激光能量对反钙钛矿GaCMn_3薄膜结构与物性的影响

本文采用脉冲激光沉积方法在LaAlO3(001)单晶衬底上制备了反钙钛矿GaCMn3薄膜,通过控制制备过程中脉冲激光的能量,研究了不同激光能量条件对GaCMn3薄膜结构与物理性能的影响.分别利用X射线衍射仪、原子力显微镜、超导量子干涉仪和物理性能测试系统,对所制备的薄膜的晶体结构、表面形貌和磁性、电输运性质进行了研究.结果表明,制备的样品均为具有多个晶面取向的反钙钛矿薄膜,且薄膜结构和物性明显随制备激光能量的变化而变化.当激光能量为450mJ时,制备的薄膜多晶面取向性最弱,结晶性和表面形貌最优良.实验所得的薄膜均表现出顺磁-铁磁-反铁磁相转变,然而转变过程比块材较平缓,同时薄膜的电阻率并未表现出块材中的突变特征,我们推测该现象很可能是由衬底的应力及衬底的晶格膨胀对薄膜反常晶格变化的抑制作用造成的.     

空间外差光谱仪光谱降噪方法研究

空间外差光谱仪是一种新式的超高分辨率光谱仪，可用于大气监测、卫星遥感等领域。为了减少空间外差光谱信号中的噪声，提出基于提升小波变换结合中值滤波方法来实现信号的降噪。改进的提升小波变换融合了一种双因子的阈值函数、分层阈值选取。与小波变换的软、硬阈值对比发现，它能提取空间外差光谱，减小峰宽和保留重要的细节特征，降噪效果优于小波变换的软、硬阈值法。最后用信噪比和均方误差两项定量指标来衡量算法的效果。实验结果表明:该算法比软阈值法在处理氙灯和积分球时信噪比提高了24.6%和31%，均方误差减少了43.2%和51.5%；与硬阈值法相比信噪比提高了21.5%和30.6%，均方误差减少了40.2%和51.2%。因此，算法在空间外差光谱降噪方面具有可行性。     

QEPAS系统中石英音叉模态仿真计算与研究

对石英音叉增强型光声光谱(QEPAS)系统中常用的石英音叉进行了有限元模态计算，获得石英音叉前6阶振型与模态频率，认知了第4阶对称摆动振型为有效振动，利用单因素法分析了石英音叉的音臂长度l₁、音臂宽度w₁、音臂厚度t、音臂切角θ、音臂圆孔直径d及音臂圆孔高度h对低阶有效共振频率(Fre)的影响，敏感度依次为： l₁> w₁>d>θ>t>h，考虑实际设计情形，筛选出了l₁，w₁，d与h四个石英音叉设计变量，采用Box-Behnken实验设计方案与RSM(response surface methodology)方法，以Fre为函数目标，建立l₁，w₁，d与h的二次回归响应面模型，得到了参数之间的交互作用，利用Design-Expert软件对响应面模型进行设计参数反求，结果表明，在15 000 Hz≤Fre≤25 000 Hz计算区域内误差较小，基本满足QEPAS系统的计算需求，所提出的研究与设计方法具有一定通用性，可为QEPAS系统中石英音叉结构参数设计提供参考。     

超导离子源铌三锡六极线圈镜像磁场约束结构的优化设计

中国科学院近代物理研究所正在进行国际首台45 GHz全铌三锡超导离子源FECR(Fourth Electron Cyclotron Resonance)磁体的研制，该离子源磁体线圈由六个铌三锡超导六极线圈和四个铌三锡超导螺线管线圈组成。由于单根超导线绕制异形六极线圈(非标准鞍型)技术难度大，且铌三锡超导性能对应力敏感，为了测试单个铌三锡六极线圈性能能否达到设计指标，基于铝合金壳层结构和Bladder-Key精确预紧技术，设计了镜像磁场约束结构。本工作主要阐述了运用ANSYS参数化设计编程对镜像磁场结构进行优化设计的过程和优化后的镜像磁场结构，确定了室温预应力大小，并给出了线圈经过室温预紧、冷却降温和加电励磁后的最大等效应力。进一步结合实际六极线圈制作公差(±0.1 mm)，分析和评估了公差对镜像磁场结构中六极线圈预应力施加的影响。     

