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ISSN 1000-0054
CN 11-2223/N
创刊于 1915 年 (月刊)
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全选: 全部摘要 缩略图
高速圆射流中典型非球形颗粒的扩散特性  收藏
黄文仕, 吴玉新, 冯乐乐, 张缦, 张扬
清华大学学报(自然科学版)    2020, 60 (6): 485-492.   DOI: 10.16511/j.cnki.qhdxxb.2020.25.015
Abstract  (0) PDF (1295KB) (33)
低氧稀释(moderate and intense low-oxygen dilution,MILD)燃烧具有传热均匀、NOx污染物排放低的特点。新一代MILD煤粉燃烧技术主要通过高速射流引起强烈的湍流混合来实现。其中,煤颗粒在高速射流中的扩散行为非常关键。目前对球形颗粒在气固射流中扩散行为的研究已非常深入,然而化石燃料属于典型的非球形颗粒,其在射流中的扩散行为与球形颗粒具有一定的差异,该类非球形颗粒在高速射流下的扩散特性值得进一步研究。为此,该文采用玻璃珠、玻璃渣和煤粉等颗粒开展了宽Re范围下的高速两相圆射流实验,通过激光Doppler相位分析技术(phase-Doppler anemometry,PDA)获取并分析了颗粒的质量浓度、速度及湍动能分布随球形度、粒径以及射流速度的变化规律。结果表明:非球形颗粒在射流中的质量浓度、速度、湍动能分布与粒径较小的球形颗粒具有一定相似性,但其扩散行为不能仅通过Stokes数进行定量表征,除曳力之外,升力对非球形颗粒扩散也具有一定影响;与球形颗粒相比,非球形颗粒的扩散更为显著,其主要原因是其径向湍动能显著增强所致;射流速度的增加促进了颗粒的剪切层集聚和径向扩散,对非球形颗粒的促进作用更强。
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监控视频异常检测:综述  收藏
王志国, 章毓晋
清华大学学报(自然科学版)    2020, 60 (6): 518-529.   DOI: 10.16511/j.cnki.qhdxxb.2020.22.008
Abstract  (0) PDF (1044KB) (38)
监控视频在社会安全领域具有重要应用。该文对经典和新兴的监控视频异常检测算法进行分类和总结。首先,依据算法的3个属性,算法的发展阶段、算法的模型类型、算法的异常判别标准,将算法分类并逐类概述。然后,将不同类别的算法进行关联对比,分析不同模型的优缺点以及聚类判别与重构判别在不同发展阶段的特点。最后,提炼了领域内常用的模型假设与相关知识、汇总了不同算法的异常检测效果,并对未来的研究方向进行了探讨和展望。
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面向无线局域网接入设备的安全等级评估系统  收藏
张明远, 武威, 宋宇波, 胡爱群
清华大学学报(自然科学版)    2020, 60 (5): 371-379.   DOI: 10.16511/j.cnki.qhdxxb.2020.25.007
Abstract  (0) PDF (2014KB) (11)
无线局域网(wireless local area network,WLAN)接入设备是网络拓扑的关键部分,需要进行全面的安全性能分析。目前针对无线局域网的安全评估方法会受到网络环境因素影响,不适用于接入设备的安全性能评估。该文设计实现了一个针对WLAN接入设备的安全等级评估系统,融合安全功能评估和漏洞评估,基于半定量和定量相结合的分析方法实现了与应用环境安全性无关的设备安全等级评估。通过对多个主流品牌设备的评估实验,结果表明该评估系统可有效实现WLAN接入设备的安全等级自动评估,有一定实用价值。
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基于深度学习的多语言跨领域主题对齐模型  收藏
余传明, 原赛, 胡莎莎, 安璐
清华大学学报(自然科学版)    2020, 60 (5): 430-439.   DOI: 10.16511/j.cnki.qhdxxb.2020.21.003
Abstract  (0) PDF (1105KB) (15)
在主题深度表示学习的基础上,该文提出了一种融合双语词嵌入的主题对齐模型(topic alignment model,TAM),通过双语词嵌入扩充语义对齐词汇词典,在传统双语主题模型基础上设计辅助分布用于改进不同词分布的语义共享,以此改善跨语言和跨领域情境下的主题对齐效果;提出了2种新的指标,即双语主题相似度(bilingual topic similarity,BTS)和双语对齐相似度(bilingual alignment similarity,BAS),用于评价辅助分布对齐的效果。相比传统的对齐模型MCTA,TAM在跨语言主题对齐任务中双语对齐相似度提升了约1.5%,在跨领域主题对齐任务中F1值提升了约10%。研究结果对于改进跨语言和跨领域信息处理具有重要意义。
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高空平台与地面协同广播中的无线资源配置  收藏
段海宁, 张彧, 宋健
清华大学学报(自然科学版)    2020, 60 (4): 306-311.   DOI: 10.16511/j.cnki.qhdxxb.2019.21.032
Abstract  (0) PDF (1838KB) (29)
高空平台通信系统覆盖范围广、组网成本低、通信容量大,适合为地面用户提供可靠的多媒体广播多播业务。该文针对高空平台与地面系统协同广播的场景,提出了一种兼顾能效与谱效的下行多址接入和资源分配优化算法。根据活跃用户的位置分布,首先以提高发射能效为目标为每个业务选择合适的信道资源,然后根据同类信道内不同业务的服务质量要求,采用联合正交与非正交多址接入的混合下行多址接入策略,以实现频谱效率和接收端复杂度的折中。仿真结果表明:相比传统的正交多址接入和单一信道传输算法,该算法在复杂度损失较小的情况下显著节约了发射成本,且具有更高的资源配置灵活性。
