一、物理实验中“测量值和真实值”的比较（论文文献综述）
高宇[1]（2014）在《在高中物理实验中应用误差知识提升实验分析能力的研究》文中进行了进一步梳理误差理论是实验的重要组成部分,是分析问题解决问题的重要方法。本论文概述了国内外对中学物理实验误差相关内容的研究方向和成果,对当前高中物理误差教学情况作出全面调查,探讨和纠正了有关误差的模糊认识,从误差研究的角度深入分析高考典型的力学和电学实验,并设计教学实验探究在高中物理实验中应用误差知识是否能够有效提升学生的实验分析能力。本论文的研究主要采用文献法、调查法（访谈调查、观察调查）和实验法,从多角度的研究中发现：（1）在高中物理实验中应用误差相关概念知识教学,有助于物理学习成绩处于较高水平学生实验分析能力的提升。（2）在高中物理实验中应用误差相关知识,对实验深入研究和探讨有重要作用。（3）标准差的多种简化计算方法,以极差法为代表,适合高中学生在物理实验中分析测量数据随机误差的大小。（4）实验测量结果的表达应同时考虑系统误差及随机误差,即要以合成不确定度来表达实验测量结果,这样才能解决仅考虑随机误差而不考虑仪器允差时,由于随机误差σx的量值小于测量值的最小一位时,不知如何表达结果的困惑。
艾鹏程[2]（2020）在《基于卷积神经网络的高能物理事例特征信息在线提取算法研究》文中指出以加速器等大型科学装置为代表的高能物理实验是当今物理学的一个重要研究课题,其涵盖了面向实验事实的理论研究,与面向工程实践的探测器和电子学研制等方面。目前,高能物理实验朝着“能量前沿”和“高精度前沿”的方向迅速发展,随着事件率的提高和每事件数据量的增加,研究者逐渐认识到,现有的基于传统统计手段的数据处理方法已难以满足探测器下一代升级的需求,尤其是在本底事件比例高、有效数据通量大和需要在线分析和触发的情况下。在这其中,数据高维度、多重性和高度结构化的特征是高能物理实验数据分析普遍面临的几个主要的挑战。进入二十一世纪的第二个十年,以“深度学习”为代表的人工智能技术正蓬勃发展,俨然成为一个独立的且具有丰富内涵的研究方向,并渗透到实验物理学等多个领域,是当今备受关注的前沿问题。为了应对数据高维度、多重性和高度结构化的特征,需要有新的数据分析手段来利用数据本身的特点,从而在降低算法时间复杂度的同时提高算法的精度。在深度学习最为成功的计算机视觉领域,新的网络架构层出不穷,而这些网络架构大多数基于“卷积神经网络”。与传统的前馈网络相比,卷积神经网络利用了参数共享和平移不变的前提假设,在控制网络参数数量的同时方便了模型的训练和优化,极大地提升了网络模型的性能。理论和实验均表明,基于卷积神经网络的深度学习方法能够有效应对“维度的诅咒”,区分空间上多个不同的实体,并利用输入数据固有的结构化特征。受此启发,针对高能物理实验中不同维度的数据,本文以卷积神经网络为基础,提出了几种新的网络架构,在不同的应用背景下完成了特定的物理任务。主要工作和创新点如下:1.针对基于时间投影室和Topmetal像素读出平面的无中微子双贝塔衰变（0vββ）实验,构造了三维卷积神经网络,在有效提高信号/背景事件甄别能力的同时,也抑制了占主导地位的背景事件。在分析了 0vββ实验原理和相应实验装置特点的基础上,本文首次采用ResNet中残差单元结构用以构造三维卷积神经网络。为了论证神经网络的性能与理论上限的差距,本文设计了一个时间投影室中0vββ实验的Toy Model,进行了二者的分析和对比。针对0vββ实验物理仿真产生的数据,本文比较了二维卷积神经网络和不同深度的三维卷积神经网络,说明了三维结构和网络深度在本问题中的重要性。与传统方法相比,接受相同比例信号事件时,背景事件的接受率由11%降低到4%左右。对于探测器构建中需要处理的体元大小、扩散、噪声等问题,详细的仿真证明了所使用的的神经网络对这些因素的变化具有鲁棒性。2.针对气体漂移室和大阵列Topmetal像素传感器构成的束流测量系统,构造了一个基于分割和拟合的端到端网络,该网络架构能够在事先不知道粒子数目时,准确获取多粒子在三维空间的位置信息。该网络分为基础网络、二值分割和语义分割三个部分,其中二值分割和语义分割共享基础网络,分别用于初始径迹的确定和径迹位置的精确回归。在二值分割和语义分割的基础上,本文在深度学习的软件框架内设计了一个带权重的最小二乘拟合运算,用以结合以上两种分割方式的结果。整个网络架构（包括最小二乘拟合的部分）能够进行端到端的反向传导训练。另外,针对本束流定位问题,本文设计了一个“中心点-角度度量”,结合中心点和方向的偏移,用以评判定位的准确程度。在单径迹和多径迹的条件下,初始位置的分辨率可达到8.8 μm和11.4 μm,角度的分辨率可达到0.15°和0.21°。3.针对以ALICE-PHOS探测器中成形脉冲为例的时间序列,提出了由一维卷积神经网络构成的降噪自编码器,在实验室条件下取得的定时分辨率比曲线拟合方法提高了 20%以上。网络整体架构分为降噪自编码器部分和回归网络部分,其中降噪自编码器中采用了短路连接和通道拼接,用以建立长程的联系。针对高能物理实验中三种常见的变化形式（长时漂移、短时改变和随机噪声）,本文分析了传统曲线拟合方式的优点和局限性,然后使用比较研究的方法,引出了以卷积神经网络为代表的深度学习方法的优势。