焦炉上升管内壁结焦炭层的光谱学分析及结焦机理研究

以焦炉上升管内壁结焦炭层块为研究对象，采用X射线荧光光谱仪（XRF）、X射线衍射仪（XRD）、傅里叶红外光谱仪（FTIR）和激光共聚焦拉曼光谱仪（Raman）对结焦炭层的元素组成，以及各结焦炭层的矿物组成、组成结构和分子结构进行测试。分析从结焦炭层块外表面向内表面过渡的各结焦炭层的差异性，揭示焦炉上升管内壁结焦机理。结果表明焦炉上升管内粉尘中Fe，S和Cr极易催化荒煤气中蒽、萘等稠环芳烃化合物成炭，在焦炉上升管内壁形成炭颗粒沉积，为焦油凝结挂壁提供载体，在荒煤气温度降至结焦温度时易结焦积碳。结焦炭层均含有芳香层结构，随着结焦炭层从外表面向内表面过渡，各结焦炭层的面层间距(d₀₀₂)逐渐降低、层片直径(L_a)先降低后增加、层片堆砌高度(Lc)和芳香层数(N)先稳定后增加。结焦炭层石墨化过程是由结焦炭层内表面向外表面进行，主要包括其片层外缘的羧基和部分C-O结构的降解剥离，从而形成高度规整的共轭结构。结焦炭层块中C元素是以结晶碳与无定型碳的混合物形式存在。以上研究为解决焦炉上升管内壁结焦及腐蚀问题，提高换热器换热效率，有效回收焦炉荒煤气显热，降低焦化企业能耗提供实验基础和理论依据。     

基于无人机多光谱图像的土壤水分检测方法研究

以表层土壤为对象,探究土壤的多光谱反射率与土壤水分含量相关性,进行基于无人机多光谱图像的土壤水分含量预测模型方法的探究。选取中国农业大学通州实验站为研究区域,实地采集试验田的土壤样本100组,按照一定梯度配制土壤含水量,配成的土壤含水率为10%~50%之间,土壤含量的真实值采用土壤烘干法进行测定。多光谱相机灵巧便捷,可搭载在无人机上对土壤进行监测。将RedEdged-M型多光谱相机搭载在Phantom 3型无人机上,选择阳光充足的采集环境,实时采集土壤样本的多光谱图像,建立土壤多光谱信息与水分含量之间的模型。利用处理光谱数据的ENVI5.3软件提取土壤样本多光谱信息,以多光谱相机自带的标准白板反射率为100%,计算出土壤样本在蓝、绿、红、红边、近红外五个波段的光谱反射率。采用BP神经网络算法、支持向量机算法、偏最小二乘算法分别建立基于无人机多光谱图像的土壤水分含量的预测模型。以80组土壤样本数据作为训练集,建立基于多光谱图像的土壤水分含量预测模型。采用莱文贝格-马夸特算法对BPNN进行改进,提高了其训练速度,当网络结构为5-10-1时,训练效果最好,本文选择该网络结构;SVM采取高斯核函数,当参数为0.56时,模型效果最好。本研究采用归一化均方根误差(NRMSE)和决策系数(R 2)对三种土壤水分含量的预测模型进行定量对比。以20组土壤样本数据作为测试集,结果可知,基于BP神经网络土壤水分含量预测模型的NRMSE为0.268,R 2为0.872;基于支持向量机的土壤水分含量预测模型的NRMSE为0.298,R 2为0.821;基于偏最小二乘土壤水分含量预测模型的NRMSE为0.316,R 2为0.789。对三种模型分析可知,基于BPNN的土壤水分含量预测模型效果均较好。结果可知,土壤的光谱反射率与含水率间存在较密切的相关性,将多光谱相机搭载在无人机上可以对土壤水分含量进行有效的实时监测,对监测土壤墒情提供技术支持和理论支撑。     

^13C的一个可能的类晕的中子1p态

假设^13C是单粒子的2p态的结构，用Glauber多重散射理论研究了入射能量为1GeV的质子在^13C上的弹性散射，得到了与实验符合得很好的理论结果。这说明^13C可能存在着一个类晕的中子皮。     

记忆效应之管见

记忆效应之管见王怀亮山西师大化学系０４１００４临汾一、前言记忆效应［１］（ｍｅｍｏｒｙｅｆｆｅｃｔ）是Ｊ．Ａ．Ｂｅｒｓｏｎ在１９６８年提出的，其含义是在一多步的碳正离子重排反应中，用构型上不相同的反应原料，经过首次异裂产生在结构上相同的碳正离子中间体...