基于开普勒空间巡天数据的心跳星分析与研究
文献类型：学位论文
| 作者 | 李敏榆
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| 答辩日期 | 2024-07-01 |
| 文献子类 | 博士 |
| 授予单位 | 中国科学院大学 |
| 授予地点 | 北京 |
| 导师 | 朱俐颖 |
| 关键词 | 双星 椭圆轨道 恒星振动 脉动变星 |
| 学位专业 | 天体物理 |
| 其他题名 | Analysis and Study of Heartbeat Stars Based on Kepler Space Survey Data |
| 英文摘要 | 心跳星 (HBSs: Heartbeat stars) 是椭圆轨道双星中高偏心率的分离双星系统。当两子星运行至近星点附近时，它们之间因距离较近而产生的强烈潮汐相互作用，导致其形状发生椭球形变，并引发强反照效应和多普勒光度变化等效应。在这些效应共同作用下，系统的光度突然发生变化，光变曲线呈现出与心电图上的一次“心跳”颇为相似的形状。这类天体也因其光变曲线中出现的心跳特征而得名。心跳星是研究偏心轨道双星形成和演化以及探讨子星在强潮汐作用下内部结构变化的理想实验室；同时也是探究潮汐激发震荡 (TEOs) 特性和寻找特殊天体等的重要场所。因此它们具有重要的科学意义和价值。虽然理论上早就预言了心跳星的存在，但是由于光变幅度小和持续时间短等原因，用地面望远镜一直没有发现心跳星。直到开普勒空间望远镜海量高精度连续不间断测光数据公布后，其光变曲线中这种微小的光度变化才被人们所发现。这也使得心跳星成为恒星物理领域中重要的新兴研究方向，相关系统分析与研究有待进一步开展。本文以开普勒望远镜测光数据为基础，结合我国 LAMOST 光谱巡天数据，以及欧洲 Gaia 卫星的视差、视星等和恒星大气参数等资料，对 100 多个心跳星双星系统进行详细分析与研究。在研究过程中，整合了一套行之有效的方法用于拟合各类心跳星 (无论是否包含掩食) 的光变曲线；还开发了傅里叶频谱分析程序以支持对大批量数据进行自动分析，解析其中的 TEOs 及其相位与模式，并提取傅里叶频谱中的频率。取得的主要研究成果如下： 使用 K95+ 模型结合 MCMC 方法，拟合了 Kirk 等人的心跳星目录中 153 个不含掩食的 Kepler 心跳星系统的轨道参数。其中有 100 多个系统的轨道参数是首次给出。并基于偏心率周期 (e−P) 的样本数据提出了一个关于轨道周期小于 10 天的系统中偏心率上限与轨道周期之间关系的经验方程。同时也进一步验证了心跳星的轨道演化过程中存在轨道圆化的现象。通过这项工作，开发了拟合不含掩食的心跳星的程序。在第 1 项工作的基础上，进一步分析这些系统的傅里叶频谱。新发现了 21 个心跳星表现出 TEOs，其中 12 个为显著的 TEOs ( / ≥ 10)。验证了轨道偏心率与 TEOs 谐波数之间存在正相关性的理论，也验证了表面有效温度 eff ≳ 6500 K 的系统中更容易产生 TEOs 这一理论。并进一步发现轨道周期与 TEOs 谐波数之间也存在正相关性，还发现了短周期系统更容易产生 TEOs。通过这项工作，开发了寻找谐波 TEO 和非谐波 TEO 的自动化程序。在以上工作的基础上，进一步分析了 14 个 Kepler 心跳星中 TEOs 的脉动相位和模式。大多数系统的脉动相位都可以用 = 2、 = 0 或 ±2 的模式来解释。其中有两个系统中的所有 TEOs 都与理论预期偏差较大，分析表明这种偏差可以用其自旋轴与轨道轴错位来解释。另外五个系统中有部分 TEOs 与理论预期存在偏差，分析表明这些 TEOs 可能不是真正的 TEO 候选体、或者它们可能是行波而非驻波。此外还发现了拱线进动也可能是造成较大偏差的另一个原因。研究了含掩食的 Kepler 心跳星 KIC 7914906 中的混合脉动。使用 MCMC 方法并结合 PHOEBE 偏心轨道双星模型对光变曲线进行了拟合。获得了该系统的轨道周期、偏心率、轨道倾角、近星点辐角、质量比、主次星有效温度、主次星相对半径等物理参数。发现该系统中次星质量更小、温度更高、半径更大。这说明次星的演化可能已经离开主序。傅里叶频谱分析表明该系统中含有 TEOs、 Dor和 Sct 混合脉动。此外还发现了其中一个子星的自转周期。通过这项工作，开发了针对含掩食的心跳星的解轨程序。 |
| 学科主题 | 天文学 |
| 语种 | 中文 |
| 页码 | 0 |
| 源URL | [http://ir.ynao.ac.cn/handle/114a53/28035]  |
| 专题 | 云南天文台_双星与变星研究组 |
| 作者单位 | 中国科学院云南天文台 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 李敏榆. 基于开普勒空间巡天数据的心跳星分析与研究[D]. 北京. 中国科学院大学. 2024. |
入库方式： OAI收割
来源：云南天文台
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