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基于Kalman滤波和生物传热模型的实时磁共振温度成像精度提升  收藏
吴锦超, 仇诗涵, 李沐恒, 韦兴, 陈秉耀, 应葵
清华大学学报(自然科学版)    2020, 60 (4): 334-340.   DOI: 10.16511/j.cnki.qhdxxb.2019.22.039
Abstract  (0) PDF (8164KB) (15)
磁共振温度成像能够为肿瘤热疗消融提供实时、全局的温度场监控,是保障消融安全、有效进行的重要技术手段。然而,临床中磁共振温度成像信噪比较低,该现象在选用快速成像序列时尤为严重。针对这一问题,该文提出了基于Kalman滤波和生物传热模型对磁共振温度成像进行滤波的方法。该方法将生物传热模型改写成Kalman滤波方法的状态转移矩阵形式,并将模拟温度和磁共振测温值相结合,以获得具有高精度和高信噪比的估计温度。临床仿真实验表明,该方法能将测温均方根误差从6℃降至2℃;仿体实验表明,测量值与真实值的均方根误差从1.927℃下降到0.735℃,且信噪比显著提升。
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太阳系尘埃动力学研究综述  收藏
刘晓东
清华大学学报(自然科学版)    2020, 60 (3): 189-197.   DOI: 10.16511/j.cnki.qhdxxb.2020.26.001
Abstract  (0) PDF (1771KB) (127)
太阳系尘埃动力学是一个比较新的研究方向,对理解太阳系起源、演化以及指导航天探测任务都有重要意义。该文对近几十年来太阳系尘埃动力学方面的研究进行了综述。关于尘埃的质量产率和撞击-喷射这一尘埃起源方式,介绍了前人基于地面实验结果而建立的模型,以及基于就位探测和实验得到的初始质量分布。同时,回顾了关于尘埃所受主要摄动力的建模方面的工作,以及经常用到的一些辅助分析方法。此外,尘埃的充电和溅射都会影响其动力学行为,也介绍了相关的建模和实验研究。最后,总结了尘埃族群具有代表性的形成/迁移机制,以及这些机制对尘埃族群分布构型的影响。
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微型航空发动机推力矢量系统建模与控制  收藏
李颖杰, 吴林峰, 李春文
清华大学学报(自然科学版)    2020, 60 (3): 198-205.   DOI: 10.16511/j.cnki.qhdxxb.2019.26.042
Abstract  (0) PDF (2667KB) (52)
以微型航空发动机推力矢量系统为对象,对先进战机缩比验证机的推力矢量系统进行了建模与控制研究。对推力矢量系统建模,采用了机理模型结合试验数据的方法,引入了气动偏角与推力损失系数,对机理模型进行了修正。控制律设计采用改进后的广义最小方差方法,在保证响应速度的同时,相比传统广义最小方差方法降低了对控制参数的敏感性。最后在全工况区间对修正后的推力矢量系统进行了控制律的仿真验证,结果表明:所建立的基于改进广义最小方差控制律在经过修正的推力矢量系统模型上,具有良好的控制效果。
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基于卫星遥感的水体信息提取研究进展与展望  收藏
李丹, 吴保生, 陈博伟, 薛源, 张翼
清华大学学报(自然科学版)    2020, 60 (2): 147-161.   DOI: 10.16511/j.cnki.qhdxxb.2019.22.038
Abstract  (0) PDF (2003KB) (70)
水体时空分布特征对于水资源监测与应用具有重要意义,而包括水体分布在内的地物覆盖类型分类和变化分析是遥感技术最常见的应用。对大区域的水体参数提取,尤其是高山无人区的水体的定量分析,利用卫星遥感数据进行水体位置、面积、形状和河宽等水体参数提取,不仅节省人力、保障安全,还提高了工作效率,已经成为一种快速获取水体参数的有效方法和手段。该文从4个方面对卫星遥感在水体信息提取上的应用现状进行综述:水体在电磁波波谱各波谱段的反射特性;1980年以来国内外基于雷达和光学遥感数据提取水体信息的研究状况和具体应用方向;各种水体信息提取方法的工作原理和优缺点;应用卫星遥感技术提取水体信息面临的挑战和尚待解决的关键问题,利用遥感技术提取水体遥感信息的发展趋势展望。
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药物表示学习研究进展  收藏
陈鑫, 刘喜恩, 吴及
清华大学学报(自然科学版)    2020, 60 (2): 171-180.   DOI: 10.16511/j.cnki.qhdxxb.2019.21.038
Abstract  (0) PDF (1031KB) (51)
药物开发过程存在资本密度高、风险大、周期长的特点,需要投入大量的资金、人力与物力。传统的机器学习方法虽然可以在一定程度上辅助药物开发,但需要分子描述符作为特征输入,而不同的分子描述符的选择对机器学习模型的性能影响较大,因此传统的机器学习方法大多需要进行繁复、耗时的特征工程。近年新兴的深度学习方法,能够从药物的"原始"结构中直接提取特征,从而绕开特征工程,缩短开发周期。该文将现有的药物表示学习方法划分为2类:基于简化分子线性输入规范(SMILES)表达式的药物表示学习和基于分子图的药物表示学习,报告了这两类药物表示学习方法的最新研究进展,阐述了各种方法的创新点与局限性。最后,指出了当前药物表示学习研究中存在的重大挑战,并讨论了可能的解决方案。
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