Al/ZnO/Al薄膜的结构与磁性分析

采用直流磁控溅射的方法制备了Al/ZnO/Al纳米薄膜,并对薄膜分别在真空及空气中进行退火处理.利用X射线衍射仪(XRD)和物理性能测量仪(PPMS)分别对薄膜样品的结构和磁性进行了表征.XRD分析表明,不同的退火氛围对薄膜的微结构有着很大的影响.采用了一种新的修正方法对磁测量结果进行修正,计算了基底拟合误差的最大值,并对修正后样品的磁性进行了分析.结果显示,室温铁磁性可能与Al和ZnO基体之间发生的电荷转移以及在不同退火氛围下Al在ZnO晶格中的地位变化有关. 关键词： Al/ZnO/Al薄膜 铁磁性 磁性表征     

一类二阶中立型差分方程正解的渐近稳定性

研究了下列二阶中立型差分方程Δ2[x(n)-px(n-τ)]+q(n)x(g(n))=0,n n0正解渐近趋向于零的充分条件.     

基于无人机可见光谱遥感的玉米长势监测

玉米是我国重要的粮食作物之一,在我国种植规模最大、发展最快。玉米的长势会直接影响到其产量和品质,因此通过对玉米的长势进行有效监测,可以为田间管理、早期产量估算提供宏观的参考信息,为国家和相关部门决策提供重要的参考依据。以无人机为遥感平台,搭载影像传感器构建遥感系统,获取玉米可见光谱遥感影像。利用ENVI软件对获取的玉米冠层可见光谱彩色图像进行几何校正和辐射校正,然后对图像进行彩色图像灰度化和增强处理。利用对农田复杂背景适应能力较好以及具有较强光照适应性的AP-HI算法完成作物分割来提取玉米覆盖度信息。在计算玉米覆盖度时,首先利用AP-HI算法将图像进行分割,并转换为二值图,来去除图像中的土地、水管、道路、作物残渣等背景,以保留玉米的二值图像。图像中的农田存在道路区域,计算实际作物覆盖度时需将其排除。道路区域出现在图像的四个边界以及相对正中的位置处,对这些位置分别进行处理,统计其中黑色像素点的个数,根据像素点个数确定道路宽度,并将道路部分从二值图中去除。去除后的二值图中,白色像素为无作物区域,黑色像素为玉米种植区域,统计黑色像素占总像素的比例,以此确定作物的多少。选取80×80像素值作为单位面积,对处理图像进行分块标记,得到区块数为720,对单位面积的分块进行全区域扫描,每当扫描到一个黑色像素值就将总的统计面积加1,直至扫描到6 400个像素点,计算其中含有的总的黑色像素值数目与6 400的比值,直至将720个区块黑色像素点占总像素比例统计完全,即可计算图像中黑色像素数与总像素数之比,即为玉米覆盖度。在此基础上,根据实际情况计算玉米冠层孔隙率,并建立覆盖度与叶面积指数模型,完成玉米叶面积指数反演,为玉米长势监测提供理论依据。     

超支化聚芴的合成与性能研究

采用2,7-二(4-羟基苯基)-9,9-二烷基芴(A2)与四对甲基苯磺酸季戊四醇酯(B4)通过A2+B4型缩聚反应合成了一系列共轭型超支化聚合物.利用紫外和荧光谱对聚合物予以表征,结果表明,此类聚合物均可发出稳定、纯正的蓝光.DSC和TGA显示,4种聚合物在150℃以下没有明显的相态变化,300℃以内无明显的热分解现象,这表明此类聚合物具有良好的热稳定性,有利于材料的发光效率及发光稳定性.     

太阳黑子与洪水

 光辉的太阳有时也会出现黑斑,在风沙蔽日,漫天烟雾之时,人们用肉眼就能看见。我国史册《汉书·五行志》中曾记载:三月己未,日出黄,有黑气大如钱,居日中央。这就是汉成帝河平元年(公元前28年5月10日)观测到的一次太阳黑子的记录,它比欧洲人发现黑子早800多年。     

需求可延期满足的报童模型研究

针对毋须“第一时间”发送的物流需求,商家应设计、提供与此相匹配的服务,基于此运作管理背景,本文以典型问题“可延期发送的货运代理商最优订舱”为例,构建“需求可延期满足的报童模型”。在系统回顾“报童模型”研究的基础上,分析其与基本报童模型的异同及求解难点,讨论解的存在性及唯一性,探索将其转化为基本报童模型的途径,构建“报童-波尔查诺二分迭代” 求解算法,使用训练与测试数据集双重数值模拟验证算法的正确性和有效性。本文重要的价值在于提出了一种新的需求管理运营模式:针对于可延期满足的随机需求,通过提供补偿的方式实现“需求库存化”,需求和供给都得以充分利用,实现供需双方共赢,提升社会效益。     

在气液混相介质中测量声透射损失

用频率分别为0．5,1,1．25,2,2．5MHz的超声波,对气水混相介质声透射损失进行了测量,结果发现：声透射损失随含气量的增加急剧增大．在气泡大小、分布一定的情况下,可以用声透射损失来反映混相介质中的含气量．     

基于数字图像颜色提取的土壤有机质预测研究

有机质是土壤质量的重要判定标准,其快速测定可为精准农业的实施提供基本的数据支撑。传统有机质测定法,通过野外取样,实验室化学分析,不仅费时费力,还效率低,完全不能满足现今社会发展对土壤信息的大量需求。通过光谱仪测定土壤反射率建立有机质估测模型,可快速预测有机质含量,但光谱仪价格较高,对操作环境要求严格,限制了其广泛应用。仅有RGB三波段的可见光传感器,相比光谱仪而言不仅价格便宜,还易于操作,借助其诸多优势,通过定量获取土壤表面颜色信息,解决土壤有机质快速测定问题,不管是从实用性还是经济性角度,都值得去探索研究。为验证可见光下提取数字图像颜色信息能快速预测有机质的可行性和适用性,采用数码相机获取土壤表面颜色,分析土壤表面组成特点,确定最佳取样面积,并比较不同土样制样标准(<1 mm和<0.5 mm) 与有机质的相关性,同时选取相关性高的颜色变量,通过回归分析,建立有机质预测模型。研究结果表明,以950 pixel×950 pixel作为取样面积,可以较稳定获取土样表面颜色,并减少边缘效应对取样结果的影响;对比<1 mm和<0.5 mm土样与有机质的相关性发现,<1 mm土样的RGB三波段与有机质的相关性更高,适合作为土壤颜色获取时的制样标准。在RGB三波段中,Red波段表现了与有机质的最高相关性,其相关系数为-0.70;通过对RGB三波段进行数学变换与超红(ExR)计算,可增加各颜色值与有机质的相关性,其中ExR指数表现了与有机质最高的相关性,其相关系数为-0.86。单变量建模过程中,ExR倒数模型获得了最好预测效果;多变量建模时,各颜色标准差参与建模,使颜色信息描述更为全面,明显提高了模型的预测精度,获得了最好的建模效果,其R2=0.80,RMSE=0.51,检验结果R2_val=0.84,RMSE_val=0.54,能较好反应研究区有机质变异特点。通过黑土检验所建模型的预测效果,仅单变量Red波段模型表现出较好预测结果,其检验结果表明红波段是有机质较为敏感波段,在不同土类中具有通用性。虽然研究中所建模型难以扩展到对其他土类的预测,但对同类土壤预测效果表明,数码相机作为颜色定量获取的工具,具有实现快速预测土壤有机质的潜力。