热处理对直流磁控溅射ITO薄膜光电学性质的影响

利用直流磁控溅射在石英衬底上沉积透明导电的掺锡氧化铟（ITO）薄膜，在相同条件下制备了两种不同溅射时间（30、10min）的样品，样品在400℃的大气中进行1h退火处理．利用分光光度计测量薄膜的正入射透射光谱，并拟合透射光谱得到薄膜的折射率、消光系数及厚度；用Van der Pauw方法测量薄膜电学性质，包括载流子浓度、载流子迁移率和电阻率．实验结果显示退火处理对ITO薄膜的光学、电学性质有重要影响，退火样品在可见光区域的透过率明显提高，且光学吸收边向长波方向移动；然而，退火前薄膜的电学性能更好．     

L型连续退火炉退火工艺的模拟实验

结合唐钢镀锌线退火炉的工艺特点,热模拟了退火工艺,检验了退火后带钢的力学性能和金相组织,为实际生产提供了理论依据.     

快速高温热退火对InGaNAs/GaAs量子阱的影响

从系统自由能角度,阐明了MBE生长的InGaNAs量子阱材料在高温热退火过程中的结构和物理性能的变化。在热退火时,In-Ga互扩散和N-As互扩散引起spinodal分解,N原子趋向于与In结合形成In-N键,使InGaNAs材料的带隙增加,从而引起PL谱峰值的蓝移。     

模拟退火算法机理研究

从机理上分析了采用Metropolis概率接受准则的重要性 ,认为按照该准则可以使模型跳出局部极小值 ,避免了落入局部极小点的可能 ,然后在退火计划的控制下模拟退火算法 ,最终可以找到最优解 ;深入分析了算法的退火计划和模型扰动 ,以及两者之间的配合的技巧 ,认为算法本身可以作进一步的改进 ;并提出了改进的思路 ,为下一步的具体改进打下了基础     

退火温度对KDP晶体光学均匀性的影响研究

 研究了磷酸二氢钾（KDP）晶体热退火前后光学均匀性的变化，发现适当温度下退火可以降低KDP晶体的内应力，提高晶体的消光比，从而提高晶体的光学均匀性。实验证明，50℃下退火即可消除部分内应力，110℃下退火可以消除生长鬼影和鬼线。但是,退火温度太高（如170℃）,也可能使晶体的均匀性降低。     

高密度有序银纳米球阵列的模板辅助退火制备

纳米结构的有序性对表面拉曼增强光谱（SERS）的均匀性起决定性作用,然而如何大面积制备有序的超高密度贵金属纳米结构依旧是个挑战. 文中提出了一种通过模板辅助退火方法,用于大面积制备结构可控、高密度有序的银纳米球阵列,研究了退火温度、压强和银膜厚度对银纳米球阵列形貌结构的影响. 制备的高密度有序银纳米球阵列可以进一步应用于SRES基底.     

微量镍元素添加对铁基非晶/纳米晶磁芯软磁性能的影响

用单辊法制备的宽20 mm,厚25μm的Fe_(73.5)Cu_1Nb_3Si_(13.5)B_9和Fe_(73.5)Ni_(0.3)Cu_1Nb_3Si_(14.2)B_8合金带材,绕制成外径为40 mm,内径为25 mm的环型磁芯,然后将磁芯在不同的温度下进行退火处理,研究了微量Ni元素添加对合金带材的晶化行为以及对横向磁场退火后的非晶/纳米晶磁芯的软磁性能的影响。结果表明:与Fe_(73.5)Cu_1Nb_3Si_(13.5)B_9合金带材相比,添加微量Ni元素的Fe_(73.5)Ni_(0.3)Cu_1Nb_3Si_(14.2)B_8合金带材的一级起始晶化温度Tx1和一级晶化峰温度Tp1降低,其二级起始晶化温度Tx2和二级晶化峰温度Tp2升高,两级起始晶化温度之间的差值ΔTx增大;与横向磁场退火后的Fe_(73.5)Cu_1Nb_3Si_(13.5)B_9非晶/纳米晶磁芯相比,横向磁场退火后的Fe_(73.5)Ni_(0.3)Cu_1Nb_3Si_(14.2)B_8非晶/纳米晶磁芯的起始磁导率μi和饱和磁感应强度Bs减小,矫顽力Hc增大;当测试频率f和最大磁感应强度Bm不变时,有效幅值磁导率μa增大,比总损耗Ps和矫顽力Hc减小;当测试频率f不变时,电感Ls和品质因数Q增大;当励磁电流I不变时,感应电动势E大。     

晶硅太阳电池原位光老化及热致输运机理

为研究晶体硅太阳电池在标准模拟光条件下的输出特性变化规律和电池内部载流子输运特性,采用原位光老化技术对被测电池进行光照处理,按标准测试实验流程测量电池的伏安特性及光谱响应等参量,发现原位光老化后太阳电池伏安特性各项参量衰减,导致电池效率降低;短波段光谱响应微量下降,是由于原位光老化过程中电池表面产生极微量的面缺陷导致经过硅表面的微量载流子被复合;而长波段响应明显降低,是由于晶硅内大量体缺陷被激活导致长波载流子在经过硅材料内部时被复合.随后将光老化后电池退火并测量比对电池各项特性参量,结果表明,退火对光老化后电池内部深层体缺陷具有较好的修复功能,但对浅层面缺陷没有修复功能,最终造成电池伏安特性参量和光谱响应只得到部分恢复.     

基于免疫退火的WSN簇首节点选择方法研究

针对无线传感器网络中簇首节点选择的问题,基于免疫退火提出了一种新的算法CHSIA(Cluster head node selection algorithm based on immune annealing)。该算法结合节点能量消耗和剩余能量建立了目标函数f=max(a/elt+be(t-1),并且利用免疫退火方法实现该目标函数的最优求解。同时,通过OPENT进行仿真实验深入研究了网络存活周期、变异概率和交叉概率等关键因素对该算法的影响。对于实验中50%节点失效时的性能状况,CHSIA算法能够延续到162轮,而LEACH算法只能延续到119轮,结果表明CHSIA具有较好的适应性。