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1.
2.
大尺寸低缺陷碳化硅(SiC)单晶体是功率器件和射频(RF)器件的重要基础材料,物理气相传输(physical vapor transport, PVT)法是目前生长大尺寸SiC单晶体的主要方法。获得大尺寸高品质晶体的核心是通过调节组分、温度、压力实现气相组分在晶体生长界面均匀定向结晶,同时尽可能减小晶体的热应力。本文对电阻加热式8英寸(1英寸=2.54 cm)碳化硅大尺寸晶体生长系统展开热场设计研究。首先建立描述碳化硅原料受热分解热质输运及其多孔结构演变、系统热输运的物理和数学模型,进而使用数值模拟方法研究加热器位置、加热器功率和辐射孔径对温度分布的影响及其规律,并优化热场结构。数值模拟结果显示,通过优化散热孔形状、保温棉的结构等设计参数,电阻加热式大尺寸晶体生长系统在晶锭厚度变化、多孔介质原料消耗的情况下均能达到较低的晶体横向温度梯度和较高的纵向温度梯度。 相似文献
3.
根据教育部颁布的《普通高中物理课程标准(2017年版)》,在上海市物理教育教学基地(上海高校“立德树人”人文社会科学重点研究基地)的大力支持下,由上海市教育委员会组织编写的上海高中物理非统编教材进行了正式使用前的试教试用活动,此教材是在上海高中物理“二期课改”教材的基础上全面改写而成的.单元教学设计已成为当前教学设计的焦点问题,以《物理·必修》(第三册)静电场单元为例,详细阐述了“教学问题链”的设计理念,希望与广大一线教师交流试教试用的心得与反思,推动新课改课堂转型. 相似文献
4.
周若楠张彦军钟俊桢周磊刘伟刘成梅 《南昌大学学报(理科版)》2021,45(3):257
采用预热超声技术改善菠萝蜜种子分离蛋白(Jackfruit Seed Isolate Protein, JSPI)起泡性,探究起泡性与结构的关系。对预热温度,超声功率,超声时间进行了优化,得到最佳条件:预热温度60℃,超声功率600 W,时间20 min。结果得出,与JSPI相比,60℃+600 W处理的JSPI起泡性增加了58.44%(P<0.05),高于600 W(45.25%)和60℃(29.64%)。相比JSPI,泡沫稳定性没有提高(P>0.05)。SDS-PAGE凝胶电泳结果表明,600 W超声处理没有改变JSPI的分子量,60°C处理使JSPI的部分可溶性蛋白分子聚集,出现了新的蛋白条带。相关性结果表明,起泡性与JSPI的β-折叠和无规则卷曲含量成正相关。与JSPI相比,600 W,60℃,60℃+600 W处理后的荧光强度增强、表面疏水性(H0)提高,说明JSPI结构变松散,内部疏水基团暴露出来,疏水性增加,导致起泡性增加。电位结果表明,与JSPI相比,600 W处理的电位从-22.03增强至-24.53 mV(P<0.05)。60℃,60℃+600 W处理电位减弱,导致溶液体系不稳定。粒径结果表明,与JSPI相比,600 W处理粒径减小,60℃处理粒径增加。蛋白粒径减小、或占较低比例存在的粒径较大的蛋白群体均可以提高JSPI的起泡性。 相似文献
5.
《义务教育数学课程标准(2011年版)》(以下简称《课标》)指出,数学教学活动,特别是课堂教学应激发学生兴趣,调动学生积极性,引发学生的数学思考,鼓励学生的创造性思维.这就要求教师在设计教学环节时,以学生经验为逻辑起点,以学生经验生长为目的,重视学生的多感官参与,拒绝单一的听中学,创设环节帮助学生体悟学习过程,关注学生的学习过程,具身学习正是通过身体的感觉运动系统与周围环境的互动,促使学习者的认知、心理和情感水平发生变化,为我们提供了一个引导学生学习方式转型的新视角。 相似文献
6.
初中数学概念教学的最终目标在于帮助学生理解概念,并且掌握概念应用方法.具体而言,概念教学目标体现在引导学生对概念来源进行把握;帮助学生梳理各种概念之间的关系,把握相应的数学思想方法;引导学应用概念.因此,在组织开展初中概念教学活动的过程中,教师需要引导学生对概念来源展开分析,让学生形成对概念的初步认知,然后,组织学生概括抽象的数学概念,把握数学概念的基本特征,了解各要素之间的关系,掌握数学表达方法,强化对概念的认知;最后,指导学生应用数学概念,帮助学生建立完善的概念结构. 相似文献
7.
8.
9.
以陶瓷基功能材料载体为研究对象,按照其生产工艺配方,研究了纤维种类(莫来石、氧化铝、氧化锆)及其添加量对陶瓷基功能材料载体性能的影响.在相同实验条件且不影响其功能化参数前提下,将其与未添加纤维的空白试样力学性能进行对比.结果表明,试样经1200℃烧成后,相比莫来石与氧化铝纤维增强的陶瓷基功能材料载体,氧化锆纤维的增强效果最好.当氧化锆纤维的添加量为0.8 wt;时,试样的吸水率和气孔率均较低,分别为2.0;、4.0;,相比空白对比试样抗折强度增强了42.4;. 相似文献
10.
数据驱动计算力学研究进展 总被引:2,自引:0,他引:2
以数字孪生、人工智能为核心的大数据理念正深刻影响着第四次工业革4 命,数据驱动计算力学在此背景下应运而生并展现勃勃生机。与此同时,航5 空航天等尖端工业领域对高性能材料与结构的先进制造与安全评估提出了更6 严峻的挑战,经典计算力学已很难实现成倍缩短产品研发周期、实时跟踪产7 品信息并提供解决方案的目标。因此,发展面向高性能材料与结构的数据驱8 动计算力学正当其时且刻不容缓。本文拟通过梳理数据驱动计算力学的部分9 研究现状,探讨并浅析数据驱动计算力学的发展趋势. 相似文献