针对三种变化形式,本文进行了广泛的仿真研究,用以说明神经网络在非理想条件下的稳定性。最后,基于PHOS量能器的前端电子学板,进行了真实环境中的实验工作。实验结果表明,在100 ns成形时间时,神经网络的时间分辨率可达到1.37 ± 0.03 ns。4.在处理时间序列的网络架构和算法的基础上,设计了首款加速高能物理实验中神经网络模型的专用集成电路芯片PulseDL。针对高能物理探测器下一代升级中面临的高数据通量的问题,本文提议在探测器的前端电子学部分使用神经网络集成电路,用于执行特定的信息提取工作,从而降低需要传输的数据通量。设计的神经网络芯片PulseDL主要针对一维的脉冲时间序列,采用的是RISC处理器与定制化处理单元相结合的系统结构。针对特定的物理任务,本文进行了详细的硬件-软件综合设计,着重分析了卷积运算的并行化方法和定点数量化对精度的影响。在GSMCR013工艺上,进行了逻辑综合与布局布线,最终版图面积为24 mm2。仿真验证结果表明,该芯片能耗效率的峰值可达到12.351 GOPS/W。最后,利用实验室的相关硬件条件进行了芯片的测试,证明了该芯片具有多探测器通道的支持能力。
徐展[3]（2013）在《物理实验中测量值与真实值的比较问题》文中指出物理实验中测量值与真实值的比较问题是令学生极其头疼的问题,听老师讲似懂非懂,自己分析依葫芦画瓢,结果半做半猜往往只有一半（选填偏大、偏小时）或是三分之一（选填偏大、偏小、准确时）的正确率。笔者通过几道例题的分析与小结,讨论这类问题的解析方法,以供参考。
殷甜甜[4]（2019）在《函数图像法在高中力学和电学物理实验中的教学研究》文中认为函数图像法是一种形象直观的表征方式,能清晰地反映不同物理量之间的关系。它并不是数学中函数图像的直接迁移,如果在物理教学中没有处理好有效迁移的方法,函数图像法不能起到应有的效果。通过分析,学生函数图像应用能力不强的原因是不能从直观的函数图像抽象出物理情景。如果每种类型的函数图像的获得都是从物理情景体验中抽象出来的,那么学生将函数图像立体化,并使学生区分函数图像法和函数图像的能力变强。因此,本文将开展函数图像在物理实验中的教学研究。本文通过理论研究、实证调查、阐述了在高中物理力学和电学实验教学中培养学生应用函数图像法能力的可行性。再通过对教材中和高考实验中的函数图像进行分析,对函数图像法在高中物理实验中的应用能力的调研,论述了培养学生函数图像应用能力的意义。从教育心理学理论层面上,探讨了函数图像法在高中物理教学中存在的问题。通过对各物理实验纵向和横向的分析,归纳总结了每个实验对函数图像的要求和能力培养,以及物理函数图像法比数学函数图像在物理教学中的优势,为案例设计做准备。其次,基于教材内容,新课程标准对物理核心素养的要求,学生认知中存在的问题,以布鲁纳结构-发现理论为依托,设计了“探究功与速度变化的关系”和“测定电源电动势和内阻”两个实验案例。并对设计意图和目标达成进行了说明。最后,通过“测定电源电动势和内阻”的对比实验,以及对实验的测评,发现通过单元备课,教师呈现更多地实验素材,有线索地鼓励学生多假设、多尝试,能够培养学生的科学素养,有助于学生对问题的整合,使学生具有严谨认真的科学态度。并且能够逐步培养学生将函数图像立体化的能力,实现函数图像由数学向物理的正迁移。
李业波[5]（2014）在《智能航空发动机性能退化缓解控制技术研究》文中进行了进一步梳理智能发动机控制技术是未来航空发动机控制系统的发展方向之一,作为智能发动机控制技术分支的性能退化缓解控制技术受到了研究人员的广泛关注。本文从智能发动机的角度开展了发动机建模技术、鲁棒控制器设计、健康管理等发动机性能退化缓解控制相关关键技术的研究,并进行了数字仿真验证。论文首先研究了涡扇发动机模型的建立方法。针对状态变量建模过程中,偏导数法和拟合法的缺点,对人工蜂群（ABC）算法进行了改进,并将其用于航空发动机状态变量模型参数的优化求解。经过优化得到的状态变量模型与非线性模型具有较高的吻合度。同时,还研究了利用神经网络和改进的迭代约简最小二乘支持向量回归机（IRR-LSSVR）算法建立推力简化模型的方法。该方法通过飞行状态映射传感器信号,再通过传感器信号映射推力,将推力简化模型分为两个串接的子模型分别训练,弥补了直接映射推力精度不足的缺点,提高了推力简化模型的精度。其次,论文研究了航空发动机多变量鲁棒控制算法,提出了基于ABC的多目标优化算法——多目标蜂群算法（MOABC）算法,并将其用于航空发动机H2/H∞鲁棒控制器的设计。MOABC算法利用外部存储档案中的非支配最优解来产生子代食物源并与父代食物源一起进行非支配排序,然后用处在最优Parato前沿面的解来更新外部存储档案。通过与NSGA-II和SPEA-II的对比仿真表明MOABC算法具有很好的收敛性和分布性。在将MOABC算法应用于航空发动机H2/H∞鲁棒控制器设计时,将H2指标和H∞指标作为多目标优化的目标函数,得到了控制器参数的Parato前沿面,并从中确定了一组发动机控制器参数。在非线性模型上的仿真表明利用MOABC算法所设计控制器具有很好的鲁棒性和抗干扰性,且动态品质良好。