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介绍了利用氢氧混合气体为原料、以四氯化钛为前驱体、气相爆轰制备纳米二氧化钛粉体的方法。利用XRD衍射结果分析证明,产物为金红石相和锐钛矿相的二氧化钛混晶,其晶粒尺度为纳米量级。通过XRD、SEM、TEM分析可以得出,粒子基本为球形,大部分粒子粒径为10~20 nm,也有少量的100 nm左右的粒子产生。分析后发现,反应发生在爆燃转爆轰的过程中和爆轰管中的湍流现象是导致大粒子产生的主要原因。在对在氢过量和氧过量两种状况下,对爆轰所产生的产物的形貌进行了对比,分析发现两种状况产生纳米二氧化钛粉末粒径分布和形貌并没有太大变化。 相似文献
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厚胶光刻非线性畸变的校正 总被引:3,自引:0,他引:3
利用厚胶光刻技术制作大深度微结构元件是一种有效的途径,但厚胶光刻过程中的非线性畸变对光刻面形质量的严重影响限制了该技术的应用,基于此,提出了一种对掩模透射率函数进行校正的方法。分析空间像形成及其在光刻胶内传递、曝光、显影等过程中非线性因素的影响,利用模拟退火算法对掩模透射率函数进行校正,以提高光刻面形质量,并以凹面柱透镜为例,给出了校正前后的显影轮廓模拟结果,其校正后浮雕面形的体积偏差仅为2.63%。该方法在有效改善面形质量的同时,并没有引起掩模的设计、制作难度及费用增加,这对于设计、制作高质量的微结构元件有重要意义。 相似文献
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当前基于深度神经网络模型中,虽然其隐含层可设置多层,对复杂问题适应能力强,但每层之间的节点连接是相互独立的,这种结构特性导致了在语音序列中无法利用上下文相关信息来提高识别效果,而传统的循环神经网络虽然做出了改进,但是只能对上文信息进行利用。针对以上问题,该文采用可以同时利用语音序列中上下文相关信息的双向循环神经网络模型与深度神经网络模型相结合,并应用于语音识别。构建具有5层隐含层的模型,其中第3层为双向循环神经网络结构,其他层采用深度神经网络结构。实验结果表明:加入了双向循环神经网络结构的模型与其他模型相比,较好地提高了识别正确率;噪声对双向循环神经网络汉语识别有重要影响,尤其是训练集和测试集附加噪声类型不同时,单一的含噪声语音的训练模型无法适应不同噪声类型的语音识别;调整神经网络模型中隐含层神经元数量后,识别正确率并不是一直随着隐含层中神经元数量的增加而增加,神经元数量数目增加到一定程度后正确率出现了降低的趋势。 相似文献
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采用共沉淀法合成了ZrO2与Al2O3的不同质量比的ZrO2-Al2O3复合氧化物,并以此为载体通过等体积浸渍法制备了1.5% Pt/ZrO2-Al2O3(w/w)催化剂。以C3H6和CO为反应物的催化性能评价显示,在系列催化剂中以Pt/Zr(0.4)-Al催化剂催化氧化活性最为优异,其C3H6和CO的起燃温度(T50)小于125℃,完全转化温度(T90)小于150℃。采用XRD、低温N2吸附、H2-TPR、CO脉冲吸附等分析表征技术探索了催化剂物相结构、比表面积、颗粒尺寸等对催化活性的影响规律。结果发现,ZrO2-Al2O3复合氧化物具有Al2O3材料的介孔织构和大比表面积特性,且产生了AlxZr1-xOy固溶体新物相。适当的ZrO2与Al2O3的质量比,是改善Pt与ZrO2-Al2O3的相互作用强度,促进贵金属Pt的分散,提升Pt/ZrO2-Al2O3催化剂的低温氧化活性的关键。 相似文献
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采用共沉淀法合成了ZrO_2与Al_2O_3的不同质量比的ZrO_2-Al_2O_3复合氧化物,并以此为载体通过等体积浸渍法制备了1.5%Pt/ZrO_2-Al_2O_3(w/w)催化剂。以C3H6和CO为反应物的催化性能评价显示,在系列催化剂中以Pt/Zr(0.4)-Al催化剂催化氧化活性最为优异,其C3H6和CO的起燃温度(T50)小于125℃,完全转化温度(T90)小于150℃。采用XRD、低温N2吸附、H2-TPR、CO脉冲吸附等分析表征技术探索了催化剂物相结构、比表面积、颗粒尺寸等对催化活性的影响规律。结果发现,ZrO_2-Al_2O_3复合氧化物具有Al_2O_3材料的介孔织构和大比表面积特性,且产生了AlxZr1-xOy固溶体新物相。适当的ZrO_2与Al_2O_3的质量比,是改善Pt与ZrO_2-Al_2O_3的相互作用强度,促进贵金属Pt的分散,提升Pt/ZrO_2-Al_2O_3催化剂的低温氧化活性的关键。 相似文献