1 南京邮电大学电子与光学工程学院、柔性电子（未来技术）学院，江苏 南京 210023
2 南京南瑞信息通信科技有限公司，江苏 南京 211100
应用介电泳原理设计了一种基于平板电极的非球面组合液体透镜。该透镜主要由上下平行的4块氧化铟锡（ITO）导电平面玻璃板、腔体、介质层和疏水层组成，具有结构简单、易于实现的优点。利用COMSOL、MATLAB和Zemax软件，建立了基于平板电极的非球面组合液体透镜的光学模型，仿真分析了其在不同电压下的焦距变化，并讨论了平板电极的平行度对组合透镜焦距的影响。对该非球面组合透镜的器件制备与实验分析，结果表明：当工作电压由0增加到280 V时，焦距由28.7135 mm变化为20.1943 mm，与仿真结果基本相符；该器件的成像分辨率最高可达49.8244 lp/mm。
光学器件 介电泳原理 非球面 平板电极 液体变焦透镜
1 信息工程学院
2 通信与网络重点实验室,辽宁 大连 116000
针对复杂电磁环境下干扰信号样本量少而难以识别的问题, 提出基于元学习的干扰识别方法。首先计算干扰信号频率响应的Holder系数;然后将干扰信号的时频图经残差网络输出的特征向量与上述Holder系数进行多模态融合组合成新的多维特征向量;最后利用元学习将输出的多维特征向量拆分为编码向量和干扰信号时频图相关的协方差矩阵, 计算干扰信号的预测值, 通过计算实际值与预测值之间的最短欧氏距离进行干扰信号的识别分类。仿真结果表明, 该干扰识别方法能够有效提高在小样本数据集1-shot和5-shot上的识别率。
干扰识别 小样本信号 Holder系数 残差网络 元学习 jamming recognition small-sample-size signal Holder coefficient residual network meta-learning
1 长春理工大学光电工程学院，吉林 长春 130022
2 长春理工大学先进光学设计与制造技术吉林省高校重点实验室，吉林 长春 130022
为了减小玻璃模压工艺中硫系玻璃衍射光学元件的面形误差，对衍射结构的填充效果和衍射光学元件的应力进行研究。建立了局部衍射结构有限元仿真分析模型，分析了模压温度、模压速度、摩擦系数等因素对衍射结构填充效果和应力的影响，并在仿真结果的指导下进行实验研究，实验结果表明衍射结构的填充效果和应力对面形均有影响，衍射结构填充得越充分、应力越小，成型透镜的面形精度越高，最终得到的成型透镜面形误差为0.3053 μm，表面粗糙度Ra为2.95 nm。
光学设计 模压成型 衍射结构 有限元仿真 应力 填充
1 上海大学计算机工程与科学学院, 上海 200444
2 上海市智能计算系统工程技术研究中心, 上海 200444
3 上海大学材料科学与工程学院, 上海 200444
4 上海大学材料基因组工程研究院, 上海 200444
数据驱动的机器学习凭借其准确高效的预测能力广泛应用于材料的性能预测和构效关系研究。数据决定了机器学习的上限。然而, 目前材料领域的数据存在来源广、噪音大、样本少、维度高等数据质量问题, 阻碍了机器学习在材料领域更广泛的应用。本文从数据品质和数据数量2个视角系统梳理并全面剖析了材料领域数据质量问题及其相关治理工作, 发现数据品质与数据数量共同决定数据质量。基于此, 提出了面向材料领域机器学习全过程的领域知识嵌入的数据质量治理框架。该框架定义了12种维度用于解析材料数据质量的内涵; 构建了数据质量治理的生命周期模型以确保数据质量治理活动有序进行; 建立了一系列数据质量治理处理模型, 从领域知识与数据驱动2个方面对数据质量进行精准全面治理, 为生命周期模型的具体实施提供技术支持。该框架实现了材料数据质量的综合评估与提升, 为高质量数据获取提供理论指导与候选方案, 加速机器学习在材料研发中的深入应用。
材料科学 机器学习 数据质量 领域知识 materials science machine learning data quality and quantity domain knowledge
1 上海大学计算机工程与科学学院, 上海 200444
2 上海市智能计算系统工程技术研究中心, 上海 200444
3 之江实验室, 杭州 311100
4 上海大学材料科学与工程学院, 上海 200444
5 上海大学材料基因组工程研究院, 上海 200444
