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基于微通道板(microchannel plates, MCP)高性能与绿色制造的要求,探索铅玻璃微通道板(lead silicate glass microchannel plates, LSG-MCP)的替代材料已成为MCP研究的热点。近20年来,以硅为替代材料的微通道板研究取得显著进展,并成为最具应用前景的微通道板类型之一。综述了硅微通道板(Si-MCP)的研究进展,主要概述Si-MCP的基底材料、制备技术、性能和应用领域,尤其是微孔阵列及其内壁表面功能层的成形技术。并将其与传统LSG-MCP比较,分析了Si-MCP制备技术与性能的优劣。最后,展望了Si-MCP的进一步发展方向。 相似文献
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基于相轨迹随时间的变化规律,提出了混沌振荡系统空时复杂度的概念,给出了空时复杂度的定义和计算方法.定义物理意义直观明确,与Lyapunov指数计算相比,方法计算量少,便于实际应用.以Duffing振子为例,通过数值仿真与实验,研究了混沌振荡系统的空时复杂度,实验结果表明空时复杂度可以很好地刻画Duffing振子丰富的动力学特性. 相似文献
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Synthesis of hexagonal boron nitride films by dual temperature zone low-pressure chemical vapor deposition 下载免费PDF全文
Zhi-Fu Zhu 《中国物理 B》2022,31(8):86103-086103
Hexagonal boron nitride (h-BN) films are synthesized by dual temperature zone low-pressure chemical vapor deposition (LPCVD) through using a single ammonia borane precursor on non-catalytic c-plane Al2O3 substrates. The grown films are confirmed to be h-BN films by various characterization methods. Meanwhile, the growth rates and crystal quality of h-BN films at different positions in the dual temperature zone are studied. It is found that the growth rates and crystal quality of the h-BN films at different positions on the substrate are significantly different. The growth rates of the h-BN thin films show their decreasing trends with the rearward position, while the crystal quality is improved. This work provides an experimental basis for the preparation of large area wafer thick h-BN films by LPCVD. 相似文献
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在惯性约束聚变(ICF)终端光学组件(FOA)的精密装校过程中,超大超薄KDP晶体面形在重力作用下会发生畸变,从而导致晶体内部晶轴发生改变,进而由于波前相位失配而极大地降低高功率激光的频率转换效率。针对大口径薄型Ⅰ/Ⅱ类KDP晶体在非垂直放置状态下出现的附加面形问题,利用有限元分析软件,建立了具有不同初始面形的KDP晶体及其"杠杆式"夹持系统的模型,对晶体经夹持系统夹持后的附加面形分布进行了仿真计算,并讨论了支撑条上表面的加工误差类型及大小、晶体初始面形对KDP晶体附加面形的影响。研究结果表明:"杠杆式"夹持系统能有效改善大口径薄型KDP晶体因重力作用而引起的附加面形变化;晶体边缘部分的加工误差对KDP晶体附加面形有较大影响。 相似文献
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建立了在线检测哈茨木霉发酵液中微量2460A的二维液相色谱方法。利用Ultimate 3000双三元液相色谱仪,采用阀切换二维色谱技术,组合3根色谱柱实现2460A的在线净化、富集和含量检测。净化柱采用资生堂MF C8柱(10 mm×4.6 mm,5.0μm),富集柱采用资生堂MGC18柱(20 mm×4.6 mm,5.0μm),以水-甲醇为流动相,梯度洗脱,流速2.0 m L/min;二维分析柱采用Thermo Hypersil GOLD C18柱(250 mm×4.6 mm,5.0μm),以水-甲醇为流动相,梯度洗脱,流速1.0 m L/min;进样量1.0 m L;柱温40℃;检测波长424 nm。方法验证结果显示,2460A的线性范围为0.0025~10.0 mg/L(r=0.9981,n=8),检出限为1.2μg/L;定量限为2.5μg/L;方法回收率为88.0%~104.4%。 相似文献
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目前卷积神经网络(CNN)在物体种类识别方面取得突破性进展。贝类作为农业经济的重要组成部分,种类繁多,特点复杂,大多贝类存在着相似度高,各类样本分布不均衡情况,以致CNN对贝类分类的准确率偏低。针对这一情况,提出了基于可见光谱和CNN的贝类识别方法,旨在提取更有效的贝类特征,从而提高贝类分类的准确率。首先,提出了一种包含输出熵度量和正交性度量的滤波器信息度量与特征选择方法,重新初始化修剪掉的滤波器并使其正交,捕获网络激活空间中的不同方向,使神经网络模型学习到更多有用的贝类特征信息,提升模型分类准确率;其次,提出了一种包含正则化项和焦点损失项的贝类分类目标函数,通过控制各类别样本对总损失的共享权重,来减少易分类样本的权重,以使模型注意力向预测不准的样本倾斜,均衡样本分布和样本分类难度,进一步提高贝类分类的准确率。贝类图像数据集由74类贝类组成,共11 803张图像。获取原始数据集后,对数据集图像进行水平翻转、垂直翻转、随机旋转、在[0, 30°]范围内旋转、在[0, 20%]范围内缩放和移动等数据增强操作,将图像数量从11 803张增加到119 964张。整个图像数据集按8∶1∶1的比例随机分为训练集95 947张图片、验证集11 996张图片和测试集12 021张图片。在建立贝类图像数据集的基础上进行了实验验证,达到了93.38%的分类准确率,将基准网络(Resnest)的准确率提高了1.18%,相较网络SN_Net和MutualNet,准确率分别提升了4.34%和0.85% ,并且训练时长为22 320 s,将基准网络(Resnest)的训练时长缩短了960 s,训练时长分别比SN_Net和MutualNet短3 180和2 460 s。实验结果证明了该方法的有效性。 相似文献