本文对不同入射角下 28 纳米块状商用现货 (COTS) Xilinx Artix-7 FPGA 的单粒子翻转 (SEU) 抗热中子辐射敏感性进行了实验研究。实验结果表明,配置 RAM (CRAM) 单元、触发器 (FF) 和块 RAM (BRAM) 上存在 SEU。还分析了多重事件 (范围从 2 位到 12 位) 的形状,以及它们对粒子束对设备表面的入射角的依赖性。还研究了 128 位和 384 位多重事件的可能形状,揭示了遵循字线的趋势。将前入射角的结果与 14.2 MeV 中子进行比较,表明该装置对两种辐照源的灵敏度存在相当大的差异。最后,使用名为 MUSCA-SEP3 的建模工具来预测该装置在相同环境条件下的灵敏度。获得的实验结果将以非常准确的方式与预测结果显示出良好的一致性。
摘要 太赫兹 (THz) 超材料因其不寻常的吸收体而被开发用于 THz 传感、检测、成像和许多其他功能。然而,不寻常的吸收光谱会随着不同的入射角而变化。因此,我们设计并制作了一个具有金属-绝缘体-金属 (MIM) 结构超材料吸收体的焦平面阵列,以供进一步研究。使用 THz 时域光谱 (THz-TDS) 测量了入射角从 20° 到 60° 的吸收光谱,实验结果表明吸收光谱随入射角的变化而变化。本研究开发了一个用于提取吸收频率特性的基本分析非对称峰模型,以定量探索吸收体行为随入射角的变化。最好的结果是,使用此峰值模型可以轻松找到与最高吸收相对应的频率。实验数据与非对称峰模型的验证一致。此外,还发现了第二个将参数定量与入射角相关联的模型,可以预测吸收光谱的偏移和变化。根据二次模型推导,预测吸收光谱在特定入射角下具有谷状吸收曲线。所提出的提取方法的基本特征是它可以应用于任何基于物理的 MIM 超材料系统。这种模型将指导 THz 超材料吸收器、传感器、成像器等的设计和优化。
19.C总内部反射发生时,当光从光密度较高的介质变成光密度较低的介质时。如果入射角超过临界角,则将光反射回相同的培养基,而不是折射
摘要:自动驾驶汽车(AVS)在很大程度上依靠LiDAR感知来了解环境的理解和导航。LIDAR强度提供了有关反射激光信号的有价值信息,并在增强AV的感知能力方面起着至关重要的作用。但是,由于环境中物体的材料特性不可用,并且激光束与环境之间的复杂相互作用,因此准确模拟激光雷达强度仍然是一个挑战。所提出的方法旨在通过将基于物理的模态纳入深度学习框架中来提高强度模拟的准确性。捕获激光束与物体之间相互作用的关键实体之一是入射角。在这项工作中,我们证明,将激光雷达的入射角作为单独的输入方式添加到深神经网络中可以显着增强结果。我们将这种新颖的输入方式整合到了两个突出的深度学习体系结构中:U-NET,一个卷积神经网络(CNN)和PIX2PIX,一种生成的对抗性网络(GAN)。我们研究了这两个体系结构的强度预测任务,并使用了Semantickitti和VoxelScape数据集进行实验。综合分析表明,这两种体系结构都从发射角中受益,作为附加输入。此外,Pix2Pix体系结构的表现优于U-NET,尤其是在合并入射角时。
摘要我们提出了对戈斯 - 汉宁转移(GHS)的理论研究,该示波器和光学振动模式反映并从半导体薄膜的表面反映和传播,这些薄膜夹在两个半无限培养基之间。考虑到纵向模式和横向模式之间的耦合,我们的研究集中于入射角对GHS的影响。对于声学振动,我们的发现表明,GHS的幅度可能比薄膜的厚度大7倍,并且比入射波长大20倍。此外,还表明,GHS的这种显着扩增突出了入射角的强大影响和所涉及的模式的频率。在光学振动的情况下,我们观察到更明显的GHS值,超过入射波长的30倍。这证明了GHS在声学系统中的潜力,这为在声学设备设计中应用开辟了可能性。
6. 大迎角开机操纵的功率设定(见 JAR 25.201(a) (2),经特殊条件 B-1 的第 5.1 段修订)大迎角开机操纵演示的功率是在最大着陆重量下,襟翼处于进近位置且起落架收起的情况下,以 1.5 Vsr1 的速度维持平飞所需的功率,其中 Vsr1 是在相同条件下(功率除外)的参考失速速度。用于确定此功率设定的襟翼位置是参考失速速度不超过襟翼处于最大伸展着陆位置时的参考失速速度的 110% 的位置。 7. 高入射角操纵过程中减速装置的位置(见 JAR 25.201,经特殊条件 B-1 的第 5.1 段修订)为符合 JAR 25.201,高入射角机动演示应包括在所有襟翼位置部署减速装置的演示,除非对特定襟翼位置设备的使用有所限制。“减速装置”包括用作空气制动器时的扰流板和允许在飞行中使用时的反推装置。部署减速装置的高入射角机动演示通常应在初始电源设置为关闭的情况下进行,除非在正常操作中可能会在通电时部署减速装置(例如在着陆进近期间使用延伸空气耙)。演示
尘埃危害被认为是未来月球勘探的技术挑战之一。在我们过去的工作中,通过电子束从各种表面清除灰尘颗粒引入了一种新的粉尘缓解技术。这项技术是基于修补电荷模型开发的,该模型表明,电子束在灰尘颗粒之间的微腔内的电子束诱导的二次电子的发射和重新吸收会导致灰尘颗粒上的足够大电荷,从而导致由于强力排斥力而导致其从表面释放。在本文中,通过将样品相对于梁旋转,通过在灰尘覆盖的样品表面上的光束入射角改变了该技术的有效性。由于微腔的随机排列,将会以各种入射角将其暴露于光束,从而导致表面上更多的灰尘释放。对三个样本进行了清洁性能:玻璃,太空服和光伏(PV)面板。月球模拟物(直径<25μm)沉积在样品表面上,以使样品的初始清洁度为0%(全灰尘覆盖率)和40%。除了用固定的光束角度达到的清洁度外,还显示出梁入射角的整体表面清洁度增加了10-20%。玻璃和太空服样品的最终清洁度达到83 - 92%。涂有MGF 2的PV面板显示出对灰尘的更粘性,最大清洁度为50 - 63%。