数据驱动的机器学习因其能够快速拟合历史数据中的潜在模式并实现材料性能的精准预测, 已被广泛应用于材料性能优化和新材料设计。然而, 由于缺乏描述符间关联关系、材料性能驱动机制等材料领域知识的指导, 数据驱动的机器学习在实际应用中常常出现与材料基础理论认知或原理不一致的结果。本工作通过分析材料数据的特点和数据驱动的机器学习建模原理, 厘清了数据驱动的机器学习应用于材料领域面临的三大矛盾: 高维度与小样本数据的矛盾、模型复杂性与易用性的矛盾、模型学习结果与领域专家知识的矛盾。藉此提出材料领域知识嵌入的机器学习作为上述矛盾的调和策略。进一步, 面向“目标定义-数据准备-数据预处理-特征工程-模型构建-模型应用”的机器学习全流程, 通过剖析相关的基础性和探索性工作, 探讨了在机器学习各阶段实现材料领域知识嵌入的关键技术。最后, 展望了材料领域知识嵌入机器学习的发展机遇和挑战。
材料设计 机器学习 材料数据 materials design machine learning materials data
1 上海航空控制研究所, 上海 201109
2 上海市空间智能控制技术重点实验室, 上海 201109
3 哈尔滨工业大学卫星技术研究所, 哈尔滨 150080
针对空间合作目标的靶标提取、匹配与相对位姿解算问题, 利用 TOF相机采集的灰度和深度信息进行目标检测与关键点筛选的靶标提取, 基于此进行特征点匹配并确定合作目标的相对位姿。首先, 基于灰度信息进行目标检测, 接着,结合深度信息与靶标形态筛选关键特征点, 然后, 利用马尔可夫随机场(MRF)的确定性退火算法进行特征点匹配, 最后, 利用SVD算法解算位姿获得目标航天器和追踪航天器之间的相对位置、姿态关系。实验表明该方法计算量少、鲁棒性较好。
TOF相机 合作目标 相对测量 确定性退火 位姿解算 TOF camera cooperative target relative estimation deterministic annealing pose estimation
长春理工大学光电工程学院, 吉林 长春 130022
为了预测微透镜阵列玻璃模压成型过程中微结构的加工工艺参数,利用高级非线性有限元软件MSC.Marc进行微透镜阵列的有限元建模;将不同微结构宽度的阵列光学元件进行分组,利用有限元模型分别计算每组硫系阵列光学元件的微结构高度对等效米塞斯应力的影响,得到微结构宽度相同、高度不同的硫系玻璃微透镜阵列结构对模压成型后等效米塞斯应力的影响,对微结构宽度相同、高度不同的阵列光学元件的最大等效米塞斯应力进行数据拟合处理,得出各组等效米塞斯应力的趋势,获得适合模压的硫系玻璃Ge23Se67Sb10阵列光学元件的微结构高度与宽度之比。仿真结果表明:微结构高度越小,等效米塞斯应力越小;硫系玻璃微透镜阵列的等效米塞斯应力由中心到边缘逐渐增大,边缘处的等效米塞斯应力最大;当微结构高度与宽度之比大于0.322时,模压产生的等效米塞斯应力大幅增加。
光学制造 玻璃模压工艺 微透镜阵列 有限元分析 硫系玻璃 激光与光电子学进展
2019, 56(20): 202201
1 成都中医药大学民族医药学院, 四川 成都 611137
2 哈尔滨商业大学药学院, 黑龙江 哈尔滨 150001
3 清华大学化学系, 北京 100084
4 中国中医科学院, 北京 100700
采用傅里叶变换红外光谱结合二阶导数光谱对不同产地的中国沙棘进行识别研究。 结果表明, 不同产地中国沙棘的一维红外光谱在2 925, 2 854, 1 743, 1 541和1 173 cm-1等处都有表征脂类、 黄酮类和糖类成分的特征吸收峰。 但因产地不同, 各样本吸收峰的位置和强度均存在一定差异。 此外, 3 429～3 336 cm-1范围处以及1 744 cm-1附近处的吸收峰是识别不同产地中国沙棘主要特征峰; 比较各产地中国沙棘的二阶导数红外图谱发现, 1 030和1 516 cm-1的吸收峰能够进一步确认样本中的黄酮类化合物的存在。 此外, 各样本在1 711和1 476 cm-1附近的吸收峰以及1 689～1 515和1 400～1 175 cm-1处吸收峰的强度和位置均具有显著差异。 一维红外光谱和二阶导数光谱的结合, 可以为不同产地中国沙棘的识别分析提供科学数据。 该方法快速、 直观、 简便, 能够为不同产地中国沙棘的整体化学成分提供大量信息, 有助于中国沙棘的整体质量控制以及有效成分定性分析研究。
傅里叶变换红外光谱 产地 识别 中国沙棘 Fourier transform infrared spectroscopy (FTIR) Producing area Identification H. rhamnoides subsp. sinensis
