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谢家麟 庄杰佳 黄永章 张令翊 林绍波 赵春农 李立华 吴钢 王钢 李承泽 傅恩生 苏憬 钟元元 王言山 李永贵 应润杰 杨学平 李有猛 韩斌 吴庆武 张玉珍 潘卫民 王建伟 张黎文 郭康柱 畅祥云 李亚南 戴立盛 徐金强 陆辉华 汪伯嗣 任廉重 田瑞生 《中国物理 C》1994,18(8):763-768
北京自由电子激光(BFEL)装置于1993年底在10.68μm处实现了饱和振荡.输出激光能量为3mJ,饱和平顶宽度2μs.对应饱和振荡平均功率为210kW(宏脉冲),峰值功率约为20MW,比自发辐射高8个量级,单程小讯号净增益为24%,转换效率为0.45%,与理论预期结果相符.光束质量接近衍射极限.目前装置可工作于9-11μm. 相似文献
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应用Forster理论,对碱性荧光染料吖啶黄(AY)、碱性藏花红(ST)、罗丹明6G(R6G)、罗丹明B(RB)、乙基罗丹明B(ERB)、丁基罗丹明B(BRB)组成的各种染料混合体系的能量转移进行了研究.结果表明:在十二烷基苯磺酸钠水溶液中,AY分别与R6G,ST;R6G分别与RB,ERB,BRB间均能发生有效能量转移.研究了各种表面活性剂对碱性阳离子染料间能量转移的影响,结果表明:只有强极性的阴离子表面活性剂才能使碱性阳离子染料间发生有效能量转移.转移效率既与给体量子产率有关,又与受体量子产率有关,受体量子产率高的转移效果好;同类染料间的转移效果不如不同类染料间的转移效果好. 相似文献
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近年来,风电装机规模逐年增加,风电数据采集量呈现规模化增长,面对海量多维、强波动的风电数据,风电功率预测精度仍面临一定的挑战。为提高风电功率预测精度,提出了基于卷积神经网络(convolutional neural networks, CNN)-长短期记忆网络(long short-term memory, LSTM)和梯度提升学习(light gradient boosting machine, lightGBM)组合的超短期风电功率预测方法。首先,分别建立CNN-LSTM和lightGBM的风电功率超短期预测模型。其中,CNN-LSTM模型采用CNN对风电数据集进行特征处理,并将其作为LSTM模型的数据输入,从而建立CNN-LSTM融合的预测模型;然后,采用误差倒数法对CNN-LSTM和lightGBM的预测数据进行加权组合,建立CNN-LSTM-lightGBM组合的预测模型;最后,采用张北曹碾沟风电场的风电数据集,以未来4 h风电功率为预测目标,验证了组合模型的有效性。预测结果表明:相较于其他3种单一模型,组合模型具有更高的预测精度。 相似文献
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北京自由电子激光注入器输运线的设计与研制 总被引:2,自引:0,他引:2
注入器输运线由α磁铁、四极磁铁、真空盒和束测元件组成,对输运线中的物理问题诸如聚束、横向匹配、注入时间调整、准直误差等进行讨论。在介绍了各主要元件的性能之后,给出输运线设计参数和研制结果。 相似文献
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PAR-吖啶黄能量转移荧光猝灭法测定痕量铁(Ⅱ)的研究 总被引:4,自引:2,他引:2
对 4 (2 吡啶偶氮 ) 间苯二酚 (PAR)与吖啶黄间荧光能量转移进行了探讨 ,研究了其能量转移的最佳条件 ,并应用该体系测定痕量铁 (Ⅱ ) ,由此建立了能量转移荧光测定痕量铁的新方法。在λex/em =46 5nm/5 0 5nm ,十二烷基硫酸钠 (SDS)作用下 ,pH =9 2时 ,吖啶黄与PAR 铁 (Ⅱ )络合物间能发生有效能量转移 ,使吖啶黄的荧光猝灭。铁的量在 0~ 10 μg·L-1范围内呈良好的线性关系。最低检出限 0 0 6 μg·L-1。该方法用于水样、发样中痕量铁的测定 ,结果满意。 相似文献
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为了能对固定化青霉素G酰化酶进行X射线微区分析 ,筛选了能捕捉酶活的合适的底物与捕捉剂的体系 ,青霉素G钠作为底物 ,FeCl3 作为捕捉剂 ,底物经固定化青霉素G酰化酶水解产生苯乙酸 ,后者与捕捉剂反应生成沉淀 ,可以确定固定化青霉素G酰化酶的催化活性部位 ;还对捕捉剂与底物、固定化青霉素G酰化酶与载体以及载体与底物之间的相互作用进行了研究 ,找到了可用于对固定化青霉素G酰化酶活性进行X射线微区定位的捕捉剂. 相似文献
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本文从能量守恒定律出发,对应于等梯度加速结构,推导出瞬时束流负载一般解的解析表达式.特别对应于热阴极微波枪做为注入器的情形,此时脉冲内电流随时间线性增加,首次给出这时的束负载效应的解析公式.对北京自由电子激光器的加速器系统,给出数值计算结果,可以看到由于脉内电流的增长导致脉内束能量下降的程度. 相似文献