排序方式: 共有33条查询结果,搜索用时 609 毫秒
11.
12.
13.
1 INTRODUCTIONThehigh energyparticlephysicsexperimentsneeddetectors ,whichcanbeusedinhighradiationenvironment.Thesedetectorsrequir 相似文献
14.
CaO-Al2O3-SiO2-F玻璃的红外光谱和热膨胀行为 总被引:1,自引:0,他引:1
采用传统熔融冷却法制备了CaO-Al2O3-SiO2-AlF3(A系列)和CaO-Al2O3-SiO2-CaF2(C系列)系统玻璃。利用傅立叶红外光谱(FTIR)研究了氟对玻璃结构的影响,使用最小二乘曲线拟合法对第1谱带分峰拟合,并对次强谱带的弯曲振动分类,分析了各组振动与氟的关系。另外通过玻璃的热膨胀行为分析了氟对玻璃软化温度和热膨胀系数的影响。结果表明,氟在A系列和C系列中玻璃的结构变化不大,氟主要与铝生成Al-F键作为网络形成体存在,氟含量最大的A4中生成[AlO3F]四面体和[AlO2F2]四面体;氟含量增加,A系列和C系列的软化温度(Tf)都会降低,而热膨胀系数变化不大。 相似文献
15.
采用传统熔融冷却法制备了CaO-Al2O3-SiO2-AlF3(A系列)和CaO-Al2O3-SiO2-CaF2(C系列)系统玻璃,在其组成范围SiO245mol%、Ca/Al1(mol)、F/Al1(mol)内,利用Doweidar密度模型在CaO-Al2O3-SiO2-F系统玻璃A系列和C系列中分别得到AlO3F四面体的体积,其值可认为是一常数VAl-f=57.82×10-24cm-3,与引入氟的形式(CaF2或AlF3)和化学计量浓度的改变无关;AlO4四面体的体积大于AlO3F四面体体积(VAl-fVAl-o),分析认为这与质点间的键力发生改变有关(fAl-ffAl-0),键力越小,质点间的距离越大,使VAl-f变大。由此模型得到的CaO-Al2O3-SiO2-F玻璃理论计算密度值与实际测量密度值基本相符,误差小于0.03%。 相似文献
16.
The Yb3^+ -doped silicate, phosphate and borophosphate laser glasses were prepared by means of conventional melt quenching technology. The physical and spectral properties of the glasses were investigated. The results show that, due to the existence of OH^-, the fluorescence lifetime of phosphate glass is shorter than that of silicate glass, so silicate glass has better spectral properties than phosphate glass. Silicate glass has better mechanical and thermal properties than phosphate glass, but with the addition of B2O3, mechanical and thermal properties of phosphate glass are improved greatly without fluorescence quenching effect. This kind of borophosphate glass can be used in high average power solid state lasers. 相似文献
17.
18.
19.
高水膨胀材料充填采煤试验研究 总被引:8,自引:0,他引:8
为在王庄煤矿进行充填采煤,研制出具有高水膨胀特性的充填材料并对采空区充填系统工艺进行了研究。该材料具有膨胀性能好、固化时间短、早期强度高、可自流输送等特点。材料2 h内呈液态并具有良好的流动性,可自流输送;2 h后开始固化并伴随体积膨胀,能够实现主动接顶支护;12 h单向抗压强度达0.5 MPa;28 d单向抗压强度达2.2 MPa。结果表明:采用该高水膨胀材料充填开采后,采煤工作面超前压力峰值大幅减小,矿压显现不明显;充填区域顶底板移近量最大仅为20 mm;工作面对应的地表最大下沉值为5 mm。 相似文献
20.
人工神经网络在玻璃配方设计中的应用研究 总被引:4,自引:0,他引:4
应用人工神经网络技术,采用Neuralworks Predict软件建立BP网络模型,通过对R2O-MO-Al2O3-SiO2系统玻璃组成与热膨胀系数关系实验数据的训练,以期能预测该系统指定组成的玻璃的热膨胀系数?研究结果表明,所建立的神经网络模型能较正确地反映玻璃氧化物组成与其热膨胀系数之间的规律性。模型对给定组成玻璃热膨胀系数的预测值与实际测试值的相对误差在6.4%以内,表明由神经网络技术建立的这一模型能正确反映R2O-MO-Al2O3-SiO2系统玻璃组成与热膨胀系数间的内在规律性。 相似文献