有限区间信号边界效应问题的研究

研究了截断信号边界的“吉布斯”现象及数字滤波器相位特性对有限区间信号滤波处理的影响，在阐明了有限区间信号处理中边界效应物理本质的基础上，探讨了数字信号处理中通常所采用的边界处理方法的有效性问题，提出了一种命名为端值延拓法的新的边界处理方法，通过比较分析和实例验证表明这种方法的优越性，文中以零相位数字滤波及运用MALLAT算法对有限区间信号进行小波分解与重构为实例，介绍了其边界效应问题及解决方案，取得了很好的效果。     

柳沟庄—窟窿山油藏储集层裂缝类型及特征

根据岩心描述、薄片观察、X－CT扫描以及钻井、测井等资料，研究了酒西盆地青西坳陷柳沟庄－窟窿山油藏裂缝性储集层的类型及特征，分析了控制裂缝发育的地质因素及裂缝对油气的控制作用，认为储集层裂缝有3种基本类型，即构造裂缝、构造熔蚀缝和饼状破裂，主要受构造应力场及构造位置等因素的控制。根据裂缝形态、充填特征及其相互关系，裂缝的形成主要有3个期次，其中喜马拉雅运动晚期形成的第三期理解缝对油气运移和聚集最有效。研究结果表明，裂缝是柳沟庄－窟窿山油藏主要的储集空间和控制油气富集的因素。     

复相材料的循环变形行为

对三种组织状态的F-M复相钢进行了对称和非对称循环加载条件下的形变研究.结果表明,双相钢的循环变形行为,不仅与组织中位错组态的演变过程有关,同时也受循环载荷大小、类型以及加载方式所影响.分析表明,双相钢的循环硬化、软化行为主要受控于两个基本过程,即循环变形时位错组态演变的物理过程和相间分载应力的转嫁、相间残余应力变化的力学过程.     

基于PLC的多组空压机组监控系统的研制

介绍PLC在多组空压机组自动控制中的应用，叙述了系统的硬件配置和软件设计。投入运行后，大大提高了空压机运行的安全可靠程度和自动化控制水平。     

高质量ZnO薄膜的退火性质研究

在LP－MOCVD中，我们利用Zn(C2H5)2作Zn源，CO2作氧源，在（0002）蓝宝石衬底上成功制备出皮c轴取向高度一致的ZnO薄膜，并对其进行500℃-800℃四个不同温度的退火。利用XRD、吸收谱、光致发光谱和AFM等手段研究了退火对ZnO晶体质量和光学性质的影响。退火后，（0002）ZnO的XRD衍射峰强度显著增强，c轴晶格常数变小，同时（0002）ZnOX射红衍射峰半高宽不断减小表明晶粒逐渐增大，这与AFM观察结果较一致。由透射谱拟合得到的光学带隙退火后变小，PL谱的带边发射则加强，并出现红移，蓝带发光被有效抑制，表明ZnO薄膜的质量得到提高。     

石油测井仪器可靠性指标探讨

在分析常用可靠性指标及其应用现状的基础上，根据可靠性理论及石油测井仪器的特点。提出了石油测井仪器的可靠性模型。在探讨常用可靠性指标对石油测井仪器适用性的同时，提出将平衡稳定工作时间NWTURE和免维修测井井次NOLWNM作为石油测井仪器可靠性指标的思想；探讨了获取可靠性指标的途径。给出了推荐使用的石油测井仪器可靠性指标。     

纳米α-FeOOH颗粒的形态和结构

以硫酸法钛白的副产物绿矾为原料，采用滴加法制备纳米铁黄（α－FeOOH）颗粒。研究了反应体系的pH值、反应温度、通氧速率、搅拌速率和添加剂等对铁黄颗粒形态结构的影响，采用XRD、TEM等分析手段对颗粒进行表征。结果表明，调节体系pH值能控制铁黄晶型结构和色相；改变通氧速率、搅拌速率、添加剂种类以及反应温度等可以调节纳米α－FeOOH的大小和分散性。     

MEMS移相器及其在微型通信系统中的应用

从传统移相器的构造和原理出发，进一步分析了MEMS移相器的结构、特性。结果表明，MEMS移相器具有传统移相器所无法比拟的体积小、损耗小、成本低、频带宽、易于集成等突出优点。随着高阻硅衬底在微波领域应用的扩展，MEMS移相器介质损耗大幅度降低，将能与信号处理电路一同集成于硅衬底上，便于相控阵雷达等通信系统实现微小型化。     

新型高k栅介质材料研究进展

随着半导体技术的不断发展，MOSFET（metal-oxide-semiconductor field effect transistor）的特征尺寸不断缩小，栅介质等效氧化物厚度已小至nm数量级。这时电子的直接隧穿效应将非常显著，将严重影响器件的稳定性和可靠性。因此需要寻找新型高k介质材料，能够在保持和增大栅极电容的同时，使介质层仍保持足够的物理厚度来限制隧穿效应的影响。本文综述了研究高k栅介质材料的意义；MOS栅介质的要求；主要新型高k栅介质材料的最新研究动态；展望了高k介质材料今后发展的主要趋势和需要解决的问题。     

振动力场作用下聚合物挤出制品结构与性能的质量控制与优化

利用实验数据，分析与研究振动场振动参数对聚合物挤出制品质量的影响，对聚合物挤出制品的熔体流动速率，微晶结构，拉伸强度等主要性能质量指标，建立以振动频率为主要控制变量的神经网络模型，并引入信息分配模型，探讨了一个网络输入节点下神经网络学习样本的特征提取与优化。实验结果表明，经过信息预处理的学习样本，可以使网络有更好的收敛效果。