动态力学

任何力均是两物体间的相互作用力,施力物体与受力物体并生并存,单独物体不能形成力,力必须依附于物体,不能凭空存在。光速不可超越是因为受力物体的速度不可能超过施力物体的速度,而施力物体受制于自身条件存在速度极限,就如一个人推车的速度不可能超过其跑步的最快速度。牛顿经典力学认为质量与速度无关是正确的,实验数据证明,当受力物体的速度接近施力物体的极限速度时,实际作用力变的非常小,使得速度很难进一步增加。动态力学的这一原理适用于任何力学现象,包括粒子加速器中的带电粒子,由于粒子加速器中的带电粒子不能超越光速并非因其质量增大,而是其实际受力随速度增加呈指数式衰减,故爱因斯坦狭义相对论的质能公式是错误的,牛顿经典力学认为能量与质量相互独立的理论是正确的。     

回旋加速器中一些量的计算

粒子加速器（Particle accelerator）是利用电场来推动带电粒子使之获得能量的装置．它在高能物理研究中扮演着重要的角色．     

例谈几种常见加速器的工作原理

加速器的全称是"带电粒子加速器",顾名思义,它是利用电磁场加速带电粒子的装置。带电粒子包括电子、质子、a粒子和各种离子。加速器将电磁能量转移给带电粒子,使带电粒子速度加快,能量增高。按粒子在加速过程中的轨迹和加速原理相结合的分类方法可分为:高压加速器、感应加速器、直线加速器和回旋加速器。今年高考把"回旋加速器"列入考试大纲,所以本文结合例题对几类加速器的工作原理作一探讨。     

例谈几种常见加速器的工作原理

加速器的全称是"带电粒子加速器",顾名思义,它是利用电磁场加速带电粒子的装置.带电粒子包括电子、质子、α粒子和各种离子.加速器将电磁能量转移给带电粒子,使带电粒子速度加快,能量增高.按粒子在加速过程中的轨迹和加速原理相结合的分类方法可分为:高压加速器、感应加速器、直线加速器和回旋加速器.今年高考把"回旋加速器"列入考试大纲,所以本文结合例题对几类加速器的工作原理作一探讨.     

浅谈粒子加速器

在电子技术和核物理研究中 ,常常要用高速粒子去轰击研究对象——靶 .怎样才能在实验室大量产生高能量的带电粒子呢 ?这就要用到加速粒子的装置——加速器 .而加速器的种类较多 ,根据不同的需要可选择不同的加速装置 .本文分别对各种加速器的原理、用途作一简要介绍 ,并结合实例谈谈以加速器为背景而编制的试题的解法 ,仅供参考 .1.高压电源加速器早期制成的加速器就是用高压电源的电势差来加速带电粒子的 .这种类型的加速器受到实际所能达到的电势差的限制 ,粒子获得的能量并不太高 ,只能达到几万电子伏左右 .这种加速器主要用于示波器和显…     

回旋加速器中运动粒子能量研究

利用带电粒子在电场中的运动规律和狭义相对论中的基本公式对回旋加速器中运动粒子的能量关系进行了推导,经过数据处理表明,此能量关系与实验结果基本相符。     

带电粒子加速器

加速器是用来加速带电粒子（如质子、电子、氘子、阿尔法粒子等）的装置。在电磁场的作用下，带电粒子被加速到很高的能量，使其与原子核或“基本”粒子相互作用，来研究原子核或“基本”粒子的     

回旋加速器能将粒子加速到多大

人教版高中《物理》第二册（必修加选修）第十五章中“回旋加速器”一节介绍当带电粒子的运动速度变化时,按照狭义相对论,粒子的质量会发生变化,由此,带电粒子在回旋加速器中回旋的周期将会变化,最后粒子的运动周期与所加电压的变化周期不再相同,粒子不能被进一步加速．那怎样定量分析这个过程呢？笔者试着用高中知识进行了推导,得到了离子能达到的最大能量．     

带电粒子在复合场中的运动考点探猜

带电粒子在复合场中的运动问题是电磁场的综合问题,这类问题的显著特点是粒子的运动情况和轨迹较为复杂、抽象、多变,因而这部分习题最能考查学生分析问题的能力．解决这类问题与解决力学问题方法类似,不同之处是多了电场力和洛仑兹力,因此带电粒子在复合场中的运动问题除了利用力学三大观点（动力学观点、能量观点、动量观点）来分析外,还要...     

