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用矩形单模TE10n(n=3,5)微波腔体成功地烧结得到了致密的Y-TZP陶瓷及Y-TZP/Al2O3复相陶瓷材料.材料的微波加热特性与其组分有关.Y-TZP含量高有利于提高样品的加热速率并降低加热所需时间.试样加热至600—800℃之后,需随时调整输入功率、短路活塞位置及可调偶合窗开启尺寸,以保持腔体谐振和最佳偶合状态,从而保持一定的升温速度和达到稳定的最终烧结温度.纯Y-TZP及含20Vol%Al2O3的Y-TZP/Al2O3陶瓷材料均可微波烧结至相对密度98%以上,而晶粒尺寸则分别不大于0.4和1.0μm.实验还发现,温度过高时,试样中心由于达到高于其表面的温度而发生过烧现象. 相似文献
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首先用Fourier红外吸收谱对p型掺杂的Si0.75Ge0.25/Si量子阱价带子带间跃迁的偏振特性进行了研究。实验表明TE和TM偏振光均能激发价带子带间跃迁,并在HH1→HH2跃迁中观察到很强的二向色性。同时分别在45°及垂直入射的情况下,对加有直流电场的样品进行Fourier红外电致吸收测量,首次得到样品在不同直流电场下吸收系数变化谱和折射率变化的电场依赖关系(Kerr效应)。在外电场作用下测得的较大△n(∝E2)及子带间跃迁的偏振特性表明,SiGe/Si半导体量子阱材料在焦平面阵式布列的集成线路及光电器件等应用方面具有潜在优势。 相似文献
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如果n是正整数,我们用f(n)表示丢番图方程4/p=1/n_1+1/n_2+1/n_3的正整数解(n1,n2,n3)的个数.对于素数p,f(p)可以分解为f1(p)+f2(p),这里fi(p)(i=1,2)为分母n1,n2,n3中恰有i个能被p整除的解的个数.本文我们将研究关于均值∑p〈xfi(p),i=1,2,的估计,其中p表示素数. 相似文献
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能带是决定固体特性的头等重要的因素。我们用光谱方法对单相YBa2Cu2Ox高T。超导体进行了研究,测量了样品的反射-吸收谱、Raman光谱和荧光光谱.其350和500nm吸收带以及390nm,560nm荧光峰来自晶格中Cu+发光中心,是跃迁过程1A1g(3d10)-1Eg和~3Eg(3d94s1)。其720nm和860nm荧光峰来自Cu2+发光中心,是由于自由离子光谱项2D在八面体晶场、正交晶系晶场中分裂为5个能级之间的跃迁。此外,还有一些光谱可能来自晶格中Cu3+发光中心,其481cm-1和551cm-1声子对说明了312cm-1处声子对与电子系统是强耦合。 相似文献
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在控制海冰运动的各项外力中,风、流的拖曳力起到了决定性作用;其中流拖曳力包括由于冰侧或冰脊压力梯度产生的形拖曳力和由于水流在冰底面的粘性作用产生的摩拖曳力.基于计算流体动力学软件FLUENT针对光滑冰底冰块进行二维数值模拟,分别得到5种不同入水深度、8种水流速度共40种工况下的冰下流场分布及冰块所受流体拖曳力.经对比发现,数值计算结果与物理模型实验结果吻合较好,从而验证了该数值模型在模拟冰下流场及拖曳力时的有效性.流场计算结果显示,冰下受影响流场区域随入水深度增加而扩大,尾流场近浮冰区域存在涡流,并且涡动中心随着入水深度的增加而逐渐远离浮冰尾部.拖曳力计算结果表明浮冰所受拖曳力与流速平方存在线性关系. 相似文献
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BaTiO3的微波合成在中间相、产物形貌、颗粒上元素浓度等方面与常规合成均不相同,从实验上说明了微波合成中有非热效应的存在。在微波场中Ba2+,Ti4+的扩散都得到很大的增强,由常规合成中基本为Ba2+扩散转化为Ba2+,Ti4+相互扩散,尽管仍然是以Ba2+扩散为主,但Ti4+的扩散不能忽略。微波合成反应中扩散过程的增强作用主要表现在对扩散系数指前因子及扩散推动力的影响。微波合成过程中没有Ba2TiO4中间相的出现,与常规合成有较大的差别,反应的动力学过程分析表明该反应符合Carter方程。在X射线衍射定量分析结果基础上计算微波合成BaTiO3表观反应活化能为42.26kj/mol,仅为常规反应的1/5。 相似文献
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证明如果T是L∞(Ω1,A,μ)到L∞(Ω2,B,ν)内的同构且满足‖T‖·‖T -1‖≤1+ε, ε∈(0,1/5),则在一定条件下‖T/T‖接近于一个等距,其误差小于6ε. 相似文献
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为提高PM2.5浓度的预测精度,以南昌市2019年的空气质量数据和气象数据为原始样本数据,通过相关性分析确定输入PM2.5浓度预测模型的特征值,同时在自适应遗传算法(AGA)的基础上融合模拟退火算法(SA),用于优化极限学习机(ELM)的网络参数,有效避免在优化过程中参数陷入局部极值,最终建立一种基于SA-AGA-ELM的PM2.5浓度预测模型.实验结果表明,ELM模型预测PM2.5浓度的平均绝对误差(MAE)、均方误差(MSE)、决定系数(R2)分别为13.644、263.935、.879,而SA-AGA-ELM模型预测结果的MAE、MSE、R2分别为3.966、28.630、.952.因此,SA-AGA-ELM模型的拟合效果更好,能够更为准确的预测PM2.5浓度的变化情况. 相似文献