导读:本文包含了宇宙线论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:宇宙线,伽马射线,观测站,科夫,粒子,起源,空气。
宇宙线论文文献综述
王晋岚[1]（2019）在《发现质子宇宙线新的能谱结构》一文中研究指出据中国科学院紫金山天文台报道,"悟空"号国际合作组获得TeV—100 TeV能区最精确的质子宇宙线能谱并发现新的谱结构,研究成果于2019年9月28日在线发表于Science Advances。原子核、正负电子、高能伽马射线和中微子等来自外太空中高能粒子,统称为宇宙线。宇宙线携带宇宙中极端天体现象和环境的信息,具有重要的研究价值。而质子是宇宙线中丰度最高的粒子,对质子能谱的精确测量有助于人们(本文来源于《科学》期刊2019年06期）
查敏,陈松战,吴含荣,马玲玲,马欣华[2]（2019）在《追踪宇宙“信使” 冲击世纪谜题——高海拔宇宙线观测站简介》一文中研究指出宇宙线的研究具有悠久的历史,取得了许多划时代的发现性成果。但是人类对宇宙线的起源、加速和传播等问题仍存在诸多疑惑。大型高海拔空气簇射观测站(LHAASO)独具高海拔和大规模优势,计划利用多种探测手段开展联合观测,大幅提升对伽马和宇宙线粒子的鉴别能力。LHAASO有望获得史上最高的伽玛探测灵敏度,并在很宽的能量范围内精确测量宇宙线能谱,为宇宙线物理、高能天体物理、宇宙学和新物理学规律研究做出贡献。介绍了LHAASO的探测器结构、性能优势和科学目标。(本文来源于《科技导报》期刊2019年21期）
张轶然,刘四明[3]（2019）在《宇宙线的超新星遗迹起源》一文中研究指出宇宙线的起源是高能天体物理的核心问题之一.一直以来,超新星爆发被认为是能谱膝区以下宇宙线的主要来源.多波段观测表明,超新星遗迹有能力加速带电粒子至亚PeV (10~(15)eV)能量.扩散激波加速被认为是最有效的天体高能粒子加速机制之一,而超新星遗迹的大尺度激波正好为这一机制提供平台.近年来,一系列较高精度的地面和空间实验极大地推动了对宇宙线以及超新星遗迹的研究.新的观测事实挑战着传统的扩散激波加速模型以及其在银河系宇宙线超新星遗迹起源学说上的应用,深化了人们对宇宙高能现象的认识.结合超新星遗迹辐射能谱的时间演化特性,构建的时间依赖的超新星遗迹粒子加速模型,不仅能够解释200 GV附近宇宙线的能谱反常,还自然地形成能谱膝区,甚至可以将超新星遗迹粒子加速对宇宙线能谱的贡献延伸至踝区.该模型预期超新星遗迹中粒子的输运行为表现为湍流扩散,这需要未来的观测以及与粒子输运相关的等离子体数值模拟工作来进一步验证.(本文来源于《天文学报》期刊2019年05期）
[4]（2019）在《中国高海拔宇宙线观测站首批探测器投入科学观测》一文中研究指出中国国家重大科技基础设施、建于四川稻城海拔逾4400米海子山的高海拔宇宙线观测站(英文缩写LHAASO,中文音译"拉索")首批探测器26日正式投入科学观测,将开展高能宇宙线起源探索、宇宙演化和暗物质等研究。中国科学院高能物理研究所(中科院高能所)当天下午在成都举行LHAASO科(本文来源于《高科技与产业化》期刊2019年07期）
王海名[5]（2019）在《日本创造高能宇宙线电子能谱直接测量新纪录》一文中研究指出日前,日本宇宙航空研究开发机构(JAXA)研究团队利用搭载在国际空间站(ISS)日本希望号(Kibo)实验舱舱外的量热仪型电子望远镜(CALET),成功实现了对能量高达50 GeV至10TeV的宇宙线粒子电子能谱的首次高精度直接测量。相关论文发表在Physical Review Letters上。研究团队绘制了2015年10月13日至2018年8月31日(1054天)观测到的宇宙线的电子能谱,同时(本文来源于《空间科学学报》期刊2019年04期）
沈慧,程曼诗[6]（2019）在《最强宇宙伽马射线造访地球》一文中研究指出日前，由中国科学院高能物理研究所和日本东京大学宇宙线研究所共同主持的西藏羊八井ASgamma实验团队宣布：一些迄今人类已知来自宇宙的最高能量光子——伽马射线到达地球，能量超过100TeV（eV:电子伏特，是能量的单位，代表一个电子经过1伏特的电位差加速后(本文来源于《经济日报》期刊2019-07-11）