再者,设计了发动机部件故障与传感器故障诊断系统。针对航空发动机传感器故障与突发性部件故障的诊断,提出了一种基于SVM-ELM-KF的诊断方法。该方法将IRR-LSSVR算法推广到分类机,用于区分识别传感器故障与部件故障。然后利用ELM算法和改进的Kalman滤波器对传感器故障和部件故障进行精确定位,并通过数字仿真验证了该方法的可行性。同时,针对传感器数目少于健康参数个数的气路部件故障诊断,提出了一种基于模型和数据驱动的融合诊断方法。对于极端学习机（ELM）随机选择输入层权值和隐含层偏置带来的缺点,提出改进的微分进化（IDE）算法对其进行优化,减少了ELM的隐含层节点数,提高了网络的泛化能力,实现了基于数据的部件故障诊断。论文采用基于奇异值分解（SVD）的降维Kalman滤波器（KF）实现了基于模型的部件故障诊断。然后,采用IRR-LSSVR算法对以上两种算法的估计结果在特征层进行定量融合,提高了诊断的准确性。接着,本文提出了一种改进的OS-ELM（Im OS-ELM）算法。该算法通过引入正则化因子,消除了矩阵奇异和病态的问题,提高了预测精度,并使得算法能够在初始阶段就具有预测能力。同时以泛化能力为判断依据,通过选择策略对输出权值进行选择性地更新,在很大程度上缩短了训练时间。通过在时间序列数据上验证了算法的有效性。然后,将Im OS-ELM算法应用于航空发动机传感器故障的诊断与隔离。仿真结果表明,该算法能够对航空发动机双传感器偏置故障和单传感器漂移故障进行有效地诊断与隔离,并具有较高的预测精度和实时性。最后,论文对航空发动机推力估计方法以及外环控制器的设计进行了研究。针对退化发动机,设计了基于ALQR控制器的推力估计器和基于IRR-LSSVR的推力估计器。接着,构建了航空发动机性能退化缓解控制的仿真平台,并开展了综合仿真验证研究。通过对发动机在不同状态下性能发生退化的仿真表明,性能退化缓解控制技术相对于传统的控制方法能够更好的挖掘发动机的性能潜力,实现不同退化程度发动机的推力匹配,避免了偏航现象的出现,在工程实践中具有良好的应用前景。
刘洋[6]（2020）在《高中物理电学实验试题的分析及命制》文中研究说明新课标和考纲都提出我们需要通过对学生的要求和考查,落实立德树人的根本任务,为学生的终身发展奠定基础,促进人类科学事业的传承与社会的发展。同时对我们物理在电学实验部分的考查也做出了具体的要求:一方面是对考查的内容、形式等进行了的规划;另一方面就是对考查的能力、学生所需要具备的品质进行了规划。新课标在我们物理学科上所要求的能力主要包括:科学探究能力、设计探究方案能力和认识科学本质的能力这3个大类;考纲在我们物理学科上所要求的能力主要包括:理解能力、推理能力、分析综合能力、应用数学处理物理问题的能力、实验能力这5个大类。高考在考查电学实验知识的同时也注重考查实验能力,并且把对能力的考查放在首要位置,在对能力的考查上不是孤立的,而是在着重对某一种能力进行考查的同时也不同程度地考查了与之相关的能力。但是在我们高中物理电学实验的教学过程中,通常只是注重教授给学生电学实验上的知识内容,而对于电学实验在能力上的要求却是略显不够。本文主要运用比较法、分类研究法和统计分析法。首先对课程标准和考试大纲进行梳理,分析其对于高考物理电学实验在知识内容以及能力上的考查要求;然后对高中物理教材中的电学实验内容进行梳理,分析具体的实验内容和考点;接着对2010-2019年高考物理全国卷电学实验试题从考查内容、考查分值比和考查侧重点等方面进行梳理,分析高考在电学实验试题命题上的趋势和所要求的能力;最后结合课程标准和考试大纲的要求,根据近年来高考物理电学实验试题的命题特点和趋势,以基础电学实验为模型来进行高中物理电学实验试题的自命题。研究发现高考物理全国卷电学实验试题在新课标和考纲的要求下,大致上有迁移类实验、应用型实验、设计型实验、探究型实验和“研究性学习”类实验这5中类型,它们各自有着自己的特点,对于学生在知识和能力上的考查也不尽相同。具体而言是:迁移类实验可以说是“源于教材而又异于教材”,是用“学过的实验方法”、“用过的仪器”进行新的实验,也就是“新方法做老实验”或者“老方法做新实验”,考查学生对知识的迁移能力。应用型实验主要是以实际问题、情景为背景立意命题,考查学生解决实际问题的能力。设计型实验是根据题目提出的目的、要求和给出的器材,设计出实验方案,主要是考查学生对知识的综合运用能力。探究型实验强调的是“探究”二字,题目带有一定开放性,主要考查学生的创新能力。“研究性学习”类实验以学生在开展研究性学习的活动中所遇到的问题为背景命题,主要考查学生的发散思维能力。在自命题上,通过结合新课标、考纲的要求以及目前高考电学实验试题的特点,我们从迁移类的电学实验试题出发,在命题上做到“源于教材而又异于教材”。我们以“新方法做老实验”命制的电学实验试题是一道用电桥法测量电阻的试题;以“老方法做新实验”命制的电学实验试题是一道用热敏电阻测量温度的试题,以此来对学生在知识与能力上进行综合考查。通过研究可以得出,高考的考查实质是为了我们培养人才的需要,高考试题的命制方向也是为了培养人才的需要。根据培养人才为指导,新课标和考纲在高考的考查内容、考查能力上提出具体要求,我们通过对知识内容进行考查从而要求学生具备这方面的知识,我们通过对学生能力进行考查从而要求学生思维品质上的发展。因此在我们高中物理在电学实验的教学过程中不应只注重对学生实验知识的教授,同时应重视对学生实验能力的培养,这也正是我们物理学科素养的要求。