赏析与回旋加速器有关的高考试题

粒子加速器是一种用人工方法产生高速带电粒子束的装置．它利用一定形态的电磁场将电子、质子或重离子等带电粒子加速,来提供速度甚至接近光速的各种高能量的带电粒子束,是人们改变原子核和基本粒子、认识物质深层结构的重要工具．粒子加速器一般有直线加速器和回旋加速器两种．本为就与回旋加速器有关的高考试题给以分析,     

具有动态学习能力的分层进化粒子群优化算法

针对粒子群算法(PSO)在优化高维多极值问题时容易陷入局部极值的问题,结合分层进化与动态学习策略,提出一种具有动态学习能力的分层进化粒子群优化算法(DHEPSO).该算法首先根据粒子适应度值将粒子划分为不同层级,对不同层级粒子采取不同的进化策略,避免迭代后期种群多样性快速消失;然后根据粒子所属层级的不同动态调整粒子学习...     

再生铝铝渣粒度及成分研究

采用激光衍射式粒度仪、扫描电镜能谱分析和X射线衍射方法,对比分析了不同粒径的再生铝铝渣,比较了其物相与粒度分布之间的差异,就如何提高铝渣聚集效果进行了探讨,结果表明：Na3AlF6在一定程度上有助于聚集提高铝渣颗粒,MgO不利于铝渣颗粒的聚集,应当避免或减少使用.     

粒子群算法的收敛性和多样性分析与优化

针对粒子群优化算法的收敛性和多样性问题,提出一种基于混沌优化的震荡粒子群优化算法。该算法利用混沌特性和震荡环节扩大粒子搜索的遍历性,将混沌状态引入到优化变量使粒子获得持续搜索的能力。实验测试证明该算法不仅能保持种群的多样性,而且能有效避免算法陷入早熟收敛现象。     

一种带随机选择机制的新型改进粒子群优化算法

标准粒子群优化算法对空间所有区域等概率搜索,降低了算法效率。借鉴遗传算法的思想,本文提出一种带随机选择机制的改进粒子群优化算法。该算法将适应值选择和粒子状态更新方程结合起来,通过赌轮算法选择机制使得粒子在适应值较小的区域尽可能的降低搜索概率,在最优解可能区域尽可能加大搜索强度,从而提高算法搜索效率。通过标准进化计算测试函数测试,实验结果表明对于复杂优化问题该算法优于标准粒子群优化算法和遗传算法。     

均匀电磁场中带电粒子的运动学特性

通过对不同电磁场环境中的带电粒子受力情况研究带电粒子的运动规律.带电粒子只受电场或只受磁场作用时,其运动轨迹分别是抛物线或螺旋线.当带电粒子受电磁场作用时(带电粒子初速度、电场与磁场两两相互垂直或磁场垂直于初速度与电场构成的平面且初速度与电场成任意角度),得出带电粒子的运动方程.     

两匀速运动带电粒子的相互作用

利用洛伦兹变换，导出带电粒子的电磁场；根据运动带电粒子的电磁场，推出匀速带电粒子的相互作用。     

基于粒子群算法优化的城市供水量预测模型研究

鉴于BP神经网络、RBF神经网络在城市供水量预测精度上的不足,利用粒子群算法优化两者相关参数,实现更高预测精度,并通过建立BP神经网络、RBF神经网络、PSO-BP神经网络、PSO-RBF神经网络分别对城市供水量数据进行仿真预测。最终测试样本统计结果显示：RBF神经网络比BP神经网络平均相对误差（MRE）低约1%,在拟合度（R2）上高约0.014;PSO-BP神经网络比BP神经网络在MRE上降低约1.25%,在R2上提高约0.05;PSO-RBF神经网络比RBF神经网络在MRE上降低约0.3%,在R2上提高约0.072。由此说明RBF神经网络比BP神经网络在城市供水量预测方面更有优势,并且利用粒子群算法优化神经网络模型参数可有效提升神经网络预测精度。     

分层管理粒子群算法

粒子群算法（PSO）在每次迭代过程中,所有粒子都向着最优粒子的方向＂飞行＂,这样的趋同性使得搜索很容易陷入局部最优值.本文仿照现代管理机制提出分层管理粒子群算法（FPSO）,将粒子分为若干组进化,每一组中的最优粒子参照自身极值和整个粒子群的全局极值更新自己的位置,而该组中的其他粒子则参照自身极值和本组中最优粒子的个体极值更新自己的位置,以此增加粒子种群的多样性,解决PSO容易陷入局部最优的缺陷.试验证明：FPSO在收敛速度以及收敛精度方面都比基本粒子群算法有了很大程度的提高,特别对于多极值问题搜索效果非常好.     

现代汉语语气词“吗”“嘛”“么”的分布和使用规律研究

通过采用社会语言学中的抽样调查法进行定量研究,调查结果显示,现代汉语中使用最多的语气词"吗"的地位受到挤压,"嘛"和"么"不仅出现在口语中,已逐步扩展并广泛使用在书面语中。由于语言使用者的年龄、性别、使用方言以及言语对象的差异,"嘛"和"么"的分布呈现不均匀的分布趋势。