枝晶生长理论中的热-动力学协同

随加工工艺趋于复杂化和极端化,基于热力学驱动力和动力学能垒相对独立的枝晶生长理论已无法精确描述多种机制共同作用的非平衡凝固过程,大大限制了该理论与工业应用的结合。首先,本文综述基于热-动力学相对独立的枝晶生长理论的发展,分析其内涵的本征热-动力学相关性,并集成于以双辊薄带连铸技术为背景的基于热-动力学相关性的枝晶生长模型。其次,定量证明了热力学驱动力和动力学能垒的相关性,通过选择不同的驱动力-能垒组合,试图在双辊薄带连铸技术中实现合金设计和工艺优化。最后,通过分析现有模型的不足,对进一步枝晶生长模型的发展以及与工艺的结合进行展望。     

用Hirota双线性方法构造一种(3+1)维高维孤子方程的多孤子解

通过两种方法构造了一种(3+1)维高维孤子方程的孤子解.第一种方法是利用对数函数变换,将其化成双线性形式的方程,在用级数扰动法求解双线性方程的单孤子解、双孤子解和N-孤子解.第二种方法是用广义有理多项式与试探法相结合,构造了(3+1)维高维孤子方程的怪波解.     

Ti含量对溶胶-凝胶法制备Ti、Ga共掺ZnO薄膜性能的影响

采用溶胶-凝胶旋涂法在玻璃衬底上沉积纳米结构Ti、Ga共掺ZnO薄膜(TGZO,Ga掺杂量为1.0;(原子分数,下同)),用X射线衍射仪(XRD)、扫描电子显微镜(SEM)、分光光度计(UV-Vis)、四探针测试仪、霍尔效应测试仪研究了Ti含量对TGZO薄膜的物相组成、表面形貌、电学和光学性能的影响.结果表明:所有TGZO薄膜均表现出六方纤锌矿的多晶结构,并具有(002)择优取向生长,在380～780 nm波长范围内具有良好的透射率(>86;);随着Ti含量的增加,TGZO薄膜的晶粒尺寸和可见光平均透射率均先增加后减小,而光学带隙和电阻率先减小后增加;Ti掺杂量为1.0;时,具有最高的可见光透射率92.82;,最窄的光学带隙3.249 eV,以及最低电阻率2.544×10-3Ω·cm.     

高性能、可弯曲碳纳米管纤维负载镍磷合金电催化析氢电极的研究

利用电化学沉积法在碳纳米管纤维(CNTFs)上沉积了镍磷合金,对比了不同循环圈数、不同镍磷比例下制备的碳纳米管纤维负载镍磷合金(Ni-P/CNTFs)电极在中性电解质溶液中的电催化析氢性能,发现当电沉积液中镍磷比为2:1时,沉积50圈时制备出的样品具有最佳的电催化析氢性能,产生10 mA·cm-2电流密度仅需138 mV过电势,塔菲尔(Tafel)斜率为83 mV·dec-1,同时具有良好的稳定性.并且在保持催化性能不变的前提下,样品可以进行弯曲,扩展了应用领域.     

不完整信息下的直觉模糊软集群决策方法

为了解决具有不完整信息的直觉模糊软集多属性群决策方法的问题,首先在模糊软集和直觉模糊软集的基础之上推广已有软集中缺失数据的填补方法,用来确定不完整信息的填补值。不同决策者的权重值由直觉模糊软集的距离来确定,参数的权重值由熵度量来确定。在群决策的过程中,借助直觉模糊软矩阵集成运算公式,将不同决策者的决策矩阵集成为综合决策矩阵。然后根据对象得分值的不同实现决策。最后,给出实例分析,验证了该方法在实际中有广泛的应用。     

基于广义最大熵的具有模糊输入输出的回归模型的参数估计

模糊回归是在模糊系统中建立因变量与一组自变量之间关系的重要工具,以评估模糊自变量如何影响模糊响应变量的过程。当系统中出现小样本或者非列满秩设计矩阵时,模糊最小二乘法可能得出偏误估计。本文基于文献[13]中的多元线性回归模型,利用广义最大熵方法,针对模糊输入模糊输出数据,给出线性回归模型的参数估计和算法步骤。当输入或输出数据退化为清晰值时,该估计退化为清晰输入模糊输出或者模糊输入清晰输出的回归模型参数估计。本文结合模拟数据和实例数据,将广义最大熵方法与模糊最小二乘方法、岭估计方法进行比较研究,结果显示广义最大熵方法的可行性和有效性。     

具有高隔离度的双陷波超宽带多入多出天线

提出了一款具有高隔离度的双陷波超宽带多入多出(UWB MIMO)天线。该天线由两个相同的半切超宽带天线单元倒置构成。通过在天线底板刻蚀栅栏型缺陷地解耦结构,使该MIMO天线的隔离度提高至25 dB。此外,在天线半圆形辐射贴片上刻蚀两个方向相反的"L"型缝隙,实现了双陷波的功能,分别抑制了802.16无线城域网WiMAX(3.2~3.7 GHz)和WLAN(5.15~5.85 GHz)信号对天线系统的干扰。实验结果表明,该天线在3~11 GHz工作带宽内的隔离度大于25 dB,包络相关系数(ECC)小于0.004;第一个陷波频段为3.0~3.7 GHz,第二个陷波频段为5.1~5.85 GHz,有效抑制了WiMAX和WLAN的信号干扰。     

基于光谱空间重构的非监督最邻近规则子空间的高光谱异常检测

针对高光谱遥感影像维数高、数据量巨大且地物分布复杂,导致背景与异常难以区分的问题,提出一种基于光谱空间重构的非监督最邻近规则子空间异常探测算法.首先通过基于结构张量的波段选择算法,去除噪声像元,选择更有效的波段.然后,通过光谱空间重构增加背景与异常的绝对光谱距离.最后,为了充分利用背景字典之间的空间相似性信息,将空间距离权重引入到非监督最邻近规则子空间算法中,提高检测精度.为验证所提算法的有效性,用四组真实的高光谱数据进行实验,研究了不同参数对检测结果的影响.结果表明,与其他异常检测算法对比,所提算法具有更好的检测效果.