nSi／pSi1—xGex／nSi晶体管直流特性数值分析

采用一维有限差分方法,对生长在Ｓｉ（００１）衬底上的Ｓｉ１－ｘＧｅｘ应变基区异质结双极晶体管（ＨＢＴ）的直流特性进行了数值分析,给出了高斯掺杂情形下,基区中不同Ｇｅ分布的Ｓｉ１－ｘＧｅｘＨＢＴ的共射极电流放大系数图、Ｇｕｍ－ｍｅｌ图和平衡能带图;与Ｓｉ双极同质结晶体管（ＢＪＴ）的直流特性作了对比,结果表明基区中Ｇｅ的引入有效地改善了晶体管的直流性能;其次对基区中Ｇｅ分布与ｐ型杂质在基区－集电区交界处的不一致进行了模拟,证实了基区杂质向集电区扩散产生的寄生势垒使集电极电流密度下降这一实验结果．     

MCP平均增益参数的快速估算法

该文利用“MCP综合特性测试分析仪”测得的G—V特性曲线结合运用E.E.Eberhardt的MCP增益模型提出一种对MCP平均增益参数的快速估算方法。可在G—V测试结果的基础上,通过计算得出MCP的各种增益参数和工作参数。这对MCP的研制和应用是很有意义的。     

攀枝花地区水土流失动态变化研究

选择攀枝花市部分地区的Landsat-5 TM(1988年)和Landsat-7 ETM (1999年)遥感数据,通过遥感图像信息挖掘,提取植被覆盖度、沟谷分布、土地利用现状及土壤成土母质等信息,结合地形数据等水土流失因子;利用地理信息系统强大的空间分析功能,获取水土流失信息进行统计分析,对研究区水土流失的强度等级以及动态变化进行分析评价.研究表明,水土流失变化主要发生于植被覆盖不良的荒地和坡耕地上,其中坡耕地水土流失变得最严重,大部分为强度及强度以上级别水土流失区.从地貌上看,水土流失变化主要发生在低山、丘陵地区,这些地区人类活动频繁,植被破坏严重,大量开垦耕地,有利于水土流失发生.从岩类上看,半胶结砂岩、粘土岩岩组和紫红色泥岩、砂岩、页岩岩组分布区,由于多开垦为耕地,抗蚀能力弱,且多未实施保水保土措施,因此是水土流失严重的地区.     

基于主成分分析的核Fisher判别方法在油水识别中的应用

根据测井数据结构复杂和交集严重的特点,将主成分分析思想应用到剔除奇异点和寻找两类样本的交集中,并在交集中应用核Fisher判别方法,进行油水判别,弥补了Fisher线性判别方法的不足.通过将主成分分析和核Fisher判别方法这两种理论有机的结合起来,提高了利用测井数据识别油水层的鉴别能力,实际应用中证明了本方法的实用性和有效性.     

基于min型表现外延的反馈外延外包络

相对于max型表现外延,给出min型表现外延的定义,利用min型表现外延构造了概念关于因素的min型反馈外延.研究了min型反馈外延与概念外延以及复杂因素min型反馈外延与简单因素min型反馈外延之间的关系,得到了与min型反馈外延相关的一些重要性质.定义了min型反馈外延外包络,给出一种从概念外延"内部"对概念外延进行逼近的方法.     

高等学校培养高层次创新人才的积极因素

探讨了高等学校培养创新人才的若干积极因素。在高校推行师生的同化关系，师生之间相互融合，教学相长；对师生的权力进行重新分配，形成互动的互补的课堂氛围；使学生提出质疑成为一种习惯，才能真正地培养出高层次创新性人才。     

双剪统一强度理论下复合裂纹的研究

应用双剪统一强度理论,研究了复杂应力下Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ型复合断裂问题,给出了包含反映材料拉压性能差异的参数α及反映中间主应力效应的参数b的双剪统一强度断裂因子,通过改变拉压性能差异系数和中间主应力作用效应系数,退化得到不同屈服准则和不同材料下的断裂因子。当取不同的参数时,该统一解退化为双剪应力屈服准则解、MohrCoulomb解、Tresca和Mises解。结果表明,该双剪统一强度断裂因子可以适应于各种不同材料和不同受力情况,能充分发挥材料潜力,有重要的工程应用价值。     

在役桥梁结构延性系数的动力评价方法

以桥墩的基本振型函数为基础,推导出基于试验动力参数的在役桥梁结构延性系数的计算公式,并给出了结构非弹性地震力的求解方法。对室内钢模型桥利用冲击力锤法进行了模态试验和静力对比试验,实测参数与理论值相差仅2%,在此基础上利用给出的公式可以求得桥墩的变形增加系数为2.78。结果表明,在场地土条件未知的情况下,利用动力试验法对在役桥梁结构延性系数进行评价是可行的。     

冰箱试验包传热过程的仿真计算

建立了一个用于描述冰箱试验包传热过程的三维非稳态数学模型,模型考虑了试验包降温过程的物性变化,通过引入一个试验包边界导热系数折算因子来考虑由于其体积变化而造成的接触热阻.试验包的降温试验结果与预测值的比较表明:采用Morgan关联式计算试验包的表面传热系数精度较高,其值约为5～7W/(m2·K);试验包边界导热折算因子在10×10×10的网格划分下,其值约为0 1;试验包的温度预测值与实测值吻合得较好,模型可靠,可用于相变蓄能等类似问题的仿真计算.     

分类规则挖掘的免疫算法

为了高效地从数据库中挖掘分类规则，提出了一种基于免疫算法的分类算法．该算法的核心思想为：对规则的前件进行固定长度编码，适应度函数的计算由分类规则的较小分类错误率、简洁性、一致性和训练实例的覆盖性构成，通过把适应度最小的个体作为先验知识来修改个体的某些分量的方法进行疫苗接种，并通过检测个体是否出现退化和模拟退火来实现免疫选择，同时还采用了基于信息增益的规则剪枝策略．在美国加州大学标准数据集中的5个数据集上将该算法与RISE和OCEC算法进行了实验比较，结果表明该算法不仅具有更快的收敛速度，而且获得了更高的预测准确率及更小的规则集。