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氟盐冷却球床高温反应堆(Pebble Fluoride-Salt-Cooled High Temperature Reactors,PB-FHR)的冷却剂温度反应性系数与其堆芯活性区的几何尺寸有直接关系,研究选取7Li摩尔含量为99.995%的2Li F-Be F2做冷却剂,对冷却剂温度反应性系数与PB-FHR的堆芯活性区体积的关系进行定量分析。利用SCALE5.1软件对不同堆芯活性区体积的PB-FHR的冷却剂温度反应性系数进行了研究。分析结果表明:堆芯活性区体积越大的PB-FHR,冷却剂温度反应性系数越趋于正值,堆芯活性区体积越小的PB-FHR,冷却剂温度反应性系数越趋于负值。基于四因子公式的分析表明,逃脱共振俘获的概率、不泄漏概率和热中子利用系数在不同堆芯活性区体积的PB-FHR内的差异是影响冷却剂温度反应性系数差异的主要原因。 相似文献
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基于0.15μm GaAs赝高电子迁移率晶体管(pHEMT)工艺,研制了一款应用于相控阵系统的集成数字驱动器的0.3~3.0 GHz高精度6 bit数控移相器芯片,通过级联6个不同移相单元可实现最小步进为5.625°的0°~360°移相范围。5.625°、11.25°、22.5°移相单元采用开关切换单阶磁耦合全通网络结构,45°移相单元采用开关切换电容补偿单阶磁耦合全通网络结构,90°、180°采用开关切换高通补偿两阶磁耦合全通网络结构。在片测试结果表明:在0.3~3.0 GHz频段内,数控移相器芯片64态移相均方根误差小于3°,插入损耗小于18 dB,全态移相附加调幅小于±1 dB,输入输出驻波小于1.9,静态功耗为3 mA@-5 V。芯片版图面积为5.00 mm×3.45 mm。 相似文献
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工业辐射成像领域中,系统获取的数据往往难以直接用于区分被检物体性质。分类学习作为机器学习的重要方向之一,可以充分挖掘不同类型的数据特征,在辐射成像领域有着巨大的应用潜力。然而工业辐射成像图像内容物和照射条件复杂,通过实际测量获取分类学习所需的完备训练集样本成本高、时间长。基于此背景提出使用数值模拟方法获得相应场景下的仿真数据,并通过仿真数据建立分类学习训练集的方法。分别采用基于集成学习的袋装树方法和基于K近邻分类方法对由仿真数据建立的训练集进行训练,抽取部分仿真数据作为测试集、实际工业数字辐射成像数据作为验证集对模型进行准确性验证。袋装树方法对测试集和验证集数据预测准确率分别为99.6%和81.25%;K近邻分类方法对测试集和验证集数据预测准确率分别为89.1%和50%。结果表明:袋装树方法对基于仿真数据的辐射成像分类学习具有较好的效果。 相似文献
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基于粉体喂料3D打印机研究3D打印玻璃纤维/热塑性聚氨酯共混材料的性能。结果表明:随着玻璃纤维质量分数增大,共混材料的拉伸强度呈先增大后减小趋势,当玻璃纤维质量分数为0. 08时,共混材料的拉伸强度最大,为51. 2MPa,较热塑性聚氨酯提高41%;弯曲强度和压缩强度先减小后增大再减小,当玻璃纤维质量分数为0. 15时,共混材料的压缩强度最大,为108. 35 MPa;冲击强度呈先增大后减小趋势,当玻璃纤维质量分数为0. 08时,共混材料的冲击强度最大,为15. 52 kJ·m~(-2),较热塑性聚氨酯提高39%。 相似文献
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目的对照DSA,研究64层螺旋CT血管造影(CTA)对下肢动脉闭塞性病变诊断的临床应用价值。方法对31例下肢动脉闭塞性病变患者行64层螺旋CTA检查,检查后2周内行DSA。CT数据重建采用最大密度投影、容积重建及多平面重建技术。DSA采用步进跟踪造影技术或分段DSA进行下肢血管检查,将CTA与DSA结果比较。结果在216个动脉节段中,2种检查方法狭窄程度显示一致的有157个,被CTA高估13个,低估6个。CTA对下肢动脉狭窄程度≥50%诊断的灵敏度为98.21%,特异度96.15%,准确率97.22%,阳性预测值96.49%,阴性预测值98.04%。结论64层CT血管造影是下肢动脉闭塞性病变评估的可靠方法,可为制订介入治疗方案提供准确的参考依据。 相似文献
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球床氟盐冷却高温反应堆作为第四代反应堆,选用2LiF-BeF2做冷却剂。2LiF-BeF2中含有微观吸收截面很大6Li核素,其摩尔含量会对冷却剂的温度反应性系数造成影响,因此研究6Li摩尔含量对冷却剂温度反应性系数的影响十分必要。本文以无限球床为计算模型,利用SCALE6(Standardized Computer Analyses for Licensing Evaluation)对不同6Li摩尔含量的冷却剂温度反应性系数进行研究。分析结果表明,当冷却剂中6Li摩尔含量占Li元素总量的0.005%时,冷却剂中6Li和7Li的宏观吸收截面大致相当;随着6Li摩尔含量的增大,冷却剂的温度反应性系数由负向正转变,并逐渐增大;基于四因子公式的分析表明,引起冷却剂的温度反应性系数由负变正的主要因素为热中子利用系数的变化。 相似文献
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