相对论平均场理论中各种有效相互作用对中子星性质的影响

基于相对论平均场理论，研究了各种相互作用参数组(NL1、NL3、NLSH、TM1和GL-97)对中子星物质的性质和中子星整体结构的影响．发现参数组NL1、NL3和NLSH所给出的中子星内部的介子场强度、物质的组成比例、物态方程和中子星的整体特点基本相同，但与TM1和GL-97之间有较大的差别．相对于其他参数组，GL-97给出的介子场强度最弱，中子星的相对数密度最大，物态方程也最软，同时采用GL-97参数组计算的中子星的最大质量也最小．     

超子中子星性质的温度效应

从相对论平均场理论出发,考虑核子、超子和介子的相互作用,研究了温度对中子星组成粒子、状态方程和中子星质量等的影响.发现温度越高,超子在中子星内部出现时的重子数密度越低.当密度较高时,中子星的核心区主要由超子组成,即中子星转变成以奇异粒子为主要成分的超子星,并且这种转变受到温度的影响,温度越高,转变密度越低.由于超子的出现,中子星核心高密度区域的状态方程,对于不同温度,差别不大,所以有限温度中子星的最大质量都在1.8M_⊙附近.这与观测结果相符.     

CdZnTe核探测器的蒙特卡罗模拟的初步研究

以CdZnTe核探测器的工作原理为依据,探测器内反应的随机性和反应产生的电子空穴对数目的统计规律为物理模型,应用Visual C + + 自行编制了蒙特卡罗模拟软件.模拟了γ射线在CdZnTe探测器中的响应能谱,并将模拟结果与实际器件的测试结果进行了比较讨论.模拟能谱与实际测得的能谱的主峰符合较好.此外,通过分析⁵⁷Co源辐照下探测效率与器件厚度的关系,可以推测探测效率达到最大时所对应CdZnTe探测器的理想厚度     

一类雨量预报准确性评价方法

给出了一种利用网格点的预报雨量来模拟区域内任一点预报雨量的方法,建立了预报雨量函数,进而得出预报雨量与实测雨量的整体偏方差的数学模型;利用QPF方法建立出准确率、预报效率、空报率、漏报率等评价预报方法优劣指标的数学模型,并对两种预报方法得出的数据进行了计算,得出上述模型中的数值如下:方案方法总体偏方差预报准确率漏报率空报率预报效率方法1 0.99987×10679.431%11.463%25.621%62.256%方法2 1.00518×10657.509%26.976%31.705%58.936%比较这些指标,可得第一种预报结果较好.     

HL—1M托卡马克中的硼化

用碳硼烷加氢直流辉光放电，在ＨＬ－１Ｍ托卡马克内壁上原位涂覆了含碳硼膜，平均厚度５０－７０ｎｍ硼碳比约为１：６。硼化后器壁条件有了本质的改善，对器壁上氧源的抑制特别显著，也增强了石墨表面抗氢离子和氢原子化学蚀刻能力。硼化显著了改善了等主子体性能和提高了等离子体参数。扰动显著减小，放电稳定性和重复性提高。硼化为低混杂波电流驱动实验创造了良好的壁条件。     

双曲函数型辅助方程构造具5次强非线性项的波方程的新精确孤波解

在辅助方程法的基础上利用两种函数变换和一种双曲函数型辅助方程，通过符号计算系统Mathematica构造了在力学当中一个重要的模型，有5次强非线性项的波方程的新三角函数型和双曲函数型精确孤波解.这种方法寻找其他具5次强非线性项的非线性发展方程的新精确解方面具有普遍意义. 关键词： 双曲函数型辅助方程 函数变换 具5次强非线性项的波方程 精确孤波解     

成像光谱技术中机上实时数据压缩方法研究

根据成像光谱仪的特点用一系列串行的一维压缩实现二维图像压缩.提出了在机上对原始数据从光谱方向进行实时压缩的“二真值线性预测方法”.该法可做到压缩/复原后光谱特征信息不丢失.实验表明,对大多数光谱数据在1%的重建精度下,至少可获得2:1的压缩比.从总体而言,压缩后原始数据率可降低3～4倍.文中还对压缩数据的编码和误差进行了讨论.     

水中氯苯类污染物的顶空液相微萃取 GC-MS法测定

研究了用顶空液相微萃取GC-MS法测定水中的痕量氯苯类有机污染物。通过实验选择正辛醇为萃取剂,考察了萃取剂的体积、萃取温度、萃取时间、搅拌速度、样品顶空体积以及盐效应等对萃取的影响。在最佳萃取和测定条件下,方法的线性范围为0.1~800μg/L,检出限(S/N=3)为0.05~0.1μg/L。用本方法测定了实际样品及回收率,结果满意。     

镧系元素双—11—钨锰酸钾的合成与鉴定

用改进方法合成出K_(13)[Ln(MnW_(11)O_(39)_2]·XH_2O(Ln=Eu,Gd,Tb,Dy)。通过化学分析、离子交换、电导滴定及IR、UV、XPS等对合成产物进行了鉴定。对其热性质和在溶液中特性进行了研究。在IR谱中.总趋势是随镧系元素原子序数增加,振动频率向高波数移动。得不到稳定的镧系元素双-11-钨锰酸溶液。热分析表明,镧系元素双-11-钨锰酸钾比12-钨锰酸钾具有较高的热稳定性。