余震发展的分析预测。
电子信息与计算机科学
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低功耗时钟树
- 朱佳琪, 陈岚, 王海永
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2023, 40 (2):
203-207.
DOI: 10.7523/j.ucas.2021.0040
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摘要 (
318 )
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提出一种最大可能满足时序且功耗最小化的时钟树设计方法，该方法以扇出数和驱动器选择策略作为低功耗时钟树设计的优化变量。针对不同的扇出数，以选择标准单元库中全部反相器/缓冲器的驱动器选择策略为参考策略，与本文提出的3种选取部分反相器/缓冲器的驱动器选择策略进行对比分析，同时提出以时钟树的时钟偏差值和功耗值组成的优值因子作为评价各种驱动器选择策略的标准。实验结果表明，以优值因子为评价标准，时钟树设计中的最优扇出数与驱动器选择策略相关性不大，且本文提出的3种驱动器选择策略都比参考策略要好，其中在优值因子最好的一个策略中，典型情况下时钟树功耗降低5.82%。最后，总结出一种基于优值因子的低功耗时钟树设计方法。
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基于FVC-CNN模型的野外车辆声信号分类
- 李翔, 王艳, 李宝清
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2023, 40 (2):
208-216.
DOI: 10.7523/j.ucas.2021.0038
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摘要 (
271 )
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针对野外环境下单通道车辆声信号受风噪影响严重、分类性能较低的问题，提出一种基于声阵列4通道同步采集信号的一维卷积神经网络模型（FVC-CNN）。该模型借鉴注意力机制加权平均的思想对Inception网络结构进行改进，作为输入层有针对性地提取4通道声信号多个不同时间尺度的特征，抑制噪声干扰，再根据不同车辆声信号特征分布特点，分别训练3个特征提取网络SWNet、LWNet和TNet来提取相应车辆的特征，最后对提取的特征进行多分支多维度的融合以供分类。在相同数据集上进行验证，实验结果表明，FVC-CNN模型总识别率可达94.22%，相较于传统方法识别率提高14.08%，取得了较好的分类效果。
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MODTRAN夜间辐亮度模式适用性分析与评估
- 黄岩岩, 张宇, 邱实
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2023, 40 (2):
217-226.
DOI: 10.7523/j.ucas.2021.0059
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摘要 (
851 )
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MODTRAN （moderate resolution atmospheric transmission）的夜间辐亮度模式能够模拟夜间月球辐射传输，但是该模式中的月球辐照度模型在月相函数、月球反照率、日月距离以及地月距离的获取或计算方法上相对简略，导致月球辐照度模拟精度较低。利用扰动分析方法评价MODTRAN月球辐照度模型对月球模型参数的敏感性，结果表明影响MODTRAN月球辐照度模型精度的主要参数为地月距离、月相函数、月球反照率。为了分析MODTRAN月球辐照度模型适用范围，利用月球辐照度模型MT2009（Miller-Turner 2009）和SeaWiFS （sea-viewing wide field-of-view sensor）星上对月观测数据作为基准，对MODTRAN月球辐照度模型进行比较分析。结果显示：1）当波长大于0.675μm时，该模型模拟结果与2种辐射基准结果更为接近；2）月相角绝对值小于30°时，地月距离为390000km处附近的相对差异小于10%；3）月相角绝对值大于30°时，远地点附近的相对差异更小，当月相角范围在-41°~-30°/30°~41°时，远地点处最大相对差异在10%左右。研究表明MODTRAN夜间辐亮度模式只有在有限几何条件下适宜开展微光遥感载荷定标工作，以此为基础，未来将对MODTRAN的月球辐照度模型进行改进以便将MODTRAN充分利用到微光遥感中。
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一种高效的低轨卫星网络反向缝建链策略
- 刘宇婷, 田丰, 李国通
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2023, 40 (2):
240-249.
DOI: 10.7523/j.ucas.2021.0039
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摘要 (
777 )
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近年来，低轨卫星通信系统凭借全球覆盖和灵活部署等优势，受到学术界和工业界的广泛关注。在低轨卫星通信系统中，星间链路将多个卫星连接成一个动态网络，如何降低网络的通信时延是一个亟待解决的研究问题。针对Walker极轨道星座的反向缝建链问题，提出一种星形交叉循环建链策略（SCLBS）。将反向缝两侧的轨道划分为多个交叉建链区，通过动态建立星间链路，优化传输时延，为极轨道反向缝提供稳定的建链方案。在飞机和船舶等实际业务场景下对SCLBS进行仿真，结果表明与基于最近卫星准则和基于最长可视时间准则等建链策略相比，SCLBS能够有效降低30%~60%的传输时延，明显提升系统性能。
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基于局部短接单向融合网络的骨架检测
- 乔杨, 肖士湘, 刘悦, 焦建彬
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2023, 40 (2):
250-257.
DOI: 10.7523/j.ucas.2021.0048
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摘要 (
285 )
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近年来，基于侧输出网络的骨架检测方法获得了显著的性能提升。但是，现有方法仍无法解决侧输出结构中高倍上采样和下采样带来的图像失真问题，固定的感受野大小也限制了其视觉特征表达能力。为解决这些问题，提出一种基于侧输出连接的局部短接单向融合网络。该网络由特征提取网络和侧输出网络组成。特征提取网络为深度卷积神经网络，主要用于多层次视觉特征提取。侧输出网络包含局部短接网络和单项融合网络2个模块，其中局部短接网络通过整合感受野邻近特征逐步构建起连续的大感受野特征，而多尺度特征从深到浅的单向融合则实现了对目标从粗糙到精细的刻画。在4种常用骨架检测数据集上的实验结果验证了所提方法的有效性。
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面向识别的人脸三维信息估计
- 陈汉钦, 秦进, 赵彤, 阎瑶
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2023, 40 (2):
268-279.
DOI: 10.7523/j.ucas.2021.0058
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摘要 (
420 )
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三维人脸识别相较当前流行的二维人脸识别具有识别精度高、防伪强度高的优势，代表了人脸识别的发展方向。因三维人脸的采集成本高昂，目前三维人脸识别无法像二维人脸识别方法那样直接借助海量人脸数据建立、优化识别算法。如何准确、高效地获取三维人脸的增广训练数据是推动三维人脸识别应用发展中最为迫切的问题。当前学术界的大量文献主要聚焦在如何得到更好的三维人脸重建可视化效果，而没有对后续的识别任务多加考虑，以至于用这些重建图像训练的三维人脸识别算法难以达到令人满意的效果。针对这一问题，提出一种面向识别的人脸三维信息估计方法。与一般方法不同，该方法直接在信息估计与后续识别之间建立互动桥梁：在人脸三维信息估计的训练过程中直接借助相应的识别网络来督促提高三维人脸信息的估计效果。为此，先构造一种三维人脸信息表示——深度-表面法向量图（DN图），然后通过真实三维数据集训练一个人脸CycleGAN模型，该模型用以学习一种从二维人脸到DN图的保留身份信息的映射并用U-Net网络的形式对其进行表示。在5个数据集上与其他方法进行了比较实验，其中在ND-2006数据集中的提升尤为显著，提高31.8%。此外，进行了数据增广下性能提升的对比实验，在同样条件下做数据增广，基于人脸CycleGAN的增广方法性能上的提升更加明显，在CASIA 3D数据集上的提高幅度达14.9%。
