第一性原理计算Cu-Cr共掺AlN稀磁半导体

采用基于密度泛函理论的第一性原理平面波超软赝势方法,结合广义梯度（GGA）近似对Cr单掺AlN和Cu-Cr共掺AlN的32原子超原胞体系进行几何结构优化,计算它们的晶格常数,能带结构,电子态密度以及光学性质.结果表明Cr单掺AlN和Cu-Cr共掺AlN均表现为半金属性质,带隙变窄,且Cu-Cr共掺体系自旋极化作用较Cr单掺强,材料表现出良好的铁磁性.共掺杂后,光吸收的范围增宽,体系对长波吸收加强,能量损失明显减小.     

麦秆热解机理研究

采用热重法对不同加热速率、氮气气氛条件下的麦秆失重行为进行了研究.研究发现,麦秆失重主要由水分析出、有机物热解和无机物分解等3个阶段组成,其中在无机物分解阶段还伴随有轻微的炭化;此外,随着加热速率增加,有机物分解的初始温度、终了温度、峰值失重速率对应温度等相应增加.利用双外推法推断了麦秆中有机物热解的最概然机理函数,发现麦秆热解可以用二级反应机理进行模化,同时,确定了麦秆热解的活化能、指前因子等反应动力学参数.对利用双外推法得到的模型计算结果与实验结果进行了对比.结果表明,两者之间符合较好,但仍存在一定偏差.对引起偏差的原因进行了分析.     

基于安全系统工程的泥石流灾害分析

为预防泥石流灾害的发生,应用安全系统工程的研究方法对一般泥石流原因分析(危险源辨识),根据风险的大小,进行风险分级(风险分析),并提出相应的措施(风险控制)。并且通过预防为主,防治结合,重点监控的思路,实现泥石灾害控制的有效性和节能性。     

集成制造系统中集成度评价方法研究

在ＣＩＭ技术中一个很重要的问题是如何评价系统的集成程度，为此分析了集成量度的基本要求，并应用模糊积分理论提出了集成度的定量评价方法．     

一种经验模态分解与深度神经网络协作的短时电力负荷预测方法

为整体预测未来电力负荷变化趋势,提出一种基于经验模态分解和深度神经网络协作的短时电力负荷预测方法.首先为削弱原始负荷序列的非平稳特性,利用经验模态分解算法对原始负荷序列进行分解,得到各时序分量.在此基础上,构建各分量的深度神经网络预测模型,将分量的预测结果进行重构得到短时电力负荷预测曲线.利用某电厂短时负荷数据对模型的预测效果进行验证,得到其预测结果的平均绝对误差、均方根误差、平均绝对百分比误差分别为402.951 8、588.945 1、0.042 6.对比仿真进一步表明,同等条件下,基于经验模态分解和深度神经网络协作的短时电力负荷预测方法相较于单一的深度神经网络预测方法,在效果上精度更高,可用于对短时电力负荷的预测.     

水力射流降低井底压差技术

降低井底压差,减小岩屑的压持效应,可以显著提高钻井的机械钻速。根据射流式水力降压技术的原理,结合环空射流泵、射流降压短节和射流泵钻头等射流降压工具的发展现状,提出一种新型的环形射流泵结构,采用混合网格数值计算的方法对影响其降压性能的关键因素进行分析。结果表明:井底流体的回流是导致射流泵钻头降压效果变差的主要原因,回流量与井壁间隙成正比,与反向喷嘴的轴向倾角成反比;密封钻头与井壁间的间隙是提高射流泵钻头性能的关键;新型涡流-射流混合降压钻头可降压0.45～0.88 MPa,是现有射流式射流泵钻头降压效果的3～4倍。     

8-3线优先编码器74LS148的级联分析及研究

74LS148是一种带扩展功能的8-3线优先编码器,将多片74LS148集成8-3线优先编码器级联构成不同的编码器,能够灵活、有效地扩大编码器的使用范围。不同的74LS148进行级联时,任何时候只对其中优先级别最高的输入信号进行编码,编码器的工作状态由使能输入端决定。     

探究式与合作学习策略在药剂学教学实践中的应用探索

药剂学教学过程中需要应用多种教学手段与方法.为提高药剂学教学质量积累经验,紧密结合当前药剂学实验教学内容,开展探究式与小组合作学习策略在教学方法和成效上的研究,并根据教学实践,阐述了探究式与合作学习的新型教学方法的特点、运用条件及运用效果.     

时变系统全局最优加权观测融合白噪声反卷积平滑器

白噪声反卷积或输入白噪声估计问题在石油地震勘探中有重要的应用背景。对带多传感器和带不相关噪声的线性离散时变随机系统,应用Kalman滤波方法,基于加权最小二乘法,提出了全局最优加权观测融合白噪声反卷积平滑器。一个Bernoulli—Gaussian输入白噪声融合平滑器的Monte Carlo仿真例子说明了其有效性。