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托卡马克高约束模式等离子体通常伴随有周期性的边界局域模（ELM）爆发现象，会在百微秒量级的时间尺度内释放出大量粒子和能量，对装置内壁造成损伤，产生的杂质会进入主等离子体区，降低芯部等离子体的约束性能。如何抑制或缓解大幅度ELM爆发是未来聚变堆实现高性能稳态运行面临的重大挑战之一。Grassy ELM运行模式伴随的高频小幅度ELM能不断向外排出粒子和能量，避免杂质积累和大幅度ELM爆发，是一种十分理...
近日，中科院合肥研究院等离子体所聚变堆材料及部件研究室丁芳课题组在边界局域模（ELM）爆发引起偏滤器靶板钨溅射的机制及其控制研究方面取得新进展。相关成果由博士生陈夏华等人以“The impact of ELM mitigation on tungsten source in the EAST divertor”为题发表在核聚变领域重要期刊Nuclear Fusion上。论文审稿人认为“这是一项与I...
在托卡马克磁约束核聚变装置中，偏滤器和第一壁将承受从芯部等离子体输运出来的大量稳态和瞬态热流粒子流，其中偏滤器靶板是等离子体与壁相互作用最剧烈的部件。对于ITER、CFETR等未来聚变装置而言，过高的热流粒子流将严重腐蚀偏滤器靶板和第一壁材料、产生杂质和增加粒子再循环，这些边界杂质和再循环粒子会返流进入主等离子体，严重破坏等离子体的约束性能甚至引起放电破裂。因此，如何在维持高约束性能等离子体稳态运...
中国科学院合肥研究院在Grassy ELM高约束等离子体与辐射偏滤器反馈控制兼容运行方面取得进展（图）
中国科学院合肥研究院 Grassy ELM 高约束 等离子体 辐射偏滤器 反馈控制 兼容运行
2020/7/17
近日，中科院合肥研究院等离子体所科研人员在杂草型边界局域模（Grassy ELM）高约束等离子体与辐射偏滤器反馈控制兼容运行研究方面取得了进展，发展了一种新的辐射偏滤器反馈控制方法。通过监测上外偏滤器靶板打击点附近等离子体的电子温度及反馈控制偏滤器X点附近辐射水平，在EAST装置上实现了Grassy ELM高约束等离子体放电期间稳定偏滤器部分脱靶与良好等离子体芯部约束性能的兼容，研究成果以“Div...
鉴于目前鲜有研究关注P2P网贷市场收益率预测问题，针对已有金融市场收益率预测研究存在的不足，提出了一种基于两阶段分解技术和粒子群优化极限学习机的EWT-SSA-PSO-ELM预测模型。引入EWT经验小波分解算法对原始的收益率综指序列进行分解，进而提高原始序列的分解效率；采用Lempel-Ziv复杂度算法提升模式分量重构的科学性，避免以往分量重构过程的随意性；利用SSA奇异谱分解算法对高频重构分量进...
提出了一种深度卷积神经网络与极限学习机相结合的滚动轴承自适应故障诊断方法。该方法的第一阶段训练深度卷积神经网络作为特征提取器：通过卷积层和池化层提取低阶特征，然后在全连接层合成高层次特征。第二阶段将第一阶段自适应提取出来的特征通过极限学习机进行轴承故障类别的准确快速分类，实现了自适应“端到端”的故障诊断。实验结果表明，该方法能有效的识别故障类别，缩短了训练时间，并具有良好的鲁棒性和实时性。
近日，中国科学院合肥物质科学研究院等离子体物理研究所EAST超导托卡马克团队在前期成功探索、实现了杂草型小幅度边界局域模（Grassy ELM）运行的基础上，揭示了Grassy ELM产生的物理机制，进而利用这种自发的高频小幅度Grassy ELM，发展出了一种高性能稳态等离子体运行模式，并系统验证了其与未来聚变堆若干运行条件的兼容性。相关研究成果于6月26日在线发表在国际期刊《物理评论快报》（P...
