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物理表象是物理形象思维的基本元素,也是物理形象思维的基本形式。学生头脑中若没有丰富的物理表象,形象识别、联想、想象也就没了依据,正所谓“巧妇难为无米之炊”。对中学教师和中学生分别进行物理思维障碍调查,结果表明物理形象思维障碍很大程度上是由物理表象直接或间接造成的,因此积累丰富的物理表象应摆在第一位。 相似文献
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极端超短超强激光脉冲的诞生将光与物质的相互作用推进到由辐射阻尼效应和量子电动力学(QED)效应占主导的高度非线性物理范畴。强场QED效应蕴含了丰富的物理过程包括辐射阻尼、高能伽马辐射、正负电子对产生、QED级联、真空极化等,是高能量密度物理和强场物理研究领域的前沿热点。QED级联是解释致密天体辐射和伽马射线暴形成的重要物理机制,其产生的稠密正电子源在高能物理、材料无损探测、癌症诊断等领域亦有重要的应用前景。介绍了QED级联过程及其理论模型,讨论了固体靶中的QED级联发展及其诱导的非线性物理效应,并回顾了固体靶中稠密正电子产生的主要研究成果。 相似文献
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该文选用6061和2A12航空铝合金薄板材料,进行自冲铆接和超声自冲铆复合连接试验,基于拉伸-剪切和电子显微镜测试,研究超声自冲铆接成形性及力学行为。结果表明:超声自冲铆接头较自冲铆接头的内锁量提升了44.8%;其钉头高度下降了34.4%;超声自冲铆接头的静载强度提升了18.1%,缓冲吸震性能提升了17.5%;超声焊接致使自冲铆接头的铆钉颈部与上板接触区域、铆钉腿部与上板接触区域形成固相焊;超声焊接可有效提高自冲铆接头的稳定性。 相似文献
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基于分子动力学方法,对石英玻璃进行了三维的纳米划痕仿真,用来研究其纳米加工性能。采用熔融-淬火的办法建立了石英玻璃的模型,并通过观察模型的截面图,分析了在制备过程中内部微观孔隙的形成过程和原因。在仿真过程中,观察了石英玻璃的变化和孔隙周围原子的运动,得到了切削力的曲线,重点研究了内部的微观空隙对划痕过程的影响。仿真结果表明:当石英玻璃冷却时,由于内部共价键的重组,会形成平均半径为0.25 nm的微观的孔隙,而且其降低了石英玻璃的纳米加工性能,使得切削力的曲线发生一定程度的波动。当磨粒划过表面后,会在表面以下形成厚度为2 nm的原子密集堆积区。由于稠密区的原子共价键键长的变化,失去了原有共价键的强度,所以会形成加工的损伤层。因此在对石英玻璃超精密加工时,应采用少量多次的加工方法来提高材料的加工性能。 相似文献
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Application of Tikhonov regularization method to wind retrieval from scatterometer data Ⅱ: cyclone wind retrieval with consideration of rain 下载免费PDF全文
According to the conclusion of the simulation experiments in paper I, the Tikhonov regularization method is applied to cyclone wind retrieval with a rain-effect-considering geophysical model function (called GMF+Rain). The GMF+Rain model which is based on the NASA scatterometer-2 (NSCAT2) GMF is presented to compensate for the effects of rain on cyclone wind retrieval. With the multiple solution scheme (MSS), the noise of wind retrieval is effectively suppressed, but the influence of the background increases. It will cause a large wind direction error in ambiguity removal when the background error is large. However, this can be mitigated by the new ambiguity removal method of Tikhonov regularization as proved in the simulation experiments. A case study on an extratropical cyclone of hurricane observed with SeaWinds at 25-km resolution shows that the retrieved wind speed for areas with rain is in better agreement with that derived from the best track analysis for the GMF+Rain model, but the wind direction obtained with the two-dimensional variational (2DVAR) ambiguity removal is incorrect. The new method of Tikhonov regularization effectively improves the performance of wind direction ambiguity removal through choosing appropriate regularization parameters and the retrieved wind speed is almost the same as that obtained from the 2DVAR. 相似文献
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