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1.
在自行研制的离子束辅助孪生磁场中频反应溅射设备中制备光学氧化钛薄膜,利用郎缪尔静电探针研究等离子特性变化,同时测定基片表面的伏安(I-V)特性。结果表明,随离子束功率密度不断提高,等离子体电子密度不断增加,悬浮负电位绝对值减小,溅射阴极电压下降;基片表面经历从富电子向富阳离子转变,基片正电位不断提高;辅助离子束为109 W时,基片表面处于电中性等离子体平衡态。 相似文献
2.
分析相邻奇数乘积的数列,找到了识别孪生素数乘积的一个方法.将相邻奇数乘积数列构造成同余式方程组,若该同余式方程组在有限模域下无解,则其所对应的相邻奇数乘积数列存在大于模域上限的孪生素数乘积.如果能够证明这一类同余式方程组在正整数域内恒无解,则孪生素数猜想成立,即正整数域中存在无穷多对孪生素数. 相似文献
3.
为量化评价数字孪生车间的建设质量,提出了一种基于犹豫模糊语言的综合评价模型。首先构建了数字孪生车间质量评价的指标体系,采用OWA(ordered weighted averaging)算子对评价指标进行了权重计算;接着,针对在数字孪生车间质量评价过程中决策者无法准确用单一数值进行指标评价的不确定性问题,基于犹豫模糊语言建立了数字孪生车间的质量评价模型;最后,以结构件数字孪生车间为例进行了实例验证。实例应用表明,所建立的质量评价模型实用性较强,能有效提升评价结果的可靠性与柔性。可见,所述评价模型为数字孪生车间质量的量化评价提供了新的思路。 相似文献
4.
5.
为研究螺杆间隙对流道中药浆的安全性能和混合效果的影响,在螺杆构型相同的情况下,设置1.2、1.6 mm和2.0 mm 3种不同的螺杆间隙,建立非等温流场模拟模型,用模拟计算得到的压力、温度和剪切应力来评价流道中药浆的安全性能,用加权平均剪切应力和累积停留时间分布来评价螺杆的分散混合和分布混合能力。结果表明:随着螺杆间隙的增大,流道中药浆的安全性提高,混合效果变差。 相似文献
6.
在区域层面上对具有自复位模块结构的学校建筑进行抗震损伤和恢复力评估研究,建立了一个基于Python语言的从结构非线性分析到损伤程度可视化演示用的数字孪生模型。Python语言也是目前通用于机器学习模型训练的编程语言,方便在该数字孪生模型中引入人工智能模型来代替结构仿真计算,通过使用实时监测地震动和结构响应数据结合人工智能模型进行区域灾害响应和功能恢复快速评估。结构损伤和恢复力分析结果(如不同地震下修复成本、修复时间、不可修复的概率等指标)通过生成shapefile在地理信息系统(GIS)软件中进行三维可视化,从而对采用自复位模块结构的学校建筑结构群在区域范围上进行抗震韧性定量评估。该模型的计算模块包括区域建筑结构清单生成、简化数值模型建立、地震响应非线性分析、结构响应参数生成、建筑结构易损部件定义、地震损失概率模型评估以及区域灾害损失的结果输出。这里的基于概率模型的学校建筑结构地震损失评估采用了FEMA P-58方法,并使用了Pelicun软件包进行计算。以旧金山湾区近2 000栋学校建筑作为案例,对假定使用偏心支撑框架自复位结构作为抗震结构体系的学校建筑群进行了抗震韧性评估,研究了通... 相似文献
7.
英国文学史上同行之间的竞争——或者诗人之间的战斗——历史悠久场面壮观,为"同侪压力"所困,力争摆脱"影响的焦虑"的文学巨擘为数甚众。本文从影响性研究的历史出发,以索福克勒斯—欧里庇德斯模式为切入点,主要研究莎士比亚与琼生、理查德生与菲尔丁,这两对文学双星在"同行竞争"和"同侪压力"下褒贬相随真假变幻的互评,以及这种关系对他们创作的影响和产生的后果,最后分析了压力和竞争背后暗藏的对文学本体论的基本认识。 相似文献
8.
许多机械装置如钟表、玩具等都采用弹簧来驱动,其能量的存储与释放是通过弹簧内部原子间距的变化来实现的。但是这种原子间距的变化(即弹性变形)所能存储的体能量密度相对很低,如何提高能量的转换效率以及材料存储的能量密度是当前材料科学理论和实验研究共同关注的一个问题。本研究利用金属钨单晶纳米线在加载时独特的孪晶变形行为,提出了一个可以在纳米尺度下高效存储与释放机械能的新原理,并据此设计了相应的纳米装置——纳米弹簧。与块体弹簧不同,本文提出的纳米弹簧通过表面原子的重构来实现能量的存储与释放。进一步的计算还表明,由于金属钨孪晶界面的移动阻力非常小,金属钨纳米弹簧的能量转换效率可以达到98%;同时该纳米弹簧存储的体能量密度可以超过钟表发条的1600倍,并具有30%的应变以及3GPa的驱动应力。 相似文献
9.
利用最小二乘方法和临近支持向量机(PSVM)算法,并结合双胞支持向量机(TSVR),提出了最小二乘双胞支持向量回归机(LSTSVR).作为对照,TSVR需要求解2个二次规划问题,而LSTSVR仅需求解2个线性方程组.最后利用不同的实例验证了所提算法的可行性和有效性. 相似文献
10.
提出一种基于双支持向量机的偏二叉树多类分类算法,偏二叉树双支持向量机多类分类算法.该算法综合了二叉树支持向量机和双支持向量机的优势,实现了在不降低分类性能的前提下,大大缩短训练时间.理论分析和UCI(University of California Irvine)机器学习数据库数据集上的实验结果共同证明,偏二叉树双支持... 相似文献