近日，中科院合肥研究院等离子体所EAST超导托卡马克团队在前期成功探索、实现了杂草型小幅度边界局域模（Grassy ELM）运行的基础上，揭示了Grassy ELM产生的物理机制，进而利用这种自发的高频小幅度Grassy ELM，发展出了一种高性能稳态等离子体运行模式，并系统验证了其与未来聚变堆若干运行条件的兼容性。相关研究成果于6月26日在线发表在国际权威物理期刊Physical Review ...
讨论了空间机器人双臂捕获航天器后姿态管理和辅助对接操作的协调控制问题．首先，利用冲量定理、闭环约束几何及运动学条件获得了捕获操作后闭链混合体系统的动力学方程，并分析了混合体系统受到的冲击效应．其次，针对捕获操作后系统姿态受扰运动镇定及辅助对接操作需求，对闭链混合体系统提出了基于极限学习机（ELM）的自适应神经网络控制方案，极限学习机具有学习速度快、仅需调节网络输出权值等优点，可用于逼近系统的未知动...
近期，中国科学院合肥物质科学研究院等离子体物理研究所研究员徐国盛课题组博士生叶扬等在研究EAST上自发产生的长脉冲、稳态、完全非感应无边界局域模（ELM-absent）运行模式方面取得重要进展。研究成果以A stationary long-pulse ELM-absent H-mode regime in EAST为题发表在Nuclear Fusion杂志上。带有边界准相干模（ECM）的无ELM先...
带有边界准相干模（ECM）的无ELM先进运行模式，一方面解决了高约束模式下ELM爆发所产生的瞬态热负荷侵蚀装置靶板材料的问题；另外一方面激发出的ECM也持续的向外输运粒子和热，避免了长时间无ELM条件下杂质聚芯导致的H-L反转换问题。通过大量的实验数据分析发现无ELM运行模式容易在以下条件下获得加热方面，纯4.6G低杂波或者反向中心束加上电子回旋加热；等体放电位型方面，需要拉长比在1.55-1.6...
为解决初烤烟叶收购中人工分级主观因素影响较大的问题，提出了一种基于近红外（NIR）光谱技术结合极限学习机（ELM）算法自动鉴别烟叶等级的方法。文章首次提出基于品质相似、价格接近原则的烟叶收购分组方法，通过交互检验优化ELM分组、分级模型的隐节点数，并与K最近邻法（KNN）、支持向量机（SVM）和随机森林（RF）等多分类算法进行了比较。结果表明：ELM分类模型参数自动优化、训练时间短、稳定性和预测能...
以ELM为理论基础，探讨消费者对在线旅游网站的使用行为，分析影响其使用意向的主要因素及影响过程。通过问卷调研和SEM方法进行实证分析，结果表明，中心路径与边缘路径均会影响消费者对在线旅游网站的使用意向。在线旅游涉入度对消费者选择网站信息处理方式起到了重要的调节作用，在线旅游涉入水平高的消费者主要受到中心路径因素包括信息质量、系统质量、服务质量的影响；而涉入水平低的消费者主要受到边缘路径因素包括信息...
针对南美白对虾工厂化育苗水温时序数据存在非线性、非平稳等特点，采用传统单项预测方法预测精度低、鲁棒性差等问题，提出基于经验模态分解（EMD）、相空间重构和极限学习机(ELM)的非线性组合预测模型。在建模过程中，采用EMD方法将工厂化育苗水温原始时序数据多尺度分解为一系列固有模态分量（IMF），并对各分量进行相空间重构，在相空间中对ELM训练建模，分别对各IMF序列进行预测，将各分量预测结果进行叠加...
Assessment of genetic variability in autochthonous elm populations using ISSR markers
Ulmus minor U. glabra U. laevis genetic diversity and differentiation
2015/5/5
Genetic diversity between 110 individuals from 6 elm populations (Ulmus minor, U. glabra and U. laevis)
was determined using ISSR markers. Altogether 73 ISSR markers were evaluated with the average ...