高品质6英寸N型4H-SiC单晶生长研究

PVT法生长SiC单晶生长腔的温场分布是影响晶体质量的重要因素。采用数值模拟研究了保温层和坩埚结构以及线圈位置对6英寸SiC晶体生长温场的影响,优化出了适合高品质6英寸SiC晶体生长温场分布,在此条件下生长无裂纹的6英寸N型4H-SiC晶体。用高分辨率X射线衍射、拉曼光谱和缺陷检测系统对所加工的SiC衬底片的质量进行了表征。测试结果表明,晶型为单一的4H-SiC,微管密度小于1 cm^-2,电阻率范围为0.02～0.022Ω·cm,X射线摇摆曲线半高宽为21.6″。     

新课程教学中运用情感因素的情况调查

1问题背景传统的科学认识论强调教学的理性因素比较多,不太重视师生情感因素在认知活动中的作用,教学被误解为或者说已经被操作为一种纯技术活动。现代学习论认为学习活动与情感是不可分割的,情感在学习过程中起着调节作用、促进作用,情感对学习动机的引发、学习动力的保持以及     

基于实测爆破振动计算岩体介质P波品质因子

爆破地震波传播衰减研究对爆破振动预测及安全控制有着重要的指导意义。针对爆破振动实测信号,结合P波、S波的初至识别结果,计算P波、S波在岩体中的传播速度及P波的上升时间,进一步得出岩体介质P波品质因子。结合现场实测振动数据,计算丰宁抽水蓄能电站及舟山绿色石化基地试验区域内岩体介质P波品质因子,计算结果分别为19.02和14.07。结果表明,通过实测地表爆破振动计算得到的P波品质因子远小于经验公式的计算值及一般原岩的品质因子,说明地表疏松层对爆破地震波的传播衰减有较大影响。

     

品质因子可调的石墨烯纳米机械振子

纳米机械振子尺寸小,质量轻,可以用来制作探测力、质量等微小物理量的超灵敏探测器.石墨烯拥有质量轻、密度低和杨氏模量高等特性,被认为是制作纳米机械振子的理想材料.石墨烯纳米机械振子因其具有的谐振频率高、品质因子高和谐振频率可调性高等优势,近年来得到了人们的广泛关注.作为表征纳米机械振子性能的一个重要指标,品质因子越高,意味着纳米机械振子耗散越低,纳米机械振子的灵敏度越高.本文通过微纳加工的工艺制备出一种谐振频率随栅压可调(调节的范围为73 MHz～90 MHz)的石墨烯纳米机械振子样品,研究其在极低温高真空环境下的品质因子与栅极电压之间的关系.实验表明通过栅压调节振子的内部应力,能够使石墨烯纳米机械振子品质因子从220提高到1000.我们的结果为二维材料纳米机械振子的耗散研究提供了一种新的研究思路.     

合肥同步辐射光源波动器UD-1物理设计

介绍了国家同步辐射实验室二期工程新建波动器UD-1的物理设计,给出了设计参数和主要技术要求。从储存环电子束流的要求和用户对光源的要求两方面分析了波动器磁场品质应满足的技术指标,给出UD 1的磁场一次积分值应小于2×10-4T·m,二次积分值应小于2×10-4T·m2,相位误差应小于10°。     

基于改进的灰关联理论定量表征致密砂岩储层微观孔隙结构对储层品质的影响

影响致密砂岩储层品质的因素很多,储层微观孔喉结构是决定致密储层品质好坏的关键因素.以鄂尔多斯盆地姬塬地区长6致密砂岩储层为分析对象,基于高压压汞实验,将灰色系统理论、众数理论和Spearman理论联合,建立优化的灰关联度计算模型,采用优化的灰色关联序定量表征致密砂岩微观孔隙结构参数对储层品质因子的影响,得到各影响因素与...     

1.5GHz铌材超导腔的研制

介绍铌材超导腔的研制进展,重点讨论了国产铌腔的材料改性,以及相应的超导腔性能的改进。叙述了1.5GHz铌腔的腔形设计,分析了铌材的射频性能和机械性能,制定一铌腔制作与后处理的特定工艺。最后给出了1.5GHz铌材超导腔的低温实验结果。     

超声快速制备病理切片中的超声频率优化

报告了利用超声增强细胞膜通透性的作用实现超声快速制备病理切片的方法。实验比较了超声处理和常规处理两种方法制取的肝等病理组织切片,比较了在优化频率范围内选择200 kHz,400 kHz,600 kHz,800 kHz和1000 kHz五组超声频率作用相同肝组织样品制备病理切片的效果。结果表明超声方法可以在1h内完成肝组织切片,且品质较好,同时发现超声作用频率不同,完成肝组织处理的总时间不同,200 kHz和800 kHz频率完成肝组织处理的时间最短。引入液体环境中微气泡空化的理论模型,依据该模型数值模拟得到的最佳超声作用频率与实验结果一致。     

镍湿法冶炼中间品品质鉴定方法研究

镍湿法冶炼中间品是以含镍矿料经酸浸、碱沉等湿法冶炼工艺处理后得到的粗级产品,尤其以氢氧化镍为典型产品,该类产品粒度细,含水率高,在取制样过程中水分偏析严重。水分和镍品位是品质鉴定的关键要素,直接影响货值判定。通过对水分和镍含量的测定进行试验对比,水分测定采用两步法和一步法测定,结果上没有较大差异。对于主品位镍的分析取样,品质波动小,可以进一步扩大取样基数,减少份样数量表征货物品质,对验货同行人员具有一定的借鉴意义。     

傅里叶变换中红外光谱的牛奶品质无损检测分级

市场上普遍存在“高蛋白”,“高乳脂”等特色牛奶。为了实现对特优优质奶、高蛋白特色奶、高乳脂特色奶和普通奶的无损快速分级,收集了河北省10个牧场不同月份（1月、3月—10月）的5 121份牛奶样本并采集中红外光谱数据,分别测定牛奶中的乳蛋白、乳脂和体细胞数,构建了牛奶品质分级模型。首先,分析牛奶光谱并去除冗余波段,最终选择925~1 597和1 712~3 024 cm-1的敏感波段组合作为全光谱用于建立模型。为了提高模型的性能,采用标准正态变量变换（SNV）,多元散射校正（MSC）,一阶导数,二阶导数,一阶差分和二阶差分6种算法对光谱进行预处理并建立朴素贝叶斯模型（NB）和随机森林模型（RF）,确定二阶差分为最佳预处理方法,其测试集准确率分别为92.11%和96.87%。为了简化模型,利用无信息变量消除法（UVE）、竞争性自适应重加权算法（CARS）与稳定性竞争性自适应重加权采样算法（SCARS）以及UVE-CARS算法和UVE-SCARS算法对二阶差分后的光谱数据提取特征变量。然后,分别基于全光谱和所选特征变量数据,建立NB模型和RF模型。结果表明,SCARS算法为NB模型的最佳特征提取算法,模型的训练集准确率与测试集准确率分别为94.45%,93.94%;UVE-SCARS算法为RF模型的最佳特征提取算法,模型的训练集准确率与测试集准确率分别为99.86%,96.48%。综上,基于傅里叶变换中红外光谱技术建立的二阶差分-UVE-SCARS-RF模型,可以实现特优优质奶、高蛋白特色奶、高乳脂特色奶和普通奶的无损快速分级,通过建立中红外光谱模型,首次将乳蛋白、乳脂含量和体细胞数直接结合进行分级鉴定,这是以往未曾有过的。模型应用方便,只需将获得的牛奶红外光谱数据输入模型即可输出预测类别,在牛奶产业中具有实际应用价值。