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1.
运用ANSYS/LS_DYNA软件分析了聚能射流对充液结构的毁伤,初步获得了药型罩壁厚和材料等参数对聚能战斗部水下作用的影响特性。药型罩壁厚在0.04Dk~0.06Dk(Dk为装药直径)之间形成的射流对充液防护结构具有较优的侵彻性能;当δ<0.04Dk时,杆流成型结构较差,在水中的动能抗衰减性能较低;δ>0.06Dk时,射流的初始动能低,靶后效果差。药型罩可采用纯铁、紫铜和钽3种材料,其中纯铁射流的侵彻能力最高,钽射流在水中的动能抗衰减性能最好,紫铜射流具有较好的综合性能。 相似文献
2.
3.
薛毅 《数学建模及其应用》2021,(1):92-100
就2020年"高教社杯"全国大学生数学建模竞赛D题"接触式轮廓仪的自动标注"给出了一种求解方法,并针对学生在参赛论文中出现的问题作了简要的说明与点评.为保证求解的连贯性,论文的前一部分是问题的求解,后一部分是参赛论文的点评. 相似文献
4.
本文利用原位低场核磁共振(LF-NMR)技术在真实固液反应环境中对光催化还原Cr(Ⅵ)反应进行了定量研究,并对Ag纳米颗粒负载量不同的Ag担载石墨相氮化碳复合光催化剂(Ag/g-C3N4)在可见光照射下催化Cr(Ⅵ)还原为Cr(Ⅲ)的性能进行了研究.研究发现,Ag纳米颗粒负载(负载量分别为1 wt.%、2 wt.%、5 wt.%和10 wt.%)可以有效提高g-C3N4的光催化性能;且负载量为5 wt.%时光催化性能最优,为无Ag负载的g-C3N4的4倍.此外,本文还通过横向弛豫时间(T2)定量分析了反应体系中顺磁性Cr(Ⅲ)离子的浓度,证实了采用LF-NMR弛豫法评价光催化Cr(Ⅵ)还原反应性能的可行性. 相似文献
5.
理论研究了在激光相位和啁啾调控共同影响下高次谐波光谱的变化。结果表明:当激光相位为0时,一阶啁啾调控使谐波能量延伸。二阶啁啾调控会呈现高强度谐波平台区。当激光相位为0.5π时,一阶啁啾调控可以获得连续平台区,但是强度较弱。在二阶啁啾调控下,谐波能量得到明显增大。通过谐波时频分析给出了不同激光波形下产生高次谐波光谱的原因。 相似文献
6.
We propose a conjecture on the relative twist formula of l-adic sheaves, which can be viewed as a generalization of Kato—Saito's conjecture. We verify this conjecture under some transversal assumptions. We also define a relative cohomological characteristic class and prove that its formation is compatible with proper push-forward. A conjectural relation is also given between the relative twist formula and the relative cohomological characteristic class. 相似文献
7.
近几年,钙钛矿/硅异质结叠层太阳电池发展迅速,效率已经从13.7%提升到29.1%.由于叠层电池器件的制作工艺复杂,而叠层太阳电池中的光学损失对转换效率的影响很大,所以通过光学模拟进而获得高效电池至关重要.本文首先从商业软件和自建模型两方面概述了光学模拟的方法,接着从反射损失和寄生吸收两方面针对光学模拟研究进展进行了总结和分析,最后指出了叠层电池光学模拟过程中需要注意的问题.钙钛矿/硅异质结叠层太阳电池的转换效率极限最高可达40%,具备很大的提升空间,结合模拟工作的研究,叠层电池的发展将会取得更大的进步. 相似文献
8.
新兴社会化商务社会中人与人之间的高交互性及推荐信息的海量化和高动态性,对平台分析消费者感知信任提出了新的挑战。然而,对推荐信息进行聚类难以体现消费者主观性及主体间关系。本文将感知推荐信任聚类问题转化为复合网络划分问题,将主观逻辑方法与基于Normal矩阵的谱平分方法相结合构建社会化商务中消费者感知推荐信任的聚类方法。首先,将推荐信息转化为感知推荐信任,然后,从社交网络中抽取感知推荐信任相似度与关系亲密度网络,并构建Normal矩阵用谱平分方法进行划分。最后,通过多组仿真实验证明了该方法的实用性和有效性。该方法能够为社会化商务中消费者信任的分析提供新视角,为平台制定精准化营销策略提供支持。 相似文献
9.
First-principles study of structural and opto-electronic characteristics of ultra-thin amorphous carbon films 下载免费PDF全文
Most amorphous carbon(a-C)applications require films with ultra-thin thicknesses;however,the electronic structure and opto-electronic characteristics of such films remain unclear so far.To address this issue,we developed a theoretical model based on the density functional theory and molecular dynamic simulations,in order to calculate the electronic structure and opto-electronic characteristics of the ultra-thin a-C films at different densities and temperatures.Temperature was found to have a weak influence over the resulting electronic structure and opto-electronic characteristics,whereas density had a significant influence on these aspects.The volume fraction of sp3 bonding increased with density,whereas that of sp2 bonding initially increased,reached a peak value of 2.52 g/cm3,and then decreased rapidly.Moreover,the extinction coefficients of the ultra-thin a-C films were found to be density-sensitive in the long-wavelength regime.This implies that switching the volume ratio of sp2 to sp3 bonding can effectively alter the transmittances of ultra-thin a-C films,and this can serve as a novel approach toward photonic memory applications.Nevertheless,the electrical resistivity of the ultra-thin a-C films appeared independent of temperature.This implicitly indicates that the electrical switching behavior of a-C films previously utilized for non-volatile storage applications is likely due to an electrically induced effect and not a purely thermal consequence. 相似文献
10.
To control the temporal profile of a relativistic electron beam to meet requirements of various advanced scientific applications like free-electron-laser and plasma wakefield acceleration, a widely-used technique is to manipulate the dispersion terms which turns out to be one-to-many problems. Due to their intrinsic one-to-many property, current popular stochastic optimization approaches on temporal shaping may face the problems of long computing time or sometimes suggesting only one solution. Here we propose a real-time solver for one-to-many problems of temporal shaping, with the aid of a semi-supervised machine learning method, the conditional generative adversarial network (CGAN). We demonstrate that the CGAN solver can learn the one-to-many dynamics and is able to accurately and quickly predict the required dispersion terms for different custom temporal profiles. This machine learning-based solver is expected to have the potential for wide applications to one-to-many problems in other scientific fields. 相似文献