氮气退火对锑掺杂氧化锡薄膜近红外阻隔性能的影响

采用射频磁控溅射的方法,用96at％SnO2/4at％Sb2O3陶瓷靶在玻璃表面制备了锑掺杂氧化锡(ATO)薄膜.研究了溅射功率、压强和后退火对薄膜近红外阻隔性能的影响,并采用Uv-Vis-NIR透射光谱、霍尔效应测试仪、XRD和SEM等设备对薄膜的性能和结构进行了测试和分析.结果表明,室温沉积的ATO薄膜近红外透光率较高,但在氮气中退火后,不同溅射压强和溅射功率下沉积的ATO薄膜的近红外透光率均显著降低.在氧含量为10％、压强为1.4Pa、溅射功率为200W时,室温下沉积的ATO薄膜在氮气中500℃下退火1h后,550nm处透光率由80.9％升高至85.8％,2 000 nm处透光率由84.6％下降至23.0％.     

换热网络模拟系统的开发研究

为了满足工程上对换热网络模拟计算的要求,本文开发了计算功能强大的换热网络模拟系统。该模拟系统分为4大模块:分解收敛模块、物性处理模块、输入输出模块和单元模块。其中单元模块包括换热器、闪蒸罐、管道、阀门和泵等子模块,因此该系统能够模拟诸多单元模块组成的网络,并且对换热器的计算能自动判断相变和温度交叉现象。除能计算常规组分外,本系统还具有处理石油馏分的能力。最后以某厂加氢裂化装置部分换热网络为例,进行了模拟验证。将模拟结果与实际结果进行比较,结果显示两者平均相对误差在5%以内,模拟结果能够满足工程计算要求,表明建立的各单元模块数学模型是正确的,开发的换热网络模拟系统是可行的。     

基于凸集论的稠密视差图优化算法

针对计算机视觉领域中立体匹配算法在图像无纹理区产生的误匹配问题,提出以全变差函数为凸约束集,使用次梯度投影法,对通过初始视差变换后的立体图像对之间的像素误差函数和视差二次平滑因子形成的严格凸函数进行求解,寻求立体图像对之间的最优视差图。实验结果表明,该方法不仅能保留初始视差图的边缘,而且减少了由先前立体匹配算法求得的视差图在无纹理区产生的误匹配点,取得了良好的视差图优化效果。     

夹点技术在润滑油加氢脱酸装置节能改造中的应用

针对润滑油加氢脱酸处理装置,对装置流程进行了模拟,分析了现有换热网络,发现了两处违背夹点匹配原则的换热,并根据夹点技术设计原则提出了改造方案。在该方案中充分利用反应生成油和热高分气高温位热源,提高了热能回收率,加热负荷降低了61.8%,冷却负荷降低了84.5%,得到了良好的效果和可观的经济效益。     

氮气流量对磁控溅射C掺杂TiO2薄膜光学性能的影响

采用磁控溅射法制备了C掺杂TiO₂薄膜,并研究了氮气引入溅射过程对薄膜光学性能的影响。利用X射线衍射仪、拉曼光谱仪、X射线光电子能谱仪、分光光度计和原子力显微镜分析了不同氮气流量下薄膜的微结构、元素价态、透光性能和表面形貌。结果表明,沉积的薄膜主要是非晶结构,拉曼光谱中存在少量锐钛矿相,且随着氮气流量增大,锐钛矿特征峰强度减弱,意味着晶粒出现细化。当氮气流量增大为4cm³/min时,C掺杂TiO₂薄膜内氮元素含量为3.54%,其光学带隙从3.29eV变化至3.55eV,可见光区的光学透过率明显提高。可见改变氮气流量可实现对C掺杂TiO₂薄膜光学带隙和光吸收率的有效调控。     

面向虚拟视点绘制的深度图滤波及上采样方法

针对虚拟视点合成系统中虚拟视点的绘制质量不高,主观效果不理想的问题,同时为了提高自由视点电视系统中的深度图压缩性能,对基于下/上采样的深度图编码方法中的深度图滤波及上采样方法进行了研究.首先,根据深度图的特性使用H.264/MVC对深度图进行下采样压缩.其次,提出使用(A)-Trous小波滤波器对解码后的低分辨率深度图进行滤波,减少由编码器引入的块效应,继而提出多相似度自适应权重上采样方法恢复原始分辨率深度图.最后,使用上采样后的深度图与未压缩的彩色视频序列进行虚拟视点合成,通过虚拟视点的峰值信噪比(PSNR)来衡量客观绘制质量.实验结果显示,使用提出的中值滤波和多相似度上采样方法与(A)-Trous小波滤波和多相似度上采样方法生成的虚拟视点的PSNR分别比自适应权值上采样方法提高至少0.04 dB和0.22 dB,而且后者极大程度上改善了虚拟视点的主观绘制质量.     

硒化温度对SnSe2薄膜材料性能的影响

采用射频磁控溅射加硒化的两步法在超白玻璃衬底上生长SnSe₂薄膜,采用XRD、光学透过谱、Raman光谱、XPS和SEM等方法对薄膜进行性能表征。通过设置不同的硒化温度,研究不同硒化温度对所得薄膜相结构、物相与组分、表面形貌等性能的影响。结果表明:350℃,40min硒化所得薄膜为片状晶粒,光学带隙为1.46eV,相结构和均匀性等性能在该硒化条件下均为最佳。     

面向搜索引擎的自然语言理解的设计与实现*

提出了一种针对智能检索的自然语言理解的实现模型。该模型通过句模分析、分词和概念扩展的方法来理解问句,在一定程度上提高理解自然语言的能力。详细介绍了其系统架构、实现思想和原理。最后通过一系列的实例来对普通搜索引擎和加载了本模型的搜索引擎进行测试。实验结果表明,提出的模型能有效地分析自然语言提问,提高信息检索的准确性和智能性。