基于GBK标量散射模型的超光滑光学元件表面特性参数预测方法

在引力波探测系统中,要实现对引力波的高精度测量,超光滑光学元件散射特性至关重要。然而,现有光学元件表面特性参数测量方法难以满足超光滑光学元件的测量需求。针对这一难题,提出了一种基于GBK(Generalized Beckmann-Kirchhoff)标量散射模型的光学元件表面特性参数预测方法。利用GBK标量散射模型和基于光腔衰荡技术的表面散射测量方法,建立了表征超光滑光学元件表面特性参数(表面粗糙度和自相关长度)的方程组,进而利用图解法求解得到超光滑光学元件的表面特性参数。为了验证预测方法的适应性,对不同表面特性参数下的多种待测光学元件进行了预测,获得了不同表面特性参数下元件表面粗糙度和自相关长度预测值的相对误差曲线。结果表明:表面粗糙度在0.1064~1.064 nm范围内时,其预测值相对误差均在1%以内;自相关长度在1064~3192 nm范围内时,其预测值相对误差均在1%以内。因此,在文中提出的表面特性参数范围内,该预测方法能快速准确预测超光滑光学元件的表面特性参数,具有较好的适应性和有效性,可为引力波探测系统中超光滑光学元件散射特性的测量提供参考。

空间引力波探测系统中超光滑光学元件表面散射特性分析

在引力波探测系统中,超光滑光学元件表面散射特性对高精度引力波测量至关重要。本文针对超光滑光学元件,建立了一种能快速准确地分析和预测其表面散射特性的非傍轴标量散射模型Generalized Beckmann-Kirchhoff(GBK)。在此基础上,研究了入射角度、散射方位角对P偏振和S偏振入射光的角分辨散射分布的影响,以及入射角度、散射方位角、自相关长度、斜率、截止频率以及表面粗糙度等因素对不同表面统计分布特征下的角分辨散射分布的影响。研究结果可为引力波探测系统中超光滑光学元件的加工、系统杂散光的产生及抑制等提供参考。

学生体态健康教育理念融入体育课程现状研究——基于保定市27所小学的调研

2022年新修订的《中华人民共和国体育法》在“总则”中增设了“国家优先发展青少年和学校体育”的条款。本课题通过文献资料法,问卷调查法和访谈法以“保定市27所小学体态健康教育理念与学校体育课程融入情况现状”为研究对象,围绕在校体育教师和学校领导关于青少年体态健康教育情况进行调查分析,得出以下结果:教师上课过程中对学生体态健康问题比较关注,但授课年级学生存在较多体态问题。多数教师课程编排包含体态健康的理念和意识,认为有必要在课程中加入有关体态健康教育的内容,但教师的专业素养和技能不够;学校领导对学生体态健康重视程度较高,但各种硬件设施及资源匮乏是当前推动体态健康教育的最大阻碍,解决这些问题将极大促进该领域发展。本课题通过了解当下青少年体态健康教育情况,以此为基础提出相关建议,同时为该领域深入研究提供部分价值参考。

不疯魔不成活

电影《霸王别姬》中段小楼对程蝶衣说:“我是假霸王,你是真虞姬。”假霸王戏里戏外分得清清楚楚,真虞姬人戏不分痴痴傻傻。时间的利剑之下,政治的高压之下,假霸王缴械投降,低下头颅;真虞姬人戏合一,登峰造极。在政治之外,在时代之外,程蝶衣以截然不同的独立的唯美的姿态活着。程蝶衣用自己的经历为京剧业内的一句行话——“不疯魔不成活”添上了个性化的注脚。在其他人的生命历程中,“不疯魔不成活”有不一样的含义。

春天·琴声·兰

眼前的黑白键优雅地排列着,我的中指笨拙地按上去,发出一个很沉闷的音。我在音乐上是只丑小鸭,而我的同伴们都是白天鹅。别的同学指下流淌出的是清澈活泼的泉流,汩汩向前,最终百川归海;我的琴声却总是遇见石头和高山的阻碍,磕磕绊绊,溃不成“音”。同学们嘲讽的话语在琴房的每个角落飘荡,严肃的钢琴老师奚落的话语劈头盖脸,我觉得窘迫极了,胸中充溢着一股羞愤。

石粉对C30机制砂自密实混凝土性能的影响

随着基建设施的大规模开展及环境保护的要求,天然河砂日趋减少且开采受限,针对这一问题,在混凝土中引入机制砂已成为当下的主流,但在机制砂生产过程中产生的大量石粉,影响了机制砂的应用。基于此,文章对实验的原材料、自密实混凝土配合比设计及实验方法进行了阐述,分析了实验结果,包括不同机制砂取代率的影响、不同含量石粉的影响规律、不同粒径石粉的影响规律,并得出了结论。

新技术环境下新闻报道对企业的影响

新闻报道最大的特点是客观真实,在新技术环境下,信息传播速度快、范围广、内容丰富,也使得其真假难辨,此时新闻报道就显得尤为重要。新技术环境下新闻报道会对企业产生一定的影响,既包括有利的一面,也包括不利的一面。企业若是想发展,其应当充分发挥新闻报道的有利影响,并采取相应措施,来降低其不利影响。

基于消费者网络搜索数据的汽车销量预测研究

现如今,随着大数据时代的来临,以网络数据作为基础而展开的应用研究已转变为了一个热议的话题。将品牌汽车销量的预测作为目标,结合相关性分析以及以LASSO作为基础的特性选择方式,选择有关品牌的网络搜索数据关键特性,在这个基础上对三个类型的学习预测模型进行建设,其中包括LASSO线性回归以及支持向量回归、随机森林,同时,和原有的ARIMA模型之间展开对比。