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1.
李正 《大学物理》2008,27(1):29-32
利用特征矩阵理论,建立关于缺陷对称的一维光子晶体的缺陷模型.使用计算机对3种情况进行了仿真.经过仿真的透射光谱与F-P腔的透射光谱比对分析后,得到了结论,即仅在特定条件下,模型的缺陷光学长度与F-P腔的光学长度相等.  相似文献
2.
王鸿翔  应鹏展  杨江锋  陈少平  崔教林 《物理学报》2016,65(6):67201-067201
三元黄铜矿结构(也称类金刚石结构)半导体是一类具有热电转换潜力的新型热电材料. 本次工作中采用电负性更小的Mn元素替换CuInTe2黄铜矿结构半导体中的Cu元素, 设计制备贫Cu化合物Cu1-xInMnxTe2. 研究表明, 当Mn含量较低时, Mn优先占位在In 位置产生受主缺陷MnIn-. 因此随着Mn含量的增大, 载流子浓度和电导率均得到改善. 但当Mn含量进一步增大后, Mn可同时占位在In位置和Cu位置, 除产生受主缺陷MnIn-外, 还能产生施主缺陷MnCu+. 由于两类极性相反的缺陷之间的湮灭现象, 使得缺陷浓度及载流子浓度开始降低, 晶格结构畸变有变小趋势, 因此在高温下晶格热导率仅略有提高. 研究结果表明, 在某一特定的Mn含量(x=0.05)时, 材料具有最优的热电性能(ZT=0.84@810.0 K), 这一性能约是未掺杂CuInTe2的2倍.  相似文献
3.
超声检测中对缺陷进行类型分析通常取决于操作人员对于特定专业知识的了解及检测经验,从而导致其分析结果的不稳定性和个体差异性。本文提出了一种使用小波包变换提取缺陷特征信息,并应用深度神经网络对得到的信息进行分类识别的方法。利用超声相控阵系统对于不锈钢试块上的通孔、斜通孔和平底孔进行超声检测,并对得到的超声回波波形按照新方法进行分析。实验结果表明,使用小波包变换后的数据进行分类识别能够在提高识别准确率的同时降低神经网络的学习时间,而使用深度神经网络相比通用的BP神经网络以可接受延长学习时间的代价提高了识别的准确率。采用新方法后,缺陷分类正确率提高了21.66%,而网络学习时间只延长了91.9s。在超声检测中使用小波包变换和深度神经网络来对于缺陷进行类型分析,能够排除人为干扰,增加识别准确率,对于实际应用有着极大的意义。  相似文献
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