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1.
密排六方晶体结构金属中可同时启动的滑移系少,孪生成为密排六方金属中重要的塑性变形形式.由于密排六方金属复杂的晶体结构,均匀切变不能保证所有晶格点都能与基体形成对称的晶体结构,因此密排六方金属的孪生通常为滑移和原子重组(shuffle)机制相结合.本文以密排六方金属中常见的{101 ̅2}、{101 ̅1}、{112 ̅2}及{102 ̅1}孪生为例,阐述不同类型孪生过程中的孪晶位错机制.分析表明,由于原子重组机制的参与,密排六方金属的孪生可以通过不同形式的孪晶位错实现.以上四种密排六方金属孪晶中,只有{112 ̅2}孪生中的一层孪晶位错是纯剪切机制,其余的孪生机制都需要原子重组的参与.孪生机制可以大致分为滑移主导、原子重组主导以及滑移-重组相结合的机制.当孪生类型确定时,即第一不畸变面(孪晶面)k_1(和孪晶剪切方向η_1)确定时,不同孪晶位错机制对应的孪晶剪切大小和方向均不同,第二不畸变面k_2和共轭剪切方向η_2也不相同,所导致孪晶的拉压性质也不同.不同剪切方向和大小的孪晶位错机制有可能在不同应力和温度条件下被激活,从而作为密排六方金属塑性的重要来源.  相似文献   
2.
CO是碳氢燃料不完全燃烧的重要产物,常常被作为反应燃烧效率的标志物,燃烧场CO组分浓度的精确测量对提高燃烧效率、减少污染物排放具有重要意义。离轴积分腔输出光谱(OA-ICOS)是一种利用物质对激光的特异性吸收,实现对该物质分析和测量的技术,具有非接触、稳定和高灵敏度等优点。针对燃烧场CO浓度低,背景信号干扰强等特点,采用分布反馈式(DFB)激光器搭建基于离轴积分腔输出光谱的CO浓度测量系统,通过直接吸收光谱的测量方法实现对高温燃烧场CO浓度测量。利用仿真模拟的方法,在所用激光器中心波长的附近选出了常温下谱线强度较为突出,高温下不受其他燃烧产物干扰的第一泛频带R(10)吸收谱线。通过固定光程池对比吸光度的方法标定了OA-ICOS系统的有效光程;通过比较不同扫描频率下吸收谱线的信噪比和线型拟合残差标准差,得到最佳波长扫描频率;通过测量不同浓度CO混合气体的吸收信号分析了系统误差。探究了不同燃烧情况下CH4/Air预混平焰炉上CO的产生情况,根据燃烧场测量区域温度分布情况描述了温度分布不确定度对CO测量结果的影响。当量比为1.0时,在10 ms的测量时间分辨率下,噪声等效灵敏度(NEAS)为3.67×10-7 cm-1·Hz-1,系统测量误差小于4.5%,燃烧场测量区域温度分布不确定度带来的CO浓度测量不确定度为5.6%。改变当量比从0.8到1.2时,得到平均温度变化范围为1 275~1 368 K,CO浓度变化范围为0.041%~1.57%。研究发现随着当量比的提高,燃烧场温度和CO浓度均呈上升趋势。实验结果表明将离轴积分腔输出光谱技术应用于燃烧场气体参数测量具有信噪比高、检测灵敏度高等优点,可以实现痕量气体组分浓度的精确测量。  相似文献   
3.
晶体硅表面钝化是高效率晶体硅太阳能电池的核心技术,直接影响晶体硅器件的性能。本文采用第一性原理方法研究了一种超强酸-双三氟甲基磺酰亚胺(TFSI)钝化晶体硅(001)表面。研究发现,TFSI的四氧原子结构能够与Si(001)表面Si原子有效成键,吸附能达到-5.124 eV。电子局域函数研究表明,TFSI的O原子与晶体硅表面的Si的成键类型为金属键。由态密度和电荷差分密度分析可知,Si表面原子的电子向TFSI转移,从而有效降低了Si表面的电子复合中心,有利于提高晶体硅的少子寿命。Bader电荷显示,伴随着TFSI钝化晶体硅表面的Si原子,表面Si原子电荷电量减少,而TFSI中的O原子和S原子电荷电量相应增加,进一步证明了TFSI钝化Si表面后的电子转移。该工作为第一性原理方法预测有机强酸钝化晶体硅表面的钝化效果提供了数据支撑。  相似文献   
4.
