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71.
反应溅射制备AlN薄膜中沉积速率的研究 总被引:14,自引:2,他引:14
通过对浅射过程中辉光放电现象及薄膜沉积速率的研究,发现随着氮浓度的增大,靶面上形成一层不稳定的AlN层,由于AlN的溅射速率远小于Al,从而使薄膜的沉积速率显著下降。同时还研究了其它溅射参数对薄膜沉积速率的影响。结果表明:随靶基距的增大靶功率的减小,不同程度引起沉积速率的下降;随着溅射气压的增大,最初沉积速率不断增大,当溅射气压增大到一定程度时,沉积速率达到最大值,之后随溅射气 压的增大,又不断减小。 相似文献
72.
在高铝含量镁铝合金系中添加0.4%稀土Nd进行变质处理,研究凝固组织中析出相的类型转变及形貌特征。结果发现,稀土元素Nd的变质作用使高铝含量镁-铝合金凝固组织中出现大量树枝晶;在亚共晶成分范围内,首先析出α相树枝晶,随着Al含量不断增加并接近共晶成分,α树枝晶周围出现β相晕圈并不断增厚,α枝晶数量减少,进而发生β相晕圈向β相树枝晶的转变,β枝晶数量增加,分枝变得发达。Nd的变质作用使共晶成分附近的镁铝合金凝固组织形貌发生明显改变,由未变质的典型共生共晶转变为变质后的α、β枝晶及共生共晶共存。 相似文献
73.
74.
针对现代无线通信系统中射频功率放大器的非线性与记忆效应,提出一种新的低复杂度的动态有理函数模型,该模型简化了有理函数模型,通过两个多项式的比进行建模,但分子是包络记忆多项式的形式,分母由无记忆多项式构成.通过模型仿真和预失真应用系统验证,结果表明:与记忆多项式模型相比,动态有理函数模型所需的系数要少30.6%,模型精度却与其相近,邻信道功率比(ACPR)改善约20 dB,而与有理函数模型相比,所需系数要少21.9%,模型精度改善2.4 dB,ACPR改善约15 dB.由此证明了该模型在复杂度和精确度上的优越性,对功放预失真的研究具有重要的参考价值. 相似文献
75.
全相位与Geiger算法的岩石声发射源定位方法 总被引:1,自引:0,他引:1
Geiger定位算法在岩石定位分析中得到广泛应用,但是对初始值要求非常严格,若初始值选择不当,则很难进入收敛范围。为了提高定位精度,减少迭代次数,针对这些问题,提出全相位与Geiger算法的岩石声发射源定位方法。首先进行花岗岩(50 mm×100 mm×50 mm)断铅实验,接着充分利用全相位FFT相位不变性的优势分析断铅信号,通过相位差法求出时延同时反演声发射源求出Geiger迭代初始值,最后综合最小二乘法与Geiger算法,迭代求出最优解。实验仿真结果显示此算法的平均误差相比美国PCI-2型声发射仪器定位结果降低了约5 mm,有效解决了Geiger初始值选取的问题,能够迅速进入收敛范围,提高了收敛速度和定位精度。 相似文献
76.
In this paper, a reaction-diffusion neural network with time delay in leakage terms and distributed synaptic transmission delays under homogeneous Neumann boundary conditions is investigated. By analyzing the corresponding characteristic equation, the local stability of the trivial uniform steady state and the existence of Hopf bifurcation are established. By using the normal form theory and the center manifold reduction of partial functional differential equations, explicit formulae are obtained to determine the direction of bifurcations and the stability of bifurcating periodic solutions. Numerical simulations are carried out to illustrate the main results. 相似文献
77.
工学结合下的高职院校顶岗实习已经成为专业教学计划的一门重要课程。本文针对目前我系教学管理中现存的一些问题,探讨适应工学结合下顶岗实习教学管理的方法和模式,并提出了必须坚持以学校管理为主体,逐步探索和完善顶岗实习教学全程动态管理运行机制。 相似文献
78.
79.
80.
竞争型神经网络存在"死点"问题,某些神经元在竞争中可能始终未能获胜而成为"死神经元",不仅造成神经元的浪费,而且造成训练误差偏大,无法达到训练误差的精度要求,不能很好完成它所担负的聚类或分类任务.针对该问题,研究竞争型神经网络的切入点,深入探讨了LVQ神经网络并且通过引入阈值学习规则,均衡神经元获胜的机会,较好地解决了该类网络在遇到"死"点时训练误差偏大的问题,仿真实验结果表明了该方法的有效性. 相似文献