欠掺杂YBa2Cu3O7-δ中相位相干对正常态内耗的影响

本文测量了一系列欠掺杂YBa2Cu3O7-δ在kHz范围声衰减,在Tc之上150～170K附近观察到内耗随温度降低幂指数形式衰减,分析表明这一衰减与正常态赝能隙的打开有关.根据V. J. Emery的观点,赝能隙是载流子的配对能隙,直到Tc载流子对之间才出现长程相位相关,从而表现出超导性.在此基础上,我们提出一个唯象理论,与上述衰减符合较好,并得到幂指数因子在2～4之间.进一步地,与自旋点阵驰豫率的比较发现,欠掺杂YBa2Cu3O7-δ的1/T1只在赝能隙打开处T*出现一次下降,在Tc无明显异常,而内耗则分别在T*和Tc处出现下降,我们的分析指出,这一不同与内耗和1/T1的相位相干因子F不同有关,1/T1对F不敏感,只在T*出现一次下降,而内耗对F很敏感,在T*出现一次下降后,由于在Tc处F开始起作用,再次引起内耗在Tc处下降.     

石墨掺杂MgB2线材制备及其超导性能研究

利用原位粉末套管法制备出石墨掺杂的MgB2-xCx／Fe（x=0．00，0．05，0．10）超导线材，采用两种工艺制度对线材进行了最终热处理．结果显示，石墨掺杂可以有效地提高MgB2线材的临界电流密度（Jc）和磁通钉扎力（Fp）．常规热处理线材的Jc（B）和Fp（B）性能均优于快速热处理的，其主要原因是不同热处理制度导致的显微结构差异．     

实用化MgB2超导材料研究进展

本文综述了实用化MgB2超导材料的最新研究进展．最新的理论和实验结果表明通过元素替代和掺杂，有希望进一步提高MgB2超导线带材的临界电流密度和磁通钉扎特性，完全可以达到实用化要求．目前MgB2超导磁体的制备技术研究已经开始，极有可能开发出采用闭路循环制冷机制冷的核磁共振成像仪（MRI）取代现在医学上使用的基于低温超导的核磁共振成像系统．     

代数数极小多项式的近似重构

给出了代数数极小多项式近似重构的误差控制条件,进而基于同步整数关系探测算法SIRD,得到一个从代数数近似值重构其准确极小多项式的完备的新算法,从而将“采用近似计算获得准确值”这一思想的适用范围从有理数扩展到代数数.     

施工方案的多目标最小方差法优选决策的研究

大型工程施工方案的评价决策是一个多目标、结构复杂、因素众多的大系统.利用模糊互补判断矩阵的最小方差排序方法对多目标施工方案的决策进行了研究和探讨.     

采用X-射线衍射测定YBa2Cu3Ox中的氧含量

本文详细介绍了采用X-射线衍射测定YBa2Cu3Ox中氧含量的实验细节并采用此法测定了六个样品的氧含量。结果表明：分别在空气和氧气中生长的名义成分为123 15wt.!1 0.5wt.?O2的样品的氧含量分别为6.63和6.76。经渗氧处理后，氧含量分别增加至6.88和6.94。在名义成分为123 15wt.!1 0.5wt.%Pt的样品中也得到类似的结果。本文对采用X-射线衍射测定YBa2Cu3Ox中氧含量的合理性和测定精度进行了讨论。     

实用化MgB2超导材料研究进展

本文综述了实用化MgB2超导材料的最新研究进展.最新的理论和实验结果表明通过元素替代和掺杂,有希望进一步提高MgB2超导线带材的临界电流密度和磁通钉扎特性,完全可以达到实用化要求.目前MgB2超导磁体的制备技术研究已经开始,极有可能开发出采用闭路循环制冷机制冷的核磁共振成像仪(MRI)取代现在医学上使用的基于低温超导的核磁共振成像系统.     

热处理和添加元素对MgB2晶畴尺寸和微观应变的影响

用X射线衍射仪和扫描电镜研究了热处理温度和添加元素(Ti, Zr)对单相MgB2粉末样品的晶畴尺寸和微观应变的影响.结果表明,无论是没添加的还是添加了合金元素的MgB2样品,随热处理温度的升高晶畴尺寸明显增大.在同样处理制度下,添加元素样品的晶畴尺寸明显小于不添加的样品.随热处理温度的升高,微观应变有降低的趋势.晶畴尺寸的测试结果与扫描电镜的观测结果表现出很好的一致性.实验说明,添加元素(Ti, Zr)MgB2样品临界电流密度的提高,与晶格畸变增加,晶畴尺寸变小,晶界增多,导致钉扎力增加有关.     

2T高温超导Bi-2223带材磁体

通过带材Ic及其弯曲性能测试,进行磁体设计,采用先处理后绕制(R&W)的工艺,制得中心磁场达2T的高温超导Bi-2223带材饼状线圈磁体.该磁体在液氮(77K)下通电流22.4A,中心磁场达0.25T;在液氦下可通电流170A,中心磁场达2.0T(4.2K),为液氮下的8倍,表明所采用的工艺,对制作中小规模高温超导Bi-2223带材饼状线圈磁体,是合适的.     

一种基于模糊C均值聚类小数据量计算最大Lyapunov指数的新方法

在小数据量计算最大Lyapunov指数的过程中,为了减少人为因素识别线性区域带来的误差,提出一种基于模糊C均值聚类的新方法.该方法根据平均发散程度指数曲线的变化特征,利用分类算法进行识别.首先,利用小数据量算法对混沌时间序列进行计算得到平均发散程度指数集合;其次,利用模糊C均值聚类算法对平均发散程度指数集合进行分类,得到不饱和数据;然后,对不饱和的二阶差分数据进行分类,得到零附近波动数据并剔除粗大误差,再对保留的有效数据利用统计方法识别出线性区域;最后,对线性区域进行最小二乘法拟合得到最大Lyapunov指数.为了验证该算法的有效性,对著名Logistic和Hénon混沌系统进行了仿真,所得结果接近理论值.实验表明,所提出的新方法与主观识别方法比较,计算结果更加准确.