姜媛媛[7]（2018）在《电力电子电路故障诊断及预测关键技术研究》文中研究说明现代电力电子装置日益增多,结构更加复杂,作为智能电网的重要基础和关键环节,其可靠性对大电网安全稳定运行至关重要。电力电子电路故障诊断及预测技术研究能够极大丰富PHM理论体系,降低工程应用中因电路故障引起的损失和维护成本,推动电力电子设备智能维修体制的发展。本文吸取传统方法优点的同时以压缩感知理论、深度学习理论、粒子滤波理论等为基础,对电力电子电路故障诊断及预测中的故障特征提取、智能分类方法及故障预测算法进行研究,主要研究内容与创新点包括:（1）研究基于压缩感知的电力电子电路故障信号预处理方法。为降低电力电子电路信号的数据量,保留其有价值的故障特征信息以实现高效快速故障诊断,研究了在压缩域中提取电力电子电路故障特征参数的可行性。明确了压缩感知理论适用于电力电子电路运行状态信号的压缩与重构,通过对电路信号不同特征参数的计算分析,验证了压缩域信号特征参数与原始信号特征参数的高度相关性,能够用压缩域的特征参数代替原始数据的特征参数对电力电子电路运行状态进行故障测试诊断。（2）研究两种适用于电力电子电路的多故障诊断方法。电力电子电路多软故障、多硬故障的故障特征表现较相似,难以进行正确诊断。为提高故障诊断正确率,从故障特征提取与故障分类方法两方面研究,提出基于JADE-SAE的故障诊断方法和基于WPE-ELM的故障诊断方法。基于JADE-SAE的故障诊断方法,对压缩后的电路信号,首先优选电路时域故障特征参数,利用JADE算法对电路多个测点构成的原始高维时域故障特征参数降维融合后,进一步利用堆叠自动编码器模型挖掘电力电子电路的联合深度特征,采用Softmax模型完成电路多软故障模式的分类。基于WPE-ELM的电力电子电路故障诊断方法,对压缩后的电路信号,首先利用小波包分解提取测点信号的能量谱特征向量,通过PCA进行故障特征降维,最后利用ELM分离出多种不同的故障模式。仿真和物理实验结果表明所提方法诊断快速,参数设置少,诊断性能均优于传统的BPNN、SVM等智能诊断方法。（3）提出基于当量分析的健康特征参数提取方法。为消除工况变化对特征参数的耦合影响,分析了工况对不变工况下有效故障特征参数的影响规律,研究当量分析方法。基于BPNN等智能算法建立标准工况下的故障特征参数与实际工况、实际工况下故障特征参数的关系,将统一在标准工况下的故障特征参数当量值作为变工况下的电路级健康特征参数,所提取的健康特征参数不再受工况影响且仅与电路性能退化状况有关,能够反映电路的健康状况。（4）提出一种多阶粒子滤波故障预测方法。针对电力电子电路具有强非线性、高频高噪声的特点,且故障演化行为表现出时变性、不确定性,传统的预测算法难以实现其高精度预测的问题,利用健康特征参数历史时间序列数据,结合系统过程噪声采用LSSVM等智能算法建立反映当前状态与前几步状态的多阶状态空间模型用于粒子滤波算法,能够动态描述电路的性能退化规律,实现电路未来状态的准确预测。实验结果表明,该方法在不同模型参数设置下,预测性能很好,用于电力电子电路的故障预测可行有效。
蒋守培[8]（2016）在《图像法分析“测定电源电动势和内电阻”实验误差》文中指出本文就"伏安法"测电源电动势和内电阻存在的系统误差利用图像法进行分析,并从本质上对常见的几种办法进行归类探究。
魏明[9]（2020）在《测定电池的电动势和内阻的实验图像与结果分析》文中指出测定电池的电动势和内阻是实验教学的重点与难点。为了促进学生深度学习与理解,根据常见的外接法、伏阻法、内接法、安组法的实验思路,全面深入系统地分析了相应的实验图像内涵与误差本质,并从相对误差的角度分析和论证了这几种实验思路与方法的本质及其相互之间的联系与区别,有利于学生根据具体的实验条件与要求进行实验仪器选择、实验思路与方案设计,提高学生的实验能力。
刘斌,周炜明[10]（2015）在《大学物理实验中误差教学衔接问题研究》文中指出教学衔接是处理好高中与大学物理实验教学的热点问题。大学物理实验课是大学生掌握实验知识、实验方法及实验技能的必修课,着重培养学生理论联系实际、实事求是的科学作风和良好的实验素质、动手能力、分析问题和解决问题能力。误差贯穿于实验的始终,是大学物理实验首先接触到的内容。通过分析高中与大学物理实验中误差的教学内容,比较两个阶段的物理实验中误差的教学,对教学的衔接问题有着抛砖引玉的作用。
二、物理实验中“测量值和真实值”的比较（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、物理实验中“测量值和真实值”的比较（论文提纲范文）
（1）在高中物理实验中应用误差知识提升实验分析能力的研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 中文文摘 |
| 目录 |
| 绪论 |
| 0.1 研究课题的背景现状和意义 |
