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六角金属由于其各向异性等特点,在塑性变形等过程中容易产生形状和构型都相对复杂的点缺陷团簇.这些团簇之间及其与运动位错等缺陷的相互作用直接影响材料的物理和力学性能.然而对相关问题的原子尺度、尤其是空位团簇的演化和微孔洞的形成乃至裂纹形核扩展等的理解还不全面.本文采用激发弛豫算法结合第一原理及原子间作用势,系统考察了钛中的空位团簇构型及不同构型间的相互转变,给出了不同尺寸空位团簇的稳定和亚稳构型、空位团簇合并分解和迁移的激发能垒等关键参数,发现较小的空位团簇形成稳定构型,较大的空位团簇呈现出空间对称分布趋势进而形成微孔洞;采用高通量分子动力学模拟系统研究了不同尺寸的空位团簇在拉应力作用下对变形过程的影响,发现这些空位团簇可以形成层错,并对微裂纹的形核产生影响. 相似文献
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喹乙醇属于喹口恶啉类化合物,常用作饲料添加剂,具有抗菌和促生长作用[1-2]。随着对喹乙醇研究的深入,发现喹乙醇具有明显的蓄积毒性和DNA显性损伤等副作用[3],因此喹乙醇在美国和欧盟都已经被禁止用作饲料添加剂。《中国兽药典》(2005 相似文献
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In this contribution,the α preformation factors of 606 nuclei are extracted within the framework of the generalized liquid drop model(GLDM).Through the systematic analysis of the α preformation factors of even-even Po-U isotopes,we found that there is a significant weakening of influence of N=126 shell closure in uranium,which is consistent with the results of a recent experiment [J.Khuyagbaatar et al.,Phys.Rev.Lett.115,242502(2015)],implying that N=126 may not be the magic number for U isotopes.Furthermore,we propose an improved formula with only 7 parameters to calculate α preformation factors suitable for all types of α-decay;it has fewer parameters than the original formula proposed by Zhang et al.[H.F.Zhang et al.,Phys.Rev.C 80,057301(2009)]with higher precision.The standard deviation of the α preformation factors calculated by our formula with extracted values for all 606 nuclei is 0.365 with a factor of 2.3,indicating that our improved formula can accurately reproduce the α preformation factors.Encouraged by this,the α-decay half-lives of actinide elements are predicted,which could be useful in future experiments.Notably,the predicted α-decay half-lives of two new isotopes 220 Np [Z.Y.Zhang,et al.,Phys.Rev.Lett.122,192503(2019)] and 219 Np [H.B.Yang et al.,Phys.Lett.B 777,212(2018)] are in good agreement with the experimental α-decay half-lives. 相似文献
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21世纪,将是世界科学技术快速发展的时代,也是人才竞争的时代,因而也必将是人类智力突飞猛进的发展时期。世纪的未来主人,正是今天朝气蓬勃的儿童。如何使他们的智力得到开发,成为时代的优秀人才,是我们广大教育工作者义不容辞的责任,特别是对我们担负幼儿教育的一线教师来说,更是一个神圣 相似文献
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多智能体系统队形控制的研究主要集中于队形形成、队形保持和队形变换三个方面。首先,介绍、分析了多种队形控制方法,包括轨迹跟踪法、行动选择法、假想刚体法、网络关系图分析法、动态编队法、虚拟势场法、学习控制法和混合控制法等;其次,对移动机器人、无人机、水下机器人等多智能体系统的队形控制应用进行研究;然后,给出了近年来多智能体系统队形控制的研究进展,包括基于复Laplacian矩阵的多维空间队形控制方法,其它领域技术(云计算、图像处理等)用于队形控制的研究成果,并对基于队形控制的多移动机器人和无人机搬运作了介绍;最后,给出了当前队形控制研究中尚未解决的问题,包括队形扩展,队形稳定性,通信、传感器功能,异构多智能体系统队形控制和机械臂编队等。 相似文献