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991.
邓堃 《四川大学学报(自然科学版)》2015,52(5):970-974
本文研究了高维半线性双曲型偏微分方程的边界观测问题, 并在此基础上给出了该观测问题的一种近似算法. 相似文献
992.
n-CdTe单晶表面用H_2PtCl_6或RuCl_3溶液浸渍,显著提高了电池的效率及稳定性.除选择金属离子种类外,电极预处理及浸渍时间对修饰作用也有很大影响.固体表面分析表明,在PtCl_6~(2-)溶液中短时间浸渍的电极表面上有大量铂岛,能减少表面缺陷并催化界面反应.在RuCl_3溶液中浸渍,将可使Ru~(3+)离子吸附于电极表面,有利于光电化学反应.PdCl_2溶液浸渍或长时间PtCl_6~(2-)溶液处理均得到不利的结果. 相似文献
993.
采用基于密度泛函理论的第一性原理平面波超软赝势法计算了不同浓度Mn掺杂GaN(Ga1-xMnxN, x=0.0625和0.1250)的晶格常数、能带结构和态密度,分析比较了掺杂前后GaN的电子结构和磁性。结果表明:Mn掺入后体系仍为直接带隙半导体,带隙宽度随Mn含量的增加逐步增大。Mn掺杂GaN均使得N 2p与Mn 3d轨道杂化,产生自旋极化杂质带,自旋向上的能带占据费米面,掺杂后的Ga1-xMnxN表现为半金属铁磁性,适合自旋注入;随着Mn掺杂浓度的增加,体系的半金属性有所增强。 相似文献
994.
995.
像面数字全息是数字全息技术中常用的测量和成像方式,它通常采用离散傅里叶变换和频率滤波的方法进行物光波的重建.本文讨论了这些算法对重建相位的影响.首先分析了频谱泄露对于相位误差的影响,结果表明当采样周期为整数时,重建相位误差很小,因此具有极高的相位重建精度;而当不满足整周期采样时,相位重建误差有了明显的增加.为了改善频谱泄露所引起的相位误差,采用Hanning函数对数字全息图进行了预处理,结果表明Hanning窗的加入能够有效地提高重建相位的准确程度. 相似文献
996.
为改善废气涡轮增压汽油机加速工况时的瞬态响应特性,提出了蒸汽辅助涡轮增压的方法.基于一款废气涡轮增压汽油机,采用GT-Power软件分别建立并标定了蒸汽辅助涡轮增压与废气涡轮增压的仿真模型.针对该汽油机的常用转速2000r/min,研究了各种蒸汽参数对增压系统及汽油机性能的影响.结果表明,在2000r/min时的加速工况,蒸汽辅助涡轮能使汽油机加速迟滞时间缩短48.0%,加速扭矩提升9.7%.因此,蒸汽辅助涡轮能有效改善增压汽油机的加速性和动力性. 相似文献
997.
对长程幂律关联能量序列进行了修正,使其能体现出无序度在一维长程关联无序系统中的影响,并利用重正化群方法,计算了能反映该系统局域化-退局域化转变的Lyapunov指数.结果表明,在由于关联指数p的影响而在系统中出现的局域化向退局域化的转变中,无序度起着相反的作用.当关联指数p一定而无序度W增大时,系统中心能区范围内由于长程关联而引起的扩展态逐渐向局域态转变.当无序度W增大到某一临界值Wc时,系统中所有本征态均转变为局
关键词:
长程关联
Lyapunov指数
无序度
局域化-退局域化转变 相似文献
998.
999.
为满足短时间内达到高累积流强要求,HIAF/BRing采用了一种新的注入方法--双平面相空间多圈注入。该注入方法与传统单平面多圈注入方法不同,而且在国际上是首次在实际项目中采用,尚无实际运行经验。因此,对注入过程进行程序模拟研究是验证双平面多圈注入方案可行性的必要手段。为详细模拟研究BRing双平面多圈注入过程,并克服已有程序跟踪速度较慢且注入参数修改不便的缺点,本文根据双平面多圈注入的特点,建立了双平面多圈注入模型,编写了双平面多圈注入模拟优化程序TPIS(Two-Planemultiturn Injection Simulation)。通过与ORBIT程序模拟结果对比,验证了TPIS程序模拟双平面多圈注入过程的正确性。在此基础上,在TPIS程序中加入了粒子群优化算法,并对BRing注入参数进行了优化。结果表明,TPIS程序可以对注入参数进行有效优化,经过优化后,束流损失减少了28%,最终剩余累积粒子数满足BRing的流强设计指标要求,进一步验证了双平面多圈注入设计的可行性。 相似文献
1000.
采用代数迭代(ART)算法和最大似然期望最大化(MLEM)算法,利用开路傅里叶变换红外(OP-FTIR)光谱仪的测量结果,通过仿真模拟了高斯空间分布模型下的气体二维浓度场重建,并利用重建评价指标——逼近度和相关系数,分析了这两种重建算法的重建精度和抗噪性能。结果表明:在单峰气体浓度场中,ART与MLEM算法重建结果的逼近度分别为0.177和0.044;在双峰气体浓度场中,ART与MLEM算法重建结果的逼近度分别为0.263和0.069;MLEM算法更适用于重建复杂的气体浓度场。在不同噪声水平下,ART的抗噪性能优于MLEM算法,MLEM算法对噪声更敏感。 相似文献