提取血管特征参数的研究

本文应用射线声学方法处理软管(模拟血管)散射声场,讨论了空域和频域中管的逆散射问题。测量了两种橡皮软管在空域和频域中散射场,并重构了管的内、外半径、声速、密度、衰减系数,相对误差小于5%。     

Studying the Mode－Spectra Characteristics of An Above－Threshold Biased Semiconductor Laser

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NIR FT－Raman研究铝酸钠溶液的碳酸化过程

本文用ＮＩＲＦＴ－Ｒａｍａｎ光谱仪原位跟踪了铅酸钠溶液的碳酸化过程，观察到此过程的Ｒａｍａｎ光谱呈现振荡现象和非重线性，认为在碳酸化过程中，可能产生Ａｌ２（ＯＨ）离子和进一步缩聚形成的离子。     

有限面元式Helmholtz积分方程法求解慢波导环形换能器的辐射声场

慢波导环形换能器是由慢波导和自由淹没式环形换能器组合而成的一种水声换能器。这种换能器利用慢波导对声场的调节作用,有效地改善了换能器的方向性。但是,这种换能器的辐射声场不能直接利用Helmholtz积分法进行解析求解。为此,本文利用有限面元式Helmholtz积分方程算法对其进行了数值求解。文中给出了慢波导环形换能器方向性的数值计算结果和实际测量结果,两者基本上是一致的。     

我国电子自旋共振波谱领域研究的50年回顾

电子自旋共振(ESR)波谱技术自1944年发现以来, 迄今已在化学、物理学、地矿学、生物学特别是生命科学的许多领域得到广泛应用, 由初期主要是对长寿命和稳定的顺磁粒子的研究, 逐步发展到对短寿命中间体, 反应过程机理和动力学的研究. 在检测技术方面, 日益广泛 地采用自旋标记, 自旋捕捉, 时间分辨ESR, 电子 核双共振, 化学诱导动态电子极化(CIDE P )和自旋回波等技术. 我国从20世纪50年代末开始将ESR技术用于某些研究领域, 80年代以后有了很快的发展. 以下仅就我国几十年来ESR研究领域的几个主要方面予以简单回顾. 有关文献引用只限于国内外核心刊物正式发表的论文和报道.     

ZnO/p-Si异质结的深能级及其对发光的影响

利用深能级瞬态谱(DLTS)和光致发光谱(PL),研究了ZnO/pSi异质结的两种不同温度(850℃,1000℃)退火下的深能级中心。发现850℃退火的样品存在3个明显的深中心,分别为E₁=E_v+0.21eV,E₂=E_v+0.44eV,E₃=E_v+071eV;而1000℃退火样品仅存在一个E₁=E_v+021eV的中心,且其隙态密度要比850℃退火的大。同时,测量了两个样品的PL谱。发现1000℃退火可消除一些影响发光强度的深能级,对改善晶格结构,提高样品的发光强度有利。     

等离子体反应器中传热与流动的三维数值模拟

本文采用我们新发展的三维计算机程序,对有载气和颗粒从单个喷孔侧向喷射的等离子体反应器中的传热与流动以及颗粒的运动轨迹与加热历程进行了三维数值模拟,并与相应的二维数值模拟结果进行了比较。模拟结果表明侧向喷入的载气所引起的三维流动效应相当明显,不同的颗粒在反应器内的运动轨迹与加热历程也有明显差别。     

研究性核反应堆的现状、应用和发展

回顾了世界过去50多年研究堆的发展历程,分析了世界研究堆的现状以及未来的应用发展趋势,同时结合我国脉冲堆的实际情况,对其应用发展前景进行了初步展望。     

稳定和不稳定核巨共振性质的相对论研究

在相对论平均场的基态上自洽的相对论无规位相近似(RRPA)理论框架下,研究稳定核和不稳定核的巨共振性质.研究了稳定核²⁰⁸Pb,¹⁴⁴Sm,¹¹⁶Sn,⁹⁰Zr,⁴⁰Ca,¹⁶O和不稳定核Ca同位素链同位旋标量和同位旋矢量集体巨共振激发,并讨论了Dirac海负能核子态和矢量介子空间分量对核的巨共振性质的影响.研究的结果表明,Dirac海负能核子态和矢量介子空间分量对同位旋标量激发有贡献,特别是对重核,而对轻核它的贡献减弱,对于同位旋矢量激发的贡献可忽略.几组常用的相对论平均场非线性模型参量,不仅能成功的描述有限核的基态性质,也能很好地描述核的巨共振激发.对于N/Z极端情况下,同位旋矢量巨偶极激发模式存在低能集体激发,它是由于费密面附近弱束缚核子的激发和同位旋混杂效应 关键词： 相对论无规位相近似 核巨共振     

Nonlinear Time Series Prediction Using Chaotic Neural Networks

A nonlinear feedback term is introduced into the evaluation equation of weights of the backpropagation algorithm for neural network,the network becomes a chaotic one.For the purpose of that we can investigate how the different feedback terms affect the process of learning and forecasting,we use the model to forecast the nonlinear time series which is produced by Makey-Glass equation.By selecting the suitable feedback term,the system can escape from the local minima and converge to the global minimum or its approximate solutions,and the forecasting results are better than those of backpropagation algorithm.