李晓东,周洪双[7]（2019）在《高海拔宇宙线观测站：寻找宇宙线起源 破解世纪难题》一文中研究指出6月下旬，海拔4400多米的四川省稻城县海子山已进入雨季，山上的高海拔宇宙线观测站却正抓紧施工——观测站水切伦科夫二号水池已经进入了最后的设备安装阶段。高海拔宇宙线观测站项目采用边建设边运行的模式，今年4月首批探测器投入科学观测以来，该观测站的(本文来源于《光明日报》期刊2019-07-04）
曹臻,陈明君,陈松战,胡红波,刘成[8]（2019）在《高海拔宇宙线观测站LHAASO概况》一文中研究指出宇宙线发现百年以来,宇宙线起源仍然是一个谜.研究宇宙线起源主要在甚高能(VHE)伽马射线天文学和宇宙线物理学两个领域交叉展开.新一代高海拔宇宙线观测站(LHAASO)拥有高海拔、全天候和大规模优势,利用多种探测手段对宇宙线开展联合观测,大幅提升对伽马射线和宇宙线的鉴别能力. LHAASO将开展全天区伽马源扫描搜索以大量发现新伽马源,将获得30 TeV以上伽马射线探测的最高灵敏度,将在宽达5个数量级的能量范围内精确测量宇宙线分成份能谱,为揭开宇宙线起源谜团给出重要判据.系统介绍了LHAASO的探测器结构、性能优势和科学目标.(本文来源于《天文学报》期刊2019年03期）
闫瑞瑞,赵兵,高兰兰,周勋秀[9]（2019）在《LHAASO实验中宇宙线次级粒子特性的模拟研究》一文中研究指出高海拔宇宙线观测站(LHAASO)位于四川稻城海子山,海拔约4400 m,该实验采用多种手段,对进入大气层的宇宙线粒子进行精确的复合测量.高海拔区域,雷暴天气频繁,广延大气簇射中宇宙线次级粒子的数目、方向和能量都会受到雷暴电场的影响.本文利用Monte Carlo方法,模拟了宇宙线原初粒子进入大气层后的广延大气簇射过程,研究了次级粒子中光子、电子、μ子的纵向分布、横向分布和能量分布.结果表明,在LHAASO探测面,电子的数目比μ子多2～3倍、μ子横向分布范围比电子宽广、μ子的能量比电子大.若在雷暴期间,大气电场对电子(质量小、数目多)的影响将会更加明显.本工作对研究雷暴电场加速宇宙线次级带电粒子的物理机制具有重要意义,同时为理解地面实验的观测现象提供有用信息.(本文来源于《四川大学学报(自然科学版)》期刊2019年03期）
何伟波[10]（2019）在《基于机器学习的高Z物质宇宙线μ子成像方法研究》一文中研究指出宇宙线μ子成像技术是近年来发展起来的一种新型无损成像技术,它利用天然的宇宙射线作为射线源,避免了外加人工射线源对被检物及操作人员造成的辐照影响。此外,宇宙线μ子穿透本领强、对高原子序数(高Z)材料比较敏感,这些特点使得该技术在重核材料的无损成像上具有优势,在核安保、核废物测量以及条约核查等领域有着广阔的应用前景。该技术的研究重点和难点是成像算法,其中高Z物质快速识别算法是宇宙线μ子成像技术应用于安检领域的重要理论基础,如何实现快速高质量的图像重建也是需要特别关注的问题。然而,宇宙线μ子的通量有限,且各个μ子的能量和入射角存在明显差异,带来了重建图像噪声较大和数据不完备等问题,从而导致现有μ子成像算法大都耗时长、成像质量不高,难以满足现实应用需求。为此,本论文尝试将机器学习引入到μ子成像算法研究中以试图改善算法性能。机器学习技术在大数据分析、智能识别及归纳预判等方面具有很多优势,在人工智能等领域得到了非常广泛的应用。然而,目前关于机器学习在μ子成像算法研究方面的报道很少。为了提高高Z物质的识别效率及图像重建质量,本论文对基于机器学习的高Z物质宇宙线μ子成像方法中若干有代表性的基础问题进行了研究。在基于无图像模式的材料识别算法研究方面,本论文利用蒙特卡罗方法及宇宙线发生器CRY建立不同物质的μ子散射角数据集,利用有监督学习中的分类模型和灰色系统理论对数据集进行深入分析整理,设计二分类模型并建立用于结果判定的决策函数,构建了无动量信息的CMA及含动量信息的MCMA两种高Z物质快速识别算法。对算法的性能检测结果表明这两种算法效率高、鲁棒性好。