| 0.2 研究课题的目标内容方法 |
| 第1章 研究课题的理论基础 |
| 1.1 科学素养 |
| 1.2 概念学习理论 |
| 1.3 实验分析能力 |
| 1.4 误差理论 |
| 第2章 中学实验中误差的相关问题 |
| 2.1 教材中误差的相关问题 |
| 2.2 误差相关知识教学要求和应用情况的访谈调查 |
| 2.3 中学实验中误差相关问题的探讨 |
| 2.4 误差的简化计算——标准差的简化计算方法 |
| 第3章 误差理论指导下的实验误差教学模式与实验研究 |
| 3.1 误差理论指导下的实验误差教学模式 |
| 3.2 误差理论指导下的力学实验示例 |
| 3.3 误差理论指导下的电学实验示例 |
| 第4章 误差理论指导下的教学实践 |
| 4.1 设置实验班进行误差理论指导的教学实验 |
| 4.2 误差理论指导下学生误差知识理解应用情况及实验分析能力的测试与评价 |
| 4.3 教师在实施误差理论教学实验后的访谈调查 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 研究结论 |
| 5.2 研究不足 |
| 5.3 反思和展望 |
| 附录1 |
| 附录2 |
| 附录3 |
| 附录4 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（2）基于卷积神经网络的高能物理事例特征信息在线提取算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 高能物理实验概述 |
| 1.1.2 高能物理中的机器学习方法 |
| 1.1.3 深度学习概况 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 方法论和关键问题 |
| 1.4 本文主要工作和创新点 |
| 1.5 本文结构安排 |
| 第2章 预备知识 |
| 2.1 卷积神经网络理论和实践 |
| 2.1.1 神经网络简介 |
| 2.1.2 卷积神经网络 |
| 2.1.3 网络结构的演绎和优化 |
| 2.1.4 优化和正则化方法 |
| 2.2 高能物理实验探测器 |
| 2.2.1 探测器的物理分辨能力 |
| 2.2.2 混合型像素传感器芯片Topmetal |
| 2.2.3 ALICE实验的光子量能器 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 基于三维卷积神经网络的Ovββ实验事例判选 |
| 3.1 无中微子双贝塔衰变实验 |
| 3.1.1 物理动机 |
| 3.1.2 基于Topmetal-S的TPC读出平面 |
| 3.1.3 基于广度优先搜索的径迹识别 |
| 3.2 三维卷积神经网络设计与优化 |
| 3.2.1 二维卷积神经网络 |
| 3.2.2 三维卷积神经网络 |
| 3.2.3 三维残差神经网络 |
| 3.3 神经网络性能的比较研究 |
| 3.3.1 Toy Model的构造原理 |
| 3.3.2 构造细节和理论上限分析 |
| 3.3.3 神经网络的性能和比较 |
| 3.4 仿真和性能分析 |
| 3.4.1 物理仿真 |
| 3.4.2 数据预处理 |
| 3.4.3 神经网络配置 |
| 3.4.4 2D CNN用于不同粒度的仿真数据 |
| 3.4.5 网络结构对性能的提升 |
| 3.4.6 扩散和噪声的影响 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于端到端神经网络的多粒子束流定位 |
| 4.1 束流测量系统 |
| 4.1.1 背景介绍 |
| 4.1.2 基于Topmetal-Ⅱ-的单粒子测量系统 |
| 4.1.3 CEE实验的束流信息获取 |
| 4.2 传统方法及其局限性 |
| 4.2.1 重心法 |
| 4.2.2 双边沿检测法 |
| 4.2.3 传统方法的局限性 |
| 4.3 多分支端到端神经网络设计 |
| 4.3.1 基础网络 |
| 4.3.2 二值分割 |
| 4.3.3 语义分割和像素分配 |
| 4.3.4 最小二乘拟合及其反向传导 |
| 4.3.5 神经网络架构 |
| 4.4 仿真结果与实验性能分析 |
| 4.4.1 物理仿真 |
| 4.4.2 数据预处理 |
| 4.4.3 神经网络配置 |
| 4.4.4 单径迹仿真和性能分析 |
| 4.4.5 多径迹仿真和性能分析 |
| 4.4.6 实验数据分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 基于降噪自编码器的量能器脉冲信号特征提取 |
| 5.1 脉冲处理的相关实验背景 |
| 5.2 PHOS量能器的前端电子学和物理分析 |
| 5.2.1 量能器前端电子学 |
| 5.2.2 曲线拟合信息提取方法 |
| 5.2.3 曲线拟合的实践难题 |
| 5.3 神经网络架构设计 |
| 5.3.1 降噪自编码器 |
| 5.3.2 回归网络 |
| 5.4 深度学习的降噪性能研究 |
