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采用等离子体浸没离子注入及沉积技术在钛合金(Ti6Al4V)表面制备了类金刚石薄膜和含有SiC/DLC过渡层的类金刚石薄膜。采用拉曼光谱及扫描电子显微镜分析了薄膜的成分和结构,并利用超显微硬度计、薄膜结合力测试仪和往复式摩擦实验机研究了薄膜的硬度、韧性、膜/基结合力和耐磨性。研究结果表明,SiC/DLC过渡层可以提高钛合金(Ti6Al4V)表面类金刚石薄膜的韧性及膜/基结合力,与未制备过渡层的类金刚石薄膜相比,含有SiC/DLC过渡层的类金刚石薄膜的耐磨性明显提高。 相似文献
83.
为了研究不同层数纳米片在近红外二区的非线性光学吸收性质的变化,采用配体辅助再沉淀方法制备了不同层数(3~5层)的CsPbBr3纳米片。以中心波长为1030 nm、脉宽为6 ps、重复频率为25 kHz的激光作为激发光源,利用Z?扫描技术研究了CsPbBr3纳米片的非线性三光子吸收光学性质。研究结果表明:CsPbBr3纳米片的非线性三光子吸收截面随层数减小而增大,量子限域效应增强,三层纳米片的三光子吸收截面高达4.1×10^(?71 )cm6s2photon?2。CsPbBr3纳米片在近红外二区具有优良的非线性光学吸收性质,可应用于多光子激发荧光成像领域。 相似文献
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利用粗糙集数据智能分析与决策规则自动提取的优点以及神经网络良好的泛化能力,提出了粗糙-神经网络逆模型的具体实现方法;在证明五阶同步发电机模型可逆的基础上,研究了船舶同步发电机的粗糙-神经网络逆模型,提出了基于粗糙-神经网络逆模型前馈补偿的船舶发电机励磁复合控制方法,并对复合控制的稳定性和可靠性进行了分析.在某船舶电力仿真系统中进行了多工况仿真研究并进行了对比分析.仿真结果表明,粗糙-神经网络逆模型前馈补偿的复合控制可以提高船舶电力系统电压控制的稳态精确度、改善系统的动态性能. 相似文献
85.
张腾飞 《建筑热能通风空调》2008,27(4)
下送上回通风方式目前得到了广泛的研究应用,其供冷运行时就是置换通风,但同样一套通风系统在一些地区的寒冷季节则有可能需要作供暖运行.为了获得下送上回通风系统在分别作供冷与供暖运行时的具体性能参数,本文应用实验测试与计算流体力学(CFD)模拟的方法研究了置于环境实验室内的某办公环境.研究中分析比较了该办公环境内的空气速度、温度以及追踪气体污染物的浓度分布.研究结果表明,下送上回通风方式作供冷运行时空气温度及污染物浓度分层现象明显,空气处于半混合状态,置换效果较好;作供暖运行时,温度及污染物浓度趋于均匀,通风系统性能接近于混合送风系统,不具备良好的抑制交叉污染的能力. 相似文献
86.
张腾飞 《建筑热能通风空调》2008,27(6)
当发生室内空气污染事故时,获知污染源释放的位置与强度等信息至关重要.利用污染物传感器提供的信息来推断室内空气污染源的研究属于反问题建模.反问题属于病态问题,因而必须采取一些特定的策略才能让反问题获得求解.本文总结了国内外有关应用反问题建模来辨识室内空气污染源的研究进展,以及反问题建模在传热、水污染以及大气污染等领域内的研究概况.辨识室内空气污染源的研究方法可归纳为四类,即分析法、优化法、概率法以及直接求解法.直接求解法不需要使用过多的假设,而且能够较好平衡计算效率以及计算精度,因而比较适于室内环境中污染源的辨识. 相似文献
87.
为克服传统的先分词再识别方法的缺点,提出了一种基于场景信息融合的姓名识别方法。该方法结合中文姓名的特点,综合考虑上下文信息、词本身信息、词典信息和姓名自身信息等场景资源对中文名实体的影响,将它们作为姓名识别的依据,同时引入了证据理论,通过场景资源信息的融合,最终识别出人名。通过对互联网上随机抽取的大规模真实语料的开放测试表明,该方法可以取得较高的召回率并同时保证较高的准确率。 相似文献
88.
碎石尺寸对碎石土强度影响的大型直剪试验研究 总被引:1,自引:0,他引:1
以田师府—桓仁铁路大前石岭隧道边坡碎石土为研究对象,配置了3组含碎石尺寸不同的重塑碎石土样并采用大型直剪仪进行了剪切试验研究,探讨了碎石尺寸对碎石土抗剪强度的影响作用规律。在此基础上,利用现代非线性理论-分形理论,采用分形几何方法研究了该碎石土重塑样的粒度分布特征,得出了不同碎石尺寸下碎石土的分形维数,并探讨了碎石土的强度特征与粒度分形维数之间的关系。研究表明在粗粒含量相同的情况下,碎石土的抗剪强度随着碎石尺寸的相对增大而增大;内摩擦角随着碎石尺寸的相对增大而增大;而黏聚力呈现相反的趋势,随着碎石尺寸的相对增大而降低;随着碎石尺寸的相对增大,分形维数增大,分形维数越大,其颗粒粒度分布越不均匀,反之分形维数越小,其颗粒粒度分布越均匀。碎石土抗剪强度和粒度分形维数有一定的相关性,黏聚力随着分形维数的增大而减小,而内摩擦角呈现相反的趋势,随着分形维数的增大而增大,黏聚力和内摩擦角均与粒度分形维数近似呈现抛物线函数关系。 相似文献
89.
针对一类工业控制系统中存在的非线性、大时滞等情况,提出一种基于双阶段神经网络的改进隐式广义预测控制方法。首先,设计了一种基于快速回归算法和蝙蝠算法的双阶段神经网络模型,用于对非线性时滞系统进行建模,避免非线性系统下的模型失配问题;其次,采用比例积分(proportional integration, PI)结构优化广义预测控制目标函数设计,提高隐式广义预测控制性能;同时,改进控制增量选取策略,利用所预测的未来控制增量修正当前时刻控制增量;最后,将所设计的预测模型和预测控制方法应用于一个数值案例和锅炉燃烧系统,验证了所提控制策略的有效性。 相似文献
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