其中CMA算法不需要对μ子动量信息进行测量,对系统要求低,更易实现。CMA对于高Z与中Z(或低Z)物质的区分效率较高,1分钟的检测时间内可以判定密封容器内的10 cm铀方块是否存在,但对于高Z物质之间的区分效率较低,区分10 cm铀方块和铅方块需要2个小时,适合用于高Z物质是否存在的快速判定;MCMA算法需要提供μ子动量信息,但对高Z物质的区分效率较高,4分钟的检测时间内就可以准确区分密封容器内的10 cm铀方块与铅方块。此外,该方法对μ子动量测量精度和探测器位置分辨率具有较好的容错能力,μ子动量测量误差在50%以内及探测器分辨率在3 mm以内并不会对算法效率造成明显影响,是CMA算法的一个有效补充。在基于图像模式的材料及边界识别算法研究方面,本论文首先是在基于散射图像分析的基础上加入无监督学习中的聚类方法,通过网格聚类的方法及密度聚类的方法不仅实现了不同原子序数材料的区分,而且还实现了图像噪声的去除以及边界的识别。在宇宙线μ子成像实验装置TUMUTY上获取了实测数据,对方法进行了验证,表明该方法可以提高图像重建质量以及对不同材料进行识别。其次针对经典μ子成像算法PoCA在竖直方向重建图像噪声大、边界模糊等问题提出了基于μ子透射图像信息分析的厚度测量方法,该方法对于厚度2 cm及以上铀平板的厚度测量相对误差不大于2%。对透射模式和散射模式成像图像质量进行了分析并提出了将两种物理信息相结合的图像重建方法,分析结果表明利用两种物理信息重建图像可以有效提升图像质量。最后,为了进一步提高高Z物质的识别效率,研究了利用μ子的散射特征及透射信息对不同原子序数的材料进行识别,结果表明综合利用两方面的物理信息可以有效提升材料识别能力。本论文紧密围绕宇宙线μ子成像技术的应用需求,对机器学习技术应用于高Z物质宇宙线μ子成像算法研究方面进行了探索,研究结果不仅为宇宙线μ子成像技术的应用提供了理论支撑,也拓展了μ子成像算法的研究思路。此外,本论文研究内容对人工智能与辐射成像技术的交叉融合研究也有一定的启示。(本文来源于《中国科学技术大学》期刊2019-05-10）
宇宙线论文开题报告
（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：
宇宙线的研究具有悠久的历史,取得了许多划时代的发现性成果。但是人类对宇宙线的起源、加速和传播等问题仍存在诸多疑惑。大型高海拔空气簇射观测站(LHAASO)独具高海拔和大规模优势,计划利用多种探测手段开展联合观测,大幅提升对伽马和宇宙线粒子的鉴别能力。LHAASO有望获得史上最高的伽玛探测灵敏度,并在很宽的能量范围内精确测量宇宙线能谱,为宇宙线物理、高能天体物理、宇宙学和新物理学规律研究做出贡献。介绍了LHAASO的探测器结构、性能优势和科学目标。
（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。
宇宙线论文参考文献
[1].王晋岚.发现质子宇宙线新的能谱结构[J].科学.2019
[2].查敏,陈松战,吴含荣,马玲玲,马欣华.追踪宇宙“信使”冲击世纪谜题——高海拔宇宙线观测站简介[J].科技导报.2019
[3].张轶然,刘四明.宇宙线的超新星遗迹起源[J].天文学报.2019
[4]..中国高海拔宇宙线观测站首批探测器投入科学观测[J].高科技与产业化.2019
[5].王海名.日本创造高能宇宙线电子能谱直接测量新纪录[J].空间科学学报.2019
[6].沈慧,程曼诗.最强宇宙伽马射线造访地球[N].经济日报.2019
[7].李晓东,周洪双.高海拔宇宙线观测站：寻找宇宙线起源破解世纪难题[N].光明日报.2019
[8].曹臻,陈明君,陈松战,胡红波,刘成.高海拔宇宙线观测站LHAASO概况[J].天文学报.2019
[9].闫瑞瑞,赵兵,高兰兰,周勋秀.LHAASO实验中宇宙线次级粒子特性的模拟研究[J].四川大学学报(自然科学版).2019
[10].何伟波.基于机器学习的高Z物质宇宙线μ子成像方法研究[D].中国科学技术大学.2019
论文知识图
