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氚钛靶是D-T中子发生器的重要元部件,氚钛靶在存储过程中存在着内部氚衰变并积累氦的过程,氦泡的形成将对氚钛膜的稳定性产生重要影响,因此研究存储数年的氚钛靶的辐照损伤效应对了解氚钛靶的有效使用寿命有重要意义。选择采用扫描电镜、扫描电镜能谱分析和 X射线衍射对氚钛靶表层进行检测发现:束流辐照以后氚钛靶表层元素主要为Mo和少量的Ti,表面不存在任何氚化物的物相结构。结论表明:氚钛靶在长达12年的存储时间内,表层氚化钛有效层存在大量脱落的现象。 相似文献
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Y3Al5O12:Tb3+粉体的制备及其发光特性 总被引:1,自引:0,他引:1
以AlF3和H3BO3作助熔剂,经过固相反应,在1 350℃保温4 h成功制备出结晶较好、粒度分布均匀且粒径为0.5~2.0μm的Y3Al5O12:Tb3 (YAG:Tb)单相粉末样品.通过对样品的紫外光和真空紫外光激发下的发光特性研究,发现在147 nm真空紫外光的激发下,YAG:Tb样品的真空紫外激发光谱(λem=543nm)由位于140~190nm之间的铝酸根基团吸收、O2-→Y3 电荷迁移带吸收以及Tb3 的特征吸收组成,其发射光谱由激活离子的特征发射峰构成,发光强度有明显提高. 相似文献
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随着建筑业的飞跃发展,高强混凝土的应用越来越普遍。本文就高强混凝土在建筑施工中的具体应用进行了分析,以此增加混凝土强度,加快周转并缩短工期。 相似文献
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利用ZF-300 keV中子发生器,采用伴随粒子法研究D+离子束和自成型钛靶的中子产额随束流轰击时间的变化特性;利用X射线衍射分析和扫描电镜分别研究束流对靶物相结构和表面形貌的影响。结果表明,随D+离子束的轰击和注入,中子产额随轰击时间的变化逐渐变大,中子产额达到最大值后又随轰击时间的变化逐渐变小;束流轰击前后靶表面无熔坑出现,随D+离子束流的增大,靶表面的条纹状痕迹逐渐消失;D+离子束的轰击未改变自成型钛靶的物相结构。基于离子与固体相互作用的数值模拟,分析讨论了D+离子束和自成型钛靶的作用机制。 相似文献
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针对核辐射 n-γ 混合场,研制了一种以 Gd 为核心屏蔽粒子, SEBS 为基体的环境友好型射线柔性综合屏蔽体,该材料具有绿色环保、生产节能、综合防护、柔性可塑、可回收使用等特点。扫描电镜结果表明 Gd2O3 粉末呈颗粒状均匀分布,在基体中有良好的分散性; X 射线衍射和红外光谱结果表明 Gd2O3 和基体本质上属于物理机械混合,不涉及化学键变化; γ 射线和热中子屏蔽性能验证表明,随着 Gd 面密度的提高, γ 射线和热中子透射率吸收遵从指数衰减规律;当 Gd 面密度为0.018 4 ~ 0.291 3 g/cm2时,材料在39 keV、59 keV和122 keV下 γ 射线透射率为83.73%~11.48%,75.43%~2.73%和93.03%~51.64%;当 Gd 面密度为0.018 9 ~ 0.070 9 g/cm2时,材料中子透射率为45.74%~35.78%。该柔性射线综合屏蔽体有效弥补了传统防护材料的弊端,在未来舰船生物屏蔽、核医学诊疗、安全检测等领域具有潜在应用价值。 相似文献
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人工草地种植是实现草地生态环境保护和牧户生活质量改善的重要途径,也是草业生产和环境治理中的重要内容之一。为了研究人工草地种植是否能达到预期的生态调节效果,该文以锡林郭勒草原的镶黄旗作为研究区域构建APG-ABM模型,模拟了五种情景下未来30年的草地发展状况,分析了牧民收入以及生态压力等指标的变化趋势。实验结果表明,未种植人工草地的情况下,牧民分别以经济效益或生态效益优先时,牧民人均收入分别在35 000元及20 000元左右,前者压力指数在[0.8,1]区间内,后者压力指数稳定在0.5以下。种植人工草地后,牧民人均收入分别达到70 000元及55 000元左右,压力指数前者在[0.7,0.9]内波动,后者稳定在0.2左右。将50%的草地资源保护后,牧民人均收入处于45 000~50 000元,生态压力处于0.5以下的正常水平。因此,人工草地的广泛种植能够使生态压力得到明显缓解,并且牧民人均收入显著提高,有利于加强中国草地生态建设。 相似文献
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为研究飞机末端红外对抗作战效能,通过建立红外对抗仿真系统,分别对飞机红外特性、诱饵干扰特性、激光定向干扰特性进行建模仿真,通过红外特征实时解算的方法建立红外对抗场景,结合不同作战环境、干扰场景的飞机末端防御,进行红外图像渲染和模型解算,为红外干扰效能评估提供实时的红外对抗场景。结合典型的作战态势和飞机机动方式,仿真分析了导引头视场内的目标与诱饵动态红外场景,进行飞机末端防御的不同干扰手段干扰效能评估和干扰使用策略研究。仿真结果表明,飞机红外对抗仿真系统能有效地对末端红外对抗作战效能和干扰策略想定进行研究。 相似文献
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随着人机对话系统的不断发展,让计算机能够准确理解对话者的对话意图,并根据对话的历史信息对回复进行意图预测,对于人机对话系统有着十分重要的意义。已有研究重点关注根据对话文本和已有标签对回复进行意图预测,但是,在很多场景下回复可能并没有生成。因此,文中提出了一种结合回复生成的对话意图预测模型。在生成部分,使用Seq2Seq结构,根据对话历史信息生成文本,作为对话中未来回复的文本信息;在分类部分,利用LSTM模型,将生成的回复文本与已有的对话信息转变为子句级别的表示,并结合注意力机制突出同一轮次对话句与生成回复的联系。实验结果表明,所提出的模型相比简单基线模型取得了2.54%的F1-score提升,并且联合训练的方式有助于提升模型性能。 相似文献