Xinwen Ma 《中国物理 B》2022,31(9):93401-093401
The research progresses on the investigations of atomic structure and collision dynamics with highly charged ions based on the heavy ion storage rings and electron ion beam traps in recent 20 years are reviewed. The structure part covers test of quantum electrodynamics and electron correlation in strong Coulomb field studied through dielectronic recombination spectroscopy and VUV/x-ray spectroscopy. The collision dynamics part includes charge exchange dynamics in ion-atom collisions mainly in Bohr velocity region, ion-induced fragmentation mechanisms of molecules, hydrogen-bound and van de Waals bound clusters, interference, and phase information observed in ion-atom/molecule collisions. With this achievements, two aspects of theoretical studies related to low energy and relativistic energy collisions are presented. The applications of data relevant to key atomic processes like dielectronic recombination and charge exchanges involving highly charged ions are discussed. At the end of this review, some future prospects of research related to highly charged ions are proposed.  相似文献   
5.
转基因技术对实现作物增产增质,降低农药使用量,降低生产成本等具有重要作用,但对生态环境也存在一定的潜在威胁。为了防止转基因大豆在食品化中的滥用,对转基因产品快速鉴别技术的研究尤为迫切。紫外拉曼光谱检测技术具备外场远距离无损遥测检测,简单高效,快速准确等优点,可有效用于物质遥测鉴别领域。基于紫外拉曼光谱的转基因/非转基因大豆油以及与其他类别食用油鉴别方法,采集了五种不同食用油(两种品牌转基因/非转基因大豆油各500组样本和一种稻米油100组样本,共2 100组样本)在3 500~400 cm-1(268~293 nm)范围内的日盲紫外拉曼光谱信息,为提高光谱数据的信噪比并保证分类识别的准确性,对上述光谱数据采用Savitzky-Golay滤波降噪、基于自适应迭代加权惩罚最小二乘法(airPLS)的基线校正以及多元散射校正(MSC)的光谱数据修正等预处理。根据大豆油的紫外拉曼指纹图谱,分析出主要化学成分包含脂肪类、蛋白质类、酰胺类。将每种大豆油样本按1∶1划分为训练集和测试集,输入训练集数据至支持向量机(SVM)进行训练,采用10折交叉验证建立最佳模型,识别准确率达99.81%,对转基因大豆油的判别效果显著;采用主成分分析法(PCA)进行数据降维处理,提取出8个主成分,累计贡献率为74.84%,可代表大部分原始数据特征。在此基础上,将预处理后的光谱数据按4∶1划分为训练集和测试集,采用偏最小二乘回归判别分析方法(PLS-DA),结合10折交叉验证法建立全谱的最佳PLS-DA模型(判别阈值设置为0.5),判别准确率达到70.95%。研究表明,紫外拉曼光谱分析方法可较为准确地鉴别非转基因/转基因大豆油,同时可鉴别大豆油与稻米油,实现对转基因大豆食品的快速无损鉴别,可望成为转基因大豆油及其食品的现场检测新的技术途径,对推动转基因产品遥测鉴别技术的发展具有进步意义。  相似文献   
6.
Fabrication of atomic dopant wires at large scale is challenging.We explored the feasibility to fabricate atomic dopant wires by nano-patterning self-assembled dopant carrying molecular monolayers via a resist-free lithographic approach.The resist-free lithography is to use electron beam exposure to decompose hydrocarbon contaminants in vacuum chamber into amorphous carbon that serves as an etching mask for nanopatterning the phosphorus-bearing monolayers.Dopant wires were fabricated in silicon by patterning diethyl vinylphosphonate monolayers into lines with a width ranging from 1 μm down to 8 nm.The dopants were subsequently driven into silicon to form dopant wires by rapid thermal annealing.Electrical measurements show a linear correlation between wire width and conductance,indicating the success of the monolayer patterning process at nanoscale.The dopant wires can be potentially scaled down to atomic scale if the dopant thermal diffusion can be mitigated.  相似文献   
7.
