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采用改进的线性组合算符和幺正变换相结合的方法,研究了Rashba效应对半导体量子线中强耦合束缚极化子性质的影响。计算了Rashba效应的影响下量子线中强耦合束缚极化子的基态能量、有效质量和振动频率。数值分析结果表明:基态能量随库仑束缚势的增加而减少,随受限强度的增加而增大,而且在Rashba效应影响下,基态能量和有效质量比随库仑束缚势的变化曲线由原来的一条分裂为上下两条;振动频率随束缚势、受限强度和耦合强度的增加而加快;有效质量比随库仑束缚势和受限强度的增强而变大。 相似文献
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介绍了ZL-250型蒸发式空气冷却冷凝器的开发过程、结构特点和技术性能。现场标定结果表明,该产品具有结构紧凑、占地面积小、换热效率高和节约用水等优点,在冷却后的油品温度接近环境温度的工况下使用其经济效益特别显著。 相似文献
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丁晓静 《兵器材料科学与工程》2020,(4):46-50
为研究AA3004铝合金屈曲特性,在150、350℃退火后,制成十字型和H型板型结构;以H型样品建立有限元模型,施加5 kPa负风压,分析纯弯荷载下平面外变形,并用ANSYS软件分析非线性屈曲,计算临界屈曲载荷;十字型一侧受约束另一侧自由,H型两侧均受约束,分析两种样品的屈曲情况。结果表明:纯弯荷载下,H型无明显屈曲,符合纯弯板材变形规律,无明显变形扭转;初始缺陷越高,H型屈曲载荷受本构关系和相邻板材的约束越大。该方法计算的十字型和H型样品临界屈曲载荷最接近实际临界载荷,适用于高层建筑。 相似文献
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针对大多数深度学习算法只使用单一模态进行分类会导致结果具有偏差性的问题,提出了一种基于双模态特征的混合神经网络。该方法能够使用两种不同的模态训练分类模型,提高分类模型的准确率。首先使用传输层流量数据包的有效载荷特征作为数据包级模态,数据包的长度序列特征作为流级模态;其次分成两个路径使用神经网络分析双模特征;再次将两条路径提取的高维特征进行融合;最后输出模型的分类结果。分别使用两个公开数据集对模型进行训练和测试,实验结果表明,多模态模型的分类精确率分别达到96.46%和93.01%,与当前4种比较优秀的单模态和多模态方法相比,均有明显提升。 相似文献
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燃煤飞灰的显微颗粒类型与显微结构特征 总被引:8,自引:1,他引:8
利用光学显微镜和扫描电子显微镜对不同燃煤煤种和锅炉类型电厂飞灰进行观察研究,建立了燃煤飞灰微颗粒的系统分类方案,并揭示出各类颗粒的显微结构特征,首先根据物质成分将飞灰分出硅铝质,铁质,钙质和炭粒4个组,然后根据微观形貌和内部结构分出16种显微颗粒类型。研究发现空心微珠和子母珠是飞灰中普遍存在的显微颗粒类型,不仅广泛分布于不同粒级的硅铝质颗粒中,而且常见于钙质和铁质颗粒中,发现并命名了多孔微珠这一新的显微颗粒类型;在多种颗粒中广泛分布的次级细小灰球的发现,为飞灰显微结构的成因研究提供了科学依据。 相似文献
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