基于DBSCAN聚类算法的疏散星团NGC 188的3维运动学成员判定

利用疏散星团NGC 188所在天区的1046颗恒星样本的高精度3维(3D)运动学数据(自行和视向速度)测试了DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)聚类算法的成员判定效果.为了避免自行和视向速度的单位不一致带来的影响,在数据预处理阶段将3个分量的数据统一标准化至[0,1]区间.利用第k个最近邻点距离方法分析了1046颗恒星样本在标准化无量纲3D速度空间的分布特征,再根据第k个最近邻点距离随k值的变化趋势确定了DBSCAN聚类算法的输入参数(Eps,MinPts),最后利用DBSCAN聚类算法分离出497颗3D运动学成员星.分析结果表明得到的3D运动学成员星是可靠的.

蓝回绕特性的研究

研究了可以影响蓝回绕(blue loops)的各种主要因素,发现蓝回绕的形状和中心氦燃烧阶段的总产能率的变化相关联,而总产能率的变化主要来源于壳层氢燃烧和中心氦燃烧产能率的变化,所以蓝回绕主要与壳层氢燃烧和中心氦燃烧产能率的变化相联系。壳层氢产能率的变化主要与氢丰度变化区(μ-梯度区)的氢丰度分布轮廓(X-profile),μ-梯度区的温度,以及外对流区的深入程度密切相关。氦核的大小和温度会影响中心氦燃烧产能率的变化,中心氦燃烧产能率的变化不仅对总产能率的变化有贡献,而且也会影响亮层氢燃烧产能率的变化。