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1.
采用直流磁控溅射和后退火氧化工艺在p型GaAs单晶衬底上成功制备了n-VO_2/pGaAs异质结,研究了不同退火温度和退火时间对VO_2/GaAs异质结性能的影响,并分析其结晶取向、化学组分、膜层质量以及光电特性。结果表明,在退火时间2 h和退火温度693 K下能得到相变性能最佳的VO_2薄膜,相变前后电阻变化约2个数量级。VO_2/GaAs异质结在308 K、318 K和328 K温度下具有较好的整流特性,对应温度下的阈值跳变电压分别为6.9 V、6.6 V和6.2 V,该结果为基于VO_2相变特性的异质结光电器件的设计与应用提供了可行性。 相似文献
2.
在多晶硅太阳能电池的生产过程中, 金刚线切割技术(Diamond wire sawn, DWS)具有切割速度快、精度高、原材料损耗少等优点, 受到了广泛关注。金刚线切割多晶硅表面形成的损伤层较浅, 与传统的酸腐蚀制绒技术无法匹配, 金属催化化学腐蚀法应运而生。金属催化化学腐蚀法制绒具有操作简单、结构可控且易形成高深宽比的绒面等优点, 具有广阔的应用前景。本文总结了不同类型的金属催化剂在制绒过程中的腐蚀机理及其形成的绒面结构, 深入分析和讨论了具有代表性的银、铜的单一及复合催化腐蚀过程及绒面结构和电池片性能。最后对金刚线切割多晶硅片表面的金属催化化学腐蚀法存在的问题进行了分析, 并展望了未来的研究方向。 相似文献
3.
综述了铁素体与铁素体异种金属焊缝(dissimilar metal welds,DMWs)接头界面组织及其影响。结果表明,在焊后热处理或运行温度下的铁素体钢DMWs接头的不均匀界面组织中,通常会形成脱碳层和增碳层。在铁素体钢DMWs焊接接头界面组织影响因素中,焊缝金属的化学成分有重要影响;焊后热处理规范(温度和时间)、工作温度下运行时间的影响较为突出;焊接工艺参数的影响亦不可忽略。异种钢接头界面处近缝区裂纹的产生,以及接头的蠕变强度随Larson Miller 参数增大而下降等不利影响,均为异种钢界面碳迁移行为所导致。焊缝成分控制法是接头界面组织控制或改善的必要条件,而脱碳层部位转移法能有效防止裂纹发生,亦是接头安全运行的重要工艺措施之一。 相似文献
4.
安全仪表功能(SIF)回路是为了降低特定场景的安全风险而设置的,定级报告中SIF回路的功能描述是工艺设计的完整逻辑要求,包含关键动作及附件动作。安全完整性等级(SIL)验证属于概率学领域研究范畴,影响失效率的因素多且复杂。如果SIL验证无法通过,将造成大量的设计变更,浪费工程投资,影响工期。设计人员应关注SIL定级报告中关键动作的识别、要求平均失效概率以及SIF回路架构的约束。按照文中方法优化测量元件、逻辑控制器、执行元件及辅助元件的设计,可增加通过验证的概率。在没有预验证及安全要求规格书时,可以参考文中典型可通过SIL验证的SIF回路的经验架构进行优化设计,以减少工程变更。 相似文献
5.
目的 麦胚孵育过程中蛋白酶将蛋白质水解成肽和氨基酸,多肽具有明确的生理活性和营养调节作用。本研究以麦胚为试验原料,采用微波辅助预处理的方法,研究孵育的温度、时间、pH及料液比4种因素对孵育后的蛋白酶活力及多肽含量的影响。 方法 通过单因素和响应曲面试验进行工艺条件优化。 结果 与未进行微波辅助预处理的样品相比,微波辅助处理(600 W, 10 s)能显著提高孵育后样品中的蛋白酶酶活力(约9.4倍)和肽含量(约3.1倍)。经过微波辅助处理后,孵育温度为51.5℃、pH为4.0、时间为6.33 h、料液比为1:7时,蛋白酶活力达最高为3826.24 U/g;孵育温度为45.0 ℃、pH为4.8、时间为8 h、料液比为1:7时,肽含量达最高为262.63 mg/g。 结论 微波辅助处理能有效的激活麦胚孵育液中的内源性蛋白酶活性,促进蛋白水解反应,显著提高孵育后的肽含量。该研究结果为麦胚多肽的制备新工艺开发提供了研究基础。 相似文献
6.
7.
以铌硅基高温合金定向凝固铸造过程为对象,通过实验测试和反求法确定了铌硅基高温合金和型壳的热物性参数,以及凝固过程各界面换热系数等边界条件;利用ProCAST软件对不同抽拉速率下铌硅基高温合金凝固过程温度场进行了模拟。结果表明,随着抽拉速率由5 mm·min?1增加到10 mm·min?1,固/液界面离液态金属锡表面的距离由12.1 mm下降到8.2 mm;平均糊状区宽度逐渐变窄,由11.5 mm减小到10.4 mm。针对抽拉速率为5 mm·min?1的实验结果表明,数值模拟结果与实际定向凝固实验获得的一次枝晶间距差异在6%以内,从一个方面验证了温度场模拟结果的正确性,相关结果可为铌硅基高温合金叶片定向凝固铸造参数的确定提供参考。 相似文献
8.
《现代电子技术》2019,(8):82-88
针对目前肺部肿瘤计算机辅助诊断模型存在的识别精度不高和漏诊率、误诊率降低困难等问题,提出一种基于集成深度信念网络(DBN)的肺部肿瘤计算机辅助诊断模型。首先,探讨不同的隐层数和隐层节点数对DBN识别性能的影响,从而确定合适的网络结构,并以该网络结构在三个模态(CT,PET,PET/CT)肺部图像构成的样本空间构建三个单一DBN个体分类器(CT-DBN,PET-DBN,PET/CT-DBN);然后,探讨输入图像大小、RBM学习率、训练批次大小、反向传播次数对DBN识别性能的影响,从而确定合适的参数训练三个单一DBN个体分类器;最后,采用"相对多数投票法"对三个DBN个体分类器进行集成,得到该模型的最终结果。实验结果表明,基于集成DBN的肺部肿瘤计算机辅助诊断模型的整体性能优于三个单一DBN个体分类器。 相似文献
9.