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采用Li3N、Ca3N2作为触媒,在高温高压(HPHT)条件下合成立方氮化硼(cBN)单晶,合成过程中通过加入籽晶的方式获得cBN单晶.通过改变籽晶的加入量和粒度,研究籽晶对合成cBN单晶产量的转化率、大颗粒单晶(30/50目)比例以及单晶静压强度等性能的影响;利用扫描电子显微镜对在不同条件下合成出的单晶颗粒形貌进行观察和对比.结果表明,在HPHT下,添加3wt‰的270/325目的籽晶合成出的cBN单晶尺寸为0.5mm左右,且cBN单晶晶形规则,晶面多为(111)和(110)面,缺陷较少;30/50目的cBN单晶的静压强度为44.5 ~48.2 N;合成cBN单晶的粒度整体提高.在Li3 N-hBN体系中,添加270/325目籽晶合成cBN单晶产量的转化率为45.5;;添加100/120目的籽晶合成cBN单晶的大颗粒单晶(30/50目)的转化率达60.3;.在Ca3N2-hBN体系中合成cBN单晶的效果较差一些. 相似文献
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使用ab从头算原理计算了六方氮化硼(hBN)和立方氮化硼(cBN)在cBN单晶合成温度和压强下(1800 K,5.0 GPa)的晶格常数.通过EET理论构建了hBN和cBN的共价电子结构,并计算出九组hBN和cBN单晶的不同低指数晶面之间在高温高压下的相对共价电子密度.根据TFDC理论分析判断,发现hBN的(110)与cBN的(110)、hBN的(100)与cBN的(100)分别连续,两组晶面组合的相对共价电子密度差均小于<10;.这表明:这两组hBN/cBN晶面之间的价电子结构相差不大,可以诱使hBN直接转变为cBN.因此本文认为:从价电子结构的角度分析,高温高压下的cBN单晶极有可能是由hBN直接转变而来的. 相似文献
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利用热力学中经典的ΔG<0判定法,探讨了Fe基触媒合成金刚石晶体生长中的碳源问题,在计算中考虑了各物相的体积随温度和压力的变化。结果表明:在金刚石形成之前,就有大量Fe3C形成,而在触媒法合成金刚石的温度和压力范围内,Fe3C→C(金刚石)+3γ-Fe反应自由能和石墨→金刚石相变自由能均为负值,但前者比后者的绝对值更大,这说明前者更容易发生。因此,从热力学角度看,Fe3C的形成降低了石墨转变为金刚石所要越过的势垒,使用Fe基触媒合成金刚石单晶的生长来源于Fe3C的分解而不是石墨的直接转化。同时推导出在1200 K以上石墨-金刚石的平衡p-T关系:peq(GPa)=1.036+0.00236T (K),与F.P.Bundy的平衡线非常接近,证明了本热力学计算方法的可行性。 相似文献
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谱单元作为一种高阶单元具有计算效率高和精度高的特点。本文在基于Legendre正交多项式的三维谱单元基础上提出了三维压电谱单元模型,用于压电层合板静力和动力性能模拟研究。压电层合板结构中的位移和电势自由度均离散到三维压电谱单元Gauss-Lobatto-Legendre(GLL)配置节点上,并且未对电势沿压电层厚度方向上的变化做任何假定。通过提高谱单元中沿压电层合板厚度方向上的形函数阶数的方法,来削弱三维谱单元在模拟薄板结构中出现的剪切闭锁现象。为验证单元的计算精度,取双压电层合板结构进行静力和动力行为模拟验证,并将计算结果与现有文献中的其它单元模型及有限元结果进行对比。结果表明,压电谱单元可有效模拟压电层合板的静力和动力行为,且提高谱单元形函数阶数可提高数值模拟精度。 相似文献
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为从定量上了解金融资源错配对我国技术创新水平影响的变化规律,通过Granger因果分析理论确定了影响金融错配和技术创新水平的主要因素及其因果关系,构建了金融错配影响技术创新的系统动力学模型并进行模拟仿真。结果显示:金融错配对技术创新具有抑制作用,金融错配程度每增加10%,我国技术创新水平下降7.1%;政府干预加大了金融错配对技术创新的抑制作用,政府干预力度增大10%可抑制技术创新水平8.25%的上升幅度。 相似文献
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铁基触媒中金刚石单晶的生长对初生渗碳体的消耗 总被引:7,自引:2,他引:5
利用扫描电子显微镜观察了不同合成时间的金刚石合成效果以及相应触媒的组织结构,结果表明:随着压力、温度的升高,铁基触媒全部熔化为液态后约20秒内,熔体对碳的溶解度可达到极大的过饱和程度,生成数量极大的初生渗碳体,同时,金刚石单晶在这种环境中生成。随着时间的延长,金刚石单晶长大、数量增多,熔体对碳的过饱和程度逐渐降低。触媒组织中的初生渗碳体量逐渐减少。分析表明:石墨碳与触媒首先发生冶金反应生成初生渗碳体,在高温高压作用下,初生渗碳体分解,碳原子脱溶,然后堆积到金刚石上。金刚石的生长通过对初生渗碳体的消耗得以进行。 相似文献
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首先,针对不同光照、复杂背景和投影失真的车牌图像建立基于Adaboost算法和改进Haar特征的车牌检测模型;然后,运用Radon变换进行车牌校正,并结合3次B样条小波变换和识别反馈模型对字符进行粗和精分割;最后,根据汉字和数字字母的不同结构特征,采用不同的算法提取特征,特别是针对车牌字符特点,训练汉字、字母和数字字母3种神经网络模型用于建立字符识别模型.实验结果表明该模型是实用的. 相似文献