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作者利用x光衍射分析技术和扫描电子显微镜分析技术研究了仿铜金属光泽釉的结构,分析结果表明:在釉层表面有大量金属氧化物——尖晶石类矿物析出,其主要晶形为三角形、六边形及树枝状的微晶集合体;而且尖晶石晶体呈定向生长,其{111}晶面与釉层表面平行,尖晶石晶体在釉层中的规则排列,表明仿铜金属光泽釉的结构是一种平衡结构(晶体)和耗散结构(晶体的有序排列)组成的混合结构。其产生金属光泽的机理是,在釉层表面有大量的尖晶石晶体析出,且尖晶石晶体结构中原子密度较大的{111}晶面与釉层表面平行,从而对光线产生强烈反射作用的结果。 相似文献
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超大尺寸IGZO(InGaZnO)产品在高温高湿(50℃/80%)信赖性评价中易发生异常显示不良(Abnormal Display,AD)。其不良原因主要是集成栅极驱动电路(Gate Driver On Array,GOA)的关键器件M2转移特性曲线(IDS-VGS)在评价中发生了严重正移。本文通过脉冲实验,模拟GOA关键器件M2的实际工作环境,重现了转移特性曲线严重正移的不良现象。通过设置不同的脉冲实验,揭示了造成不良的主要影响因素:M2器件关闭时,漏极与源极之间的压差VDS过大,使IGZO膜层内的氧空位VO+在电场作用下同时向IGZO与GI(Gate Insulator)的边界及源极端迁移,由于氧空位VO+对电子的捕获作用,最终导致转移特性曲线发生正移,并发现迁移的氧空位VO+经过加热后可以复原。此外,在不改变IGZO成膜条件下,通过减小M2器件关闭时的VDS压差,... 相似文献
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为研究适用于高浓度废弃尾矿砂浆充填体的胶凝材料,通过扩展度等试验检测不同粉煤灰掺量下砂浆流变特性,并分析试验方法的适用性;通过检测砂浆微观性质探究粉煤灰基胶凝材料作用机理。结果表明:扩展度与L管模型试验的相关性为0.985,说明扩展度可作为L管的预试验,协同表征砂浆流变性能;掺入10%粉煤灰的砂浆屈服应力降低了13.06%~24.74%,3 d强度提升了40%,7 d强度提升了9.9%,使固废综效得以充分发挥;随粉煤灰含量逐渐增加,浆液离子浓度逐渐降低,导致胶凝颗粒间斥力增加,颗粒更为分散;同时10%掺量粉煤灰的浆液3 d水化放热累计量261.696 J/g,提升了2.9%,孔隙率15.15%降低了4.02%,即粉煤灰的“滚珠”特性一定程度上改善了流动性并提升了硬化体强度。 相似文献
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过孔搭接失效一直是TFT-LCD行业中重点改善的不良之一。为了解决该不良,本文分析了不同刻蚀模式(ICP和ECCP)对过孔形貌的影响,利用四因子法研究ECCP模式刻蚀参数(压力、偏置/源极射频功率及O_2/SF_6气体比例)对刻蚀速率和均一性的影响,并得出ECCP过孔改善的最佳刻蚀参数。结果表明:ECCP模式下,氮化硅刻蚀过程中物理轰击对GI截面的下沿与Cu接触区域形成损伤后产生的缺陷,是诱发过孔腐蚀的主要因素,ICP模式无腐蚀。反应腔压力增大刻蚀速率增大,均一性下降;偏置射频功率增大,速率增大,均一性提高;源极射频功率增大,速率变化小,均一性下降;O_2/SF_6气体比例对速率影响小,O_2含量越高,均一性越高。为达到PR胶保护GI下沿截面的目的,反应压力增大到1.7Pa,偏置射频功率减小到30kW,源极功率增加到30kW,O_2/SF_6气体保持比例1∶1后,增加了氮化硅的刻蚀量,减小PR胶的内缩量,避免物理溅射表面损伤;同时刻蚀速率达到750nm/s,均一性达到10%,腐蚀发生率为10%~0,使ECCP刻蚀模式对过孔的腐蚀影响得到有效解决。 相似文献
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综述了对自组装量子点形态和生长过程所做的探讨和研究。介绍了关于量子点成核和形态的热力学理论、量子点生长过程的计算机模拟及Ge/Si(001)和InAs/GaAs(001)量子点生长和形态的实验观察。鉴于InAs/GaAs(001)体系的复杂性,把对InAs量子点的观察和研究分为"微观"和"宏观"两种。微观研究对象包括量子点原子尺度上的结构、量子点表面小晶面的晶体学的精确取向等,这些性质可能受热运动的影响比较大,在一定程度上是随机的,它们代表了量子点生长行为的复杂性;宏观研究的对象是指量子点密度、纳米尺度形态等大量粒子统计意义上的集体行为,这些性质和行为可能更具有实际意义。因此作者认为,目前研究量子点生长和形态更为有效的方法应该是探寻以量子点宏观行为所表征的简单性。重点介绍中科院半导体所半导体材料重点实验室最近所做的对InAs/GaAs(001)量子点生长过程的实验观察。结果表明,在一般生长条件下(富As,500℃,0.1ML/s),InAs量子点成核和生长应该都是连续的,没有经历被普遍认为的不连续(一级)相变。按照作者的观察,把InAs量子点成核看作是连续(二级)相变更为贴切。 相似文献
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基于小波包变换和径向基神经网络技术的汽车后桥总成故障诊断研究 总被引:1,自引:0,他引:1
现代汽车工业中,汽车故障有近20%是由汽车后桥引起。后桥故障诊断的难度大并且技术落后,导致后桥总成故障率居高不下,给厂家带来了巨大的经济和名誉损失。为了替代落后的诊断方法,实现后桥总成故障诊断的囱动化和智能化,降低后桥总成故障率,本文基于小波包变换和径向基神经网络技术提出了一种新型的汽车后桥总成故障诊断算法。首先,介绍了小波包和径向基神经网络的基础知识并对常见后桥故障类型进行了分类,得到后桥总成故障模式;然后,实现了对重构后桥振动信号进行四层小波包重构,得到了各频率段能量特征向量,继而与重构信号的方差、偏度和峰度构成了特征输入向量;接着,使用适量的后桥振动样本数据进行建立并训练了用于故障诊断的径向基神经网络;最后,利用50套后桥验证数据验证了所建立的神经网络在故障诊断中的实际效果,网络的故障诊断率迭到了92%。 相似文献