| 5.4.1 曲线拟合的理论分析 |
| 5.4.2 曲线拟合的仿真验证 |
| 5.4.3 深度学习的优势 |
| 5.4.4 仿真结果对比分析 |
| 5.5 实验及其性能分析 |
| 5.5.1 硬件测试平台的搭建 |
| 5.5.2 神经网络配置 |
| 5.5.3 实验测试结果 |
| 5.5.4 实验结果讨论 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 PulseDL神经网络在线处理芯片设计 |
| 6.1 背景和意义 |
| 6.2 PulseDL神经网络芯片结构设计 |
| 6.2.1 方案论证 |
| 6.2.2 硬件设计 |
| 6.2.3 软件设计 |
| 6.2.4 卷积运算的并行化 |
| 6.2.5 量化的影响 |
| 6.2.6 RTL电路的详细设计 |
| 6.3 数字流程和仿真验证 |
| 6.3.1 逻辑综合和布局布线 |
| 6.3.2 仿真验证方法和结果 |
| 6.4 硬件测试 |
| 6.4.1 测试平台的搭建 |
| 6.4.2 测试固件和软件设计 |
| 6.4.3 结果和分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 总结与展望 |
| 7.1 本文总结 |
| 7.2 研究工作展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士期间发表的论文 |
| 致谢 |
（4）函数图像法在高中力学和电学物理实验中的教学研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.3 研究意义 |
| 1.4 本研究的主要工作 |
| 2 理论基础 |
| 2.1 教学基础 |
| 2.1.1 相关概念的界定 |
| 2.1.2 高中物理力学和电学实验中的函数图像法 |
| 2.1.3 高考物理实验题中的函数图像法 |
| 2.2 理论基础 |
| 2.2.1 布鲁纳的认知-发现教学理论 |
| 2.2.2 学习迁移理论 |
| 3 函数图像法在高中物理中的教学研究及案例设计 |
| 3.1 函数图像法在高中力学和电学物理实验中应用分析 |
| 3.1.1 函数图像法在各类型教学中的作用 |
| 3.1.2 力学和电学实验中函数图像法和函数图像的对比分析 |
| 3.1.3 函数图像法在高中物理中的应用现状调研 |
| 3.1.4 小结 |
| 3.2 案例一: 探究功与速度变化的关系实验中的W-v~2图像 |
| 3.2.1 巧设自制实验引出“单位的功”的选取 |
| 3.2.2 使学生能将函数图像立体化的教学过程设计 |
| 3.2.3 对绘制W-v~2图像以及图像直观感的促进作用分析 |
| 3.3 案例二: 测定电源的电动势和内阻实验中函数图像教学 |
| 3.3.1 设计思想 |
| 3.3.2 教学过程 |
| 3.3.3 教学反思 |
| 3.4 函数图像法在力学和电学实验中的教学设计说明 |
| 4 函数图像法在实验新授课中的教学测评 |
| 4.1 研究对象选择 |
| 4.2 测评方法 |
| 4.3 测评结果 |
| 5 总结与反思 |
| 5.1 研究结论 |
| 5.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录1 测定电源电动势和内阻学案 |
| 附录2 测评试卷 |
| 致谢 |
（5）智能航空发动机性能退化缓解控制技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 注释表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究的背景、意义及必要性 |
| 1.2 PDMC相关技术 |
| 1.3 航空发动机建模技术 |
| 1.4 航空发动机多变量鲁棒控制技术 |
| 1.5 航空发动机故障诊断技术 |
| 1.6 论文内容安排 |
| 第二章 航空发动机模型研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 航空发动机非线性部件级模型 |
| 2.3 航空发动机状态变量线性模型 |
| 2.3.1 传统系数矩阵求解方法 |
| 2.3.2 基于ABC算法优化的状态变量模型求解方法 |
| 2.3.3 数字仿真 |
| 2.4 航空发动机推力简化模型 |
| 2.4.1 IRR-LSSVR算法 |
| 2.4.2 推力简化模型的设计 |
| 2.4.3 推力简化模型精度验证 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于多目标蜂群优化的航空发动机鲁棒控制器设计 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 多目标蜂群算法 |
| 3.2.1 多目标优化 |
| 3.2.2 MOABC算法 |
| 3.3 数字仿真测试 |
| 3.4 基于MOABC的发动机H2/H∞鲁棒控制器设计 |
