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991.
不同工艺参数对磁控溅射制备固态电解质薄膜LiPON的物理化学特性有巨大影响,使用机器学习对过程建模,能加强内部原理理解,优化参数提升薄膜性能.迁移学习通过挖掘历史数据集中的信息,提升模型精确度与泛化能力,从而更好地找到良好的工艺参数.本文以文献中磁控溅射制备LiPON的数据集为例,探究靶基距离、溅射功率、溅射气压对LiPON薄膜的离子电导率的影响.对比普通机器学习,迁移学习模型在多项误差指标上提升30%以上.通过模型遍历参数空间,搜寻最佳工艺组合,预测LiPON薄膜的离子电导率为2.04μS/cm,优于文献中的最优值,方差分析与实际样本证明了该方法具有可行性. 相似文献
992.
考虑不同成桩方式单桩特性的颗粒流数值模拟 总被引:5,自引:0,他引:5
采用基于离散单元法的颗粒流数值技术对砂土中(无黏聚力)设置就位后单桩在使用阶段的承载特性进行了数值模拟。对应工程中的挤土桩与非挤土桩,按照桩设置的不同方式研究并对比了静压沉桩方式与预埋式两种不同单桩在就位后的工作特性,对两种成桩方式下桩–土–筏板的共同作用特性也略作了比较。分析中,克服传统的连续介质力学模型的宏观连续性假设,研究加载过程中桩体力学行为表现与桩周土体的细观结构参数反应的联系,增进了对桩基工程承载特性与土体渐进破坏演变过程的深入理解。此外,将模型试验与数值模拟结果作了对比分析,桩端荷载–位移曲线特征有较好的一致性。 相似文献
993.
用P291[二(二异丁基甲基)磷酸]、TRPO(三烷基氧膦)协同流动载体,N205为表面活性剂,液体石蜡为膜的增强剂,磺化煤油为溶剂,H_2SO_4溶液作内相试剂的乳状液膜体系迁移富集铀(Ⅵ)。研究了乳状液膜的稳定性、温度、铀的浓度、外相pH值、乳水比、油内比等因素对富集铀的影响。实验表明,在此适宜条件下铀的迁移富集率可达99.5%~100.4%。此情况下,常见共存离子如Fe~(3+)、Th~(4+)、Al~(3+)、Ca~(2+)、Mg~(2+)、La~(3+)、Y~(3+)、V~(5+)、Mn~(2+)、Mo~(6+)、W~(6+)、Zn~(2+)、Ti~(4+)、Cu~(2+)、Pb~(2+)等,大量稀土(∑RE~(3+)),碱金属和碱土金属离子都不迁移富集。Cl~-、F~-、NO_3~-、CiO_4~-、SO_4~(2-)、CO_3~(2-)、SiO_3~(2-)、PO_4~(3-)等也不影响迁移富集。只有铀(Ⅵ)能与这些离子得到满意的分离。此法已用于富集测定水和废水中的痕量铀,结果令人满意。 相似文献
995.
采用空气动力学中的Kutta-Joukowski升力定理分析了提升管内颗粒的受力,得到了Kutta-Joukowski力FK-J的计算公式FK-J=ρg(vg,Z-vp,Z)(?vp,Z/?r)r.根据在大型冷模实验装置上由PV-6D型颗粒密度两用仪测量的局部固含率和颗粒速度径向分布的实验数据,计算了Kutta-Joukowski力在提升管内的分布特征,分析了颗粒循环量、表观气速、轴向位置对其径向分布的影响.结果表明,当无因次半径r/R=0时,FK-J=0,在r/R=0.85时,FK-J最大;FK-J随颗粒循环量增大而增大,表观气速对FK-J的径向分布没有显著影响;在提升管内的充分发展段FK-J的数值明显大于提升管加速区和出口约束区.由实验数据回归出了提升管内FK-J径向分布的经验关联式,计算值与理论值吻合较好. 相似文献
996.
997.
998.
桂花颗粒冲剂与桂花果冻的研制 总被引:1,自引:0,他引:1
以新鲜桂花为主要原料,研制了桂花颗粒冲剂和桂花果冻2种休闲食品。结果表明,桂花总固形物最佳煮提条件:料水比1:13,煮提时间60min,煮提次数2次;桂花颗粒冲剂最佳原料配方:桂花煮膏粉、麦芽糊精、蔗糖粉质量比2:3:3;而桂花果冻的最佳原料配方为:桂花煮膏粉、蔗糖粉、柠檬酸、卡拉胶的质量比2:10:0.6:1.2,可分别制得口感好、有桂花独特香味且具有保健功能的新型桂花颗粒冲剂和桂花果冻。 相似文献
999.
1000.
阐述了化工生产分为热力迁移和机械迁移两个过程,并介绍颗粒学的兴起,认为颗粒技术是化工机械专业研究的中心内容之一。 相似文献