As one of the most attractive non-radiative power transfer mechanisms without cables,efficient magnetic resonance wireless power transfer(WPT)in the near field has been extensively developed in recent years,and promoted a variety of practical applications,such as mobile phones,medical implant devices and electric vehicles.However,the physical mechanism behind some key limitations of the resonance WPT,such as frequency splitting and size-dependent efficiency,is not very clear under the widely used circuit model.Here,we review the recently developed efficient and stable resonance WPT based on non-Hermitian physics,which starts from a completely different avenue(utilizing loss and gain)to introduce novel functionalities to the resonance WPT.From the perspective of non-Hermitian photonics,the coherent and incoherent effects compete and coexist in the WPT system,and the weak stable of energy transfer mainly comes from the broken phase associated with the phase transition of parity-time symmetry.Based on this basic physical framework,some optimization schemes are proposed,including using nonlinear effect,using bound states in the continuum,or resorting to the system with high-order parity-time symmetry.Moreover,the combination of non-Hermitian physics and topological photonics in multi-coil system also provides a versatile platform for long-range robust WPT with topological protection.Therefore,the non-Hermitian physics can not only exactly predict the main results of current WPT systems,but also provide new ways to solve the difficulties of previous designs.  相似文献   
8.
矿物光谱综合反映了岩矿的物理化学特性、组分和内部结构特征,已被应用于岩矿识别研究。传统的矿物光谱分类方法需要先对矿物光谱进行预处理,再采用不同方法分析光谱特征,从而实现分类目的。但同时也会造成部分光谱信息丢失,导致最终分类精度不高且操作过程繁琐、效率低下,难以应对日益增长的大数据处理需求。因此,建立一个准确、高效的矿物光谱自动分类模型意义重大。卷积神经网络是应用最广泛的深度学习模型之一,它通过逐层抽取数据特征并组合形成高层语义信息,具有极强的模型表达能力,在光谱数据分析方面应用潜力巨大。针对矿物光谱数据的特点,提出了基于一维空洞卷积神经网络(1D-DCNN)的矿物光谱分类方法,利用空洞卷积神经网络提取光谱特征,采用反向传播算法结合随机梯度下降优化器调整模型参数,输出光谱分类结果,实现了矿物类别的端到端检测。该网络包含1个输入层、3个空洞卷积层、2个池化层、2个全连接层和1个输出层,采用交叉熵为损失函数,引入空洞卷积扩大滤波器感受野,有效避免光谱细节特征丢失。实验采集了白云母、白云石、方解石、高岭石四种矿物光谱,并通过添加噪声的方式进行数据增强,构建数量充足的矿物光谱样本用于神经网络模型训练与测试;探讨了卷积类型、迭代次数对模型分类结果的影响,并与多种传统矿物光谱分类方法进行对比,评价模型性能。实验结果表明,提出的1D-DCNN模型可实现矿物光谱快速准确分类,分类准确率达到99.32%,优于反向传播算法(BP)和支持向量机(SVM),说明所提方法能够充分学习矿物光谱特征并有效分类,且模型具有良好的鲁棒性和可扩展性。该方法也可推广到煤炭、油气、月壤等其他领域光谱分类应用中。  相似文献   
9.
级间加气是乙烯工业节能增产的重要手段,特别是百万吨乙烯压缩机加气量高达8倍于上游通流流量,对下游叶轮气动匹配及整机性能影响巨大。目前关于压缩机加气特性及与通流相互影响的研究鲜有报道。本文基于计算流体动力学方法,建立了通流部件与径向加气室内部流动的耦合模型,并以百万吨乙烯压缩机为研究对象,通过分析上一级通流特性、通流-加气侧流耦合特性、通流为射流的加气侧流特性,研究通流与侧流相互作用机理。结果表明:通流性能曲线的流动计算结果与压缩机选型程序结果吻合较好;侧流流量远高于通流流量时,通流为射流的加气侧流模型可替代复杂耗时的通流-侧流耦合模型。研究工作为压缩机级间加气的设计优化提供了快速准确的流动计算模型。  相似文献   
10.
区别于基于半空间理论的传统直齿轮弹流润滑模型,本文基于有限长空间解建立考虑轮齿自由端面影响的渐开线直齿轮有限长弹流润滑模型. 采用叠加法构造自由端面,矩阵法和半解析法求解自由端面的影响,快速傅里叶变换算法加速齿面弹性变形计算;采用统一Reynolds方程法求解油膜压力和油膜厚度. 以啮合节点为特征位置,分析比较不同压力角下自由端面对直齿轮弹流润滑的影响. 结果表明:与半空间模型比较,考虑自由端面后端面峰值压力降低,压力分布更均匀,最小油膜厚度增大;增大轮齿压力角,节点压力水平减小,油膜厚度增大;当压力角不同时,自由端面对齿轮弹流润滑压力峰值的影响基本相当,对最小膜厚的影响较大.   相似文献   
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