| 3.4.1 H2/H∞问题描述 |
| 3.4.2 二次型性能指标转化成H2性能指标 |
| 3.4.3 基于MOABC的航空发动机H2/H∞控制器设计 |
| 3.4.4 数字仿真验证 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 航空发动机气路部件故障与传感器故障诊断方法研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 航空发动机气路部件故障与传感器故障诊断 |
| 4.2.1 改进的迭代约简最小二乘支持向量分类机 |
| 4.2.2 ELM算法简介 |
| 4.2.3 发动机部件故障与传感器故障区分系统设计 |
| 4.2.4 数字仿真 |
| 4.3 航空发动机气路部件故障融合诊断 |
| 4.3.1 IDE-ELM算法 |
| 4.3.2 基于SVD的Kalman滤波方法 |
| 4.3.3 部件故障融合诊断系统设计 |
| 4.3.4 数字仿真验证 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 航空发动机传感器故障在线诊断技术研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 ImOS-ELM算法 |
| 5.2.1 OS-ELM算法 |
| 5.2.2 OS-ELM算法的改进 |
| 5.2.3 时间序列测试仿真 |
| 5.3 基于ImOS-ELM的航空发动机传感器故障诊断 |
| 5.4 仿真试验与分析 |
| 5.4.1 发动机部件无退化仿真 |
| 5.4.2 发动机部件退化仿真 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 性能退化缓解控制器设计及综合仿真验证 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 推力估计器设计 |
| 6.2.1 基于ALQR的推力估计 |
| 6.2.2 基于IRR-LSSVR的推力估计器设计 |
| 6.3 外环控制器设计 |
| 6.4 航空发动机性能退化缓解控制数字仿真验证 |
| 6.4.1 稳态工作点仿真 |
| 6.4.2 动态过程仿真 |
| 6.4.3 飞机/发动机综合仿真验证 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 总结和展望 |
| 7.1 本文总结 |
| 7.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间的研究成果及发表的学术论文 |
（6）高中物理电学实验试题的分析及命制（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| 英文摘要 |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究现状 |
| 2 高考物理电学实验的要求 |
| 2.1 课程标准对高考物理电学实验的要求 |
| 2.1.1 学科核心素养 |
| 2.1.2 课程标准对实验的要求 |
| 2.2 考试大纲对高考物理电学实验的要求 |
| 2.3 研究结论 |
| 3 2010-2019年高考物理全国卷电学实验的考查情况 |
| 3.1 2010-2019年高考物理全国卷实验试题的考查内容 |
| 3.2 2010-2019年高考物理全国卷试卷分析 |
| 3.3 研究结论 |
| 4 高中教材电学实验内容的分析 |
| 4.1 测定金属的电阻率(同时练习使用螺旋测微器) |
| 4.1.1 实验内容 |
| 4.1.2 考点分析 |
| 4.2 描绘小电珠的伏安特性曲线 |
| 4.2.1 实验内容 |
| 4.2.2 考点分析 |
| 4.3 测定电源的电动势和内阻 |
| 4.3.1 实验内容 |
| 4.3.2 考点分析 |
| 4.4 练习使用多用电表 |
| 4.4.1 实验内容 |
| 4.4.2 考点分析 |
| 4.5 传感器的简单使用 |
| 4.5.1 研究热敏电阻的热敏特性 |
| 4.5.2 研究光敏电阻的光敏特性 |
| 4.6 研究结论 |
| 5 高考物理全国卷电学实验试题的分析 |
| 5.1 测定金属的电阻率(同时练习使用螺旋测微器) |
| 5.1.1 考查情况 |
| 5.1.2 试题分析 |
| 5.2 描绘小电珠的伏安特性曲线 |
| 5.2.1 考查情况 |
| 5.2.2 试题分析 |
| 5.3 测定电源的电动势和内阻 |
| 5.3.1 考查情况 |
| 5.3.2 试题分析 |
| 5.4 练习使用多用电表 |
| 5.4.1 考查情况 |
| 5.4.2 试题分析 |
| 5.5 传感器的简单使用 |
| 5.5.1 考查情况 |
| 5.5.2 试题分析 |
| 5.6 研究结论 |
| 6 物理电学实验试题的命制 |
| 6.1 电桥测量电阻 |
| 6.2 热敏电阻测量温度 |
