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271.
272.
273.
介绍了微米光纤环形谐振腔的构造、所需微米光纤的制备方法,以及环形谐振腔的传输特性.在实验中,采用火焰定点一步拉伸法将光纤拉伸到微米级,其拉伸区域呈双锥形,取束腰部较均匀部分用纳米探针打结后构成环形谐振腔.通过控制改变环形腔的长度来控制谐振谱线的谱间距,从而得到所需波长的谐振输出.利用此特性,微米光纤环形谐振腔可广泛应用于解波分复用器、光纤激光器、传感器等领域.  相似文献   
274.
对原有的杨氏模量测定实验仪存在望远镜调节困难、光杠杆镜易碰下打破镜子、刻度标尺不够明亮的问题进行了分析,针对这些问题提出了相应的改进措施,取得很好的效果.  相似文献   
275.
苍蝇生病了     
山羊爷爷问小绵羊:“今天可有什么好新闻?”小绵羊说:“没有什么新闻,连苍蝇生病了这件小事都被安排在头版头条。”“什么?苍蝇生病了。快把报纸拿给我看看。”山羊爷爷大吃一惊。小绵羊把报纸翻开递给山羊爷爷。山羊爷爷戴起眼镜,仔细一看,果真有苍蝇生病的报道。他扔掉报纸,愤愤地说:“这个狐狸就是胡编乱造。这条假新闻怎么骗过了编辑?”小绵羊瞪大双眼,问:“你凭什么说是假新闻?”“你听我说。”山羊爷爷停了一下,摘下眼镜,喝了一口茶,继续说道:“一只苍蝇可携带几千万个细菌。可以传染伤寒、肺炎、痢疾、鼠疫等30多种疾病。可它却百毒…  相似文献   
276.
空战接敌过程中战斗机进行机动导致控制量剧烈变化,既影响飞机性能的发挥也不利于飞行员的操作。针对引导策略的优化问题,提出了一种带容许偏差的近似最优接敌策略。首先,建立了三自由度的运动模型,并提出了角度偏差的计算思路;其次,建立了离散的非线性规划模型,并分析了约束条件及目标函数;然后,介绍了滚动时域控制并给出了控制过程的数值解法;最后,设计一个前半球攻击的实例,将比例引导策略与带容许偏差的近似最优策略进行比较。结果表明:后者的控制量在最大稳定步长、均值、标准差方面均更优,能减轻飞行员的操作压力,是一种有效的接敌策略。  相似文献   
277.
深水钻井导管的下入深度直接关系到海底井口的力学稳定性及后续钻井作业的安全。通过分析,确定导管存在最小下深和极限下深,并给出极限下深计算模型。基于概率统计和地质统计学方法,将目标点邻井的承载力增长系数进行概率统计,并通过差值算法对目标点进行移植预测,得到该系数在目标点处含有概率信息的预测值,将导管最小下深由单值变为含概率信息的分布带,同时结合导管极限下深的概率化分布,对目标井的导管设计下深进行定量风险评价。实例分析表明:承载力增长系数这一区域经验变量对深水导管下深影响很大,尤其当取值较小时,导管下深随着该系数的减小呈指数增长;该方法在给定可信度条件下可计算导管绝对安全下深区间,有效避免了因承载力增长系数不确定等因素导致的导管下深风险。  相似文献   
278.
为了改善普通乳化沥青的高温性能,选择水性环氧树脂(waterborne epoxy resin, WER)和丁苯橡胶(styrene butadiene rubber, SBR)两种改性剂制备WER-SBR复合改性乳化沥青(WER-SBR composite modified emulsified asphalt, WER-SCMEA),通过动态剪切流变和同步热分析试验对WER-SCMEA的高温性能进行研究。结果表明:当WER掺量较小时,各温度条件下WER-SCMEA的高温流变性能不及SBR改性乳化沥青,但随着水性环氧树脂掺量(≥6%)的增加,各温度条件下WER-SCMEA蒸发残留物的复数模量和车辙因子逐渐增大,乳化沥青的高温流变性能得到显著改善,其中52℃和9%WER掺量下其分别增大16.1%和19.0%,相位角减小4.9%;差示扫描量热法(differential scanning calorimetry, DSC)曲线所反映的沥青蒸发残留物的吸热量明显减小,同时吸热峰所处的温度区间变窄,WER-SCMEA的失重温度均高于基质沥青;可见WER和SBR两种改性剂配合使用可显著改善普通...  相似文献   
279.
以玉米秸秆中提取的纤维素为原料,通过接枝共聚与丙烯酸作用制备改性水凝胶,并探讨温度、盐溶液及pH值对其溶胀性能的影响.实验结果表明,不同的反应物配比制备的水凝胶显现出不同的溶胀性能.升高温度水凝胶的溶胀率下降;二价阳离子比一价阳离子使水凝胶网络结构收缩明显,溶胀性能变得更差;pH值在5~9之间,由于系统的缓冲作用使水凝胶的溶胀性能保持相对稳定.  相似文献   
280.
探讨西藏雄村铜金矿床Ⅱ号矿体成矿特征与矿体之间的关系,为深部找矿预测提供依据。通过提取多元找矿信息,在构建三维地质体模型基础上,将研究区数据按照含矿单元数与非含矿单元数为1∶1构建数据集,随机将数据集分成训练集(70%)和验证集(30%),结合深度学习理论,采用卷积神经网络(CNN)算法建立深部成矿预测模型。模型参数的选择对预测的精度起着至关重要的作用,但目前模型训练方法大多凭借经验手动调参,难以得到最优模型。为使CNN模型在非经验指导下自主选择超参数,通过粒子群算法(PSO)对CNN超参数进行优化,将优化后的CNN模型用于预测,并将预测结果与传统方法(找矿信息量)进行对比分析。PSO-CNN算法的预测效果明显比找矿信息量方法的准确率高,体现了PSO-CNN算法在深部成矿预测中的优越性。  相似文献   
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