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自软X光激光发现以来,实现低激发阈、台式软X光激光一直是一个十分重要的研究方向.利用毛细管放电激励产生软X光激光,是实现台式软X光激光的主要方案之一.实验采用20 cm长的毛细管,利用X射线二极管(XRD)探测了毛细管放电抽运软X光46.9 nm激光输出.研究表明,放电电极的材料并不是影响激光输出质量的决定性因素.但考虑到电极元素的飞溅,在长时间的实验研究中,选择钼电极更为有利.电极形状在放电过程中只影响预脉冲的导通情况,而对激光影响并不大.在更长毛细管的实验中,选择锥状端面的电极将有利于预脉冲的导通,以便获得激光输出. 相似文献
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为了约束输配电系统中存在的异常用电行为,文中提出一种基于小波和长短期记忆混合神经网络的电力用户异常用电模式检测模型。提出异常用电模拟算法用于生成异常用电数据序列;利用长短期记忆网络构建特征提取网络,从用电数据中提取出不同的序列特征;以小波神经网络为核心构建模式映射网络,实现序列特征到用电模式的映射,完成异常用电模式检测。通过CER Smart Metering Project数据集测试,文章提出的异常用电检测模型与传统网络模型相比,具有更高的检出率、更低的误检率和更高的贝叶斯检出率。 相似文献
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为了提高毛细管放电类氖氩46.9 nm软X射线激光的强度,研究了工作介质中气体的掺杂对激光强度的影响。研究表明,在纯Ar中掺入适量的He显著地提高了激光的输出强度。通过对比在Ar中掺入Ne、N2以及Kr等其他气体的实验,系统地分析了He的掺入对等离子温度的影响,找到了在特定工作气压下最佳的掺杂比,有利于进一步提高毛细管放电46.9 nm软X射线激光的强度。在放电等离子体极紫外光刻(EUVL)光源研究过程中,也采用了在Xe中掺入适量He的方式以提高13.5 nm的输出强度。 相似文献
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为提高基于量子进化算法(QEA)在宽带极紫外(EUV)多层膜设计中的求解效率和精度,本文利用宽带多层膜的光学性能评价函数的梯度信息改进QEA,建立具有明确进化方向的适用于宽带EUV多层膜设计的改进型量子进化算法(IQEA)。对比分析了基于IQEA和QEA的宽带Mo/Si多层膜的膜系设计过程和结果,结果表明,基于IQEA的多层膜膜系设计理论方法具有更优越的求解效率和精度;同时,IQEA同样可以小种群规模进行多参数优化。基于IQEA的宽带Mo/Si多层膜的设计理论实现了包括入射角为0°~18°,反射率达50%的宽角度多层膜,以及反射光谱带宽为13~15nm,反射率达25%的宽光谱多层膜的设计。基于IQEA的宽带高反射率EUV多层膜的理论膜系设计方法为复杂多层膜的理论设计提供了一种可供选择的高效膜系设计方法。 相似文献
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穿流筛板空冷塔设计参数的分析 总被引:2,自引:0,他引:2
结合开封空分设备厂空冷塔的操作数据,对该塔进行了流体力学核算,并结合文献上发表的数据,对穿流筛板有关参数的选取进行了分析对比。这些结果对穿流筛板空冷塔的设计和正常操作均有指导价值。图4表2。 相似文献
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采用碳酸氢钠和氯化镨制备八水碳酸镨颗粒后,运用TG-DSC技术,在不同程序升温下,研究八水碳酸镨(Pr_2(CO_3)_3·8H_2O)的热分解过程。分别采用Ozawa-Flynm-Wall法、Kissinger法、Crane法和Coats-Redfem法确定其热分解动力学参数。TG-DSC表明,八水碳酸镨热分解过程为3个阶段,第一阶段为脱水反应,第二阶段碳酸镨分解为Pr_2CO_5,第三阶段为Pr_2CO_5分解为Pr_6O_(11)。运用Coats-Redfem积分法得出第二阶段反应的反应机理受二维扩散机理控制,第三阶段反应的反应机理受成核和生长机理控制。在确定了八水碳酸镨热分解反应机理函数的前提下,实验计算得出三阶段反应的表观活化能E分别为47.24 kJ·mol~(-1)、220.94 kJ·mol~(-1)、120.71 kJ·mol~(-1);指前因子A分别为5.80×10~4 S~(-1)、1.35×10~(11) S~(-1)、6.22×10~2 S~(-1);第一阶段和第二阶段反应级数约为1,第三阶段反应级数为0.88。 相似文献
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针对EUV多层膜的表征和设计过程中普遍采用的遗传算法(GA)存在的大种群和求解效率低的问题,本文将实数编码量子进化算法(QEA)应用于EUV多层膜的表征和宽光谱EUV多层膜的设计过程中。分别采用实数编码GA和QEA对理论仿真的EUV多层膜的X射线掠入射反射谱进行反演拟合和宽光谱EUV多层膜的反射谱进行设计,进而将QEA在EUV多层膜表征和设计方面的性能进行对比分析。分析结果表明,QEA在多层膜的表征方面具有小种群和反演求解效率高的优点,多层膜的膜厚拟合精度可达±0.1nm;在多层膜设计方面,量子进化算法同样具有小种群的优势,同时求解效率较GA算法接近,设计的多层膜反射率带宽为13~15nm,反射率可达25%。相关工作展现出QEA算法在多层膜研发方面的应用价值,为进一步工作打下基础。 相似文献
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