| 6.3 研究结论 |
| 7 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（7）电力电子电路故障诊断及预测关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 注释表 |
| 缩略词 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 电力电子电路故障成因 |
| 1.2.2 电力电子电路故障特征提取技术研究现状 |
| 1.2.3 电力电子电路故障诊断技术研究现状 |
| 1.2.4 电力电子电路故障预测技术研究现状 |
| 1.3 本文的主要研究工作 |
| 1.4 本文的内容安排 |
| 第二章 基于压缩感知的电力电子电路故障信号预处理方法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 压缩感知的基本原理 |
| 2.2.1 压缩感知的数学模型 |
| 2.2.2 测量矩阵构造 |
| 2.3 电力电子电路信号的测量矩阵构造及其对重构信号的影响 |
| 2.3.1 推挽电路仿真结果分析 |
| 2.3.2 150W升压DC-DC电路物理实验分析 |
| 2.4 压缩域的故障特征参数提取 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 电力电子电路多故障诊断方法研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于JADE-SAE的故障诊断方法 |
| 3.2.1 故障特征参数选取 |
| 3.2.2 基于JADE-SAE的故障分类方法 |
| 3.2.3 逆变电路软故障诊断实验与分析 |
| 3.2.4 DC-DC电路故障诊断实验与结果分析 |
| 3.3 基于WPE-ELM的故障诊断方法 |
| 3.3.1 小波包能量 |
| 3.3.2 极端学习机理论 |
| 3.3.3 基于WPE-ELM的故障诊断方法 |
| 3.3.4 逆变电路故障诊断实验与分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 电力电子电路故障预测方法研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于当量分析的健康特征参数提取方法 |
| 4.2.1 当量分析法 |
| 4.2.2 SEPIC电路健康特征参数 |
| 4.2.3 BUCK电路健康特征参数 |
| 4.3 多阶粒子滤波故障预测方法 |
| 4.3.1 传统粒子滤波 |
| 4.3.2 多阶粒子滤波预测方法 |
| 4.3.3 仿真结果与分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 总结和展望 |
| 5.1 全文总结 |
| 5.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 |
（8）图像法分析“测定电源电动势和内电阻”实验误差（论文提纲范文）
| 1基本原理 |
| 2拓展与延伸 |
| 3小结与反思 |
（9）测定电池的电动势和内阻的实验图像与结果分析（论文提纲范文）
| 1 实验模型与思路 |
| 2 实验结果比较与分析 |
| 2.1 电压表分流的实验图像与相对误差分析 |
| 2.1.1 外接法实验图像分析 |
| 2.1.2 伏阻法实验图像分析 |
| 2.1.3 电压表分流产生的相对误差分析 |
| 2.2 电流表分压的实验图像与相对误差分析 |
| 2.2.1 内接法实验图像分析 |
| 2.2.2 安阻法实验图像分析 |
| 2.2.3 电流表分压产生的相对误差分析 |
| 3 结论 |
四、物理实验中“测量值和真实值”的比较（论文参考文献）
- [1]在高中物理实验中应用误差知识提升实验分析能力的研究[D]. 高宇. 福建师范大学, 2014(03)
- [2]基于卷积神经网络的高能物理事例特征信息在线提取算法研究[D]. 艾鹏程. 华中师范大学, 2020(01)
- [3]物理实验中测量值与真实值的比较问题[J]. 徐展. 湖南中学物理, 2013(09)
- [4]函数图像法在高中力学和电学物理实验中的教学研究[D]. 殷甜甜. 华中师范大学, 2019(01)
- [5]智能航空发动机性能退化缓解控制技术研究[D]. 李业波. 南京航空航天大学, 2014(01)
- [6]高中物理电学实验试题的分析及命制[D]. 刘洋. 重庆师范大学, 2020(04)
- [7]电力电子电路故障诊断及预测关键技术研究[D]. 姜媛媛. 南京航空航天大学, 2018
- [8]图像法分析“测定电源电动势和内电阻”实验误差[J]. 蒋守培. 物理教学探讨, 2016(03)
- [9]测定电池的电动势和内阻的实验图像与结果分析[J]. 魏明. 贵州师范学院学报, 2020(03)
- [10]大学物理实验中误差教学衔接问题研究[J]. 刘斌,周炜明. 广西物理, 2015(01)