碳氮化合物硬质薄膜的结构与摩擦性能

碳氮化合物（ＣＮ）是经理论预测的、硬度有可能超过金刚石的非天然共价化合物。该文使用反应离化团束（ＲＩＣＢ）方法，以低分子量聚乙烯为蒸发源材料，氮气为反应气体，在Ｓｉ（１１１）衬底上生长了ＣＮ薄膜。用激光喇曼（Ｒａ－ｍａｎ）散射分析了薄膜中的成键情况。结果表明，当氮气分压为１３．３ｍＰａ时，在波数１２４８ｃｍ－１附近出现源于共价Ｎ—Ｃ单键的喇曼峰，而且该峰强度随氮气分压的增加而增加。这个结果与Ｘ射线光电子能谱（ＸＰＳ）分析结果是一致的。硬度测定结果表明，生长的ＣＮ薄膜的努氏显微硬度最高可达６１ＧＰａ。在无润滑条件下进行滑动摩擦试验，测得的摩擦因数最低为～０．０８。     

核Drell-Yan过程和混合重标度模型

利用混合重标度模型计算铁核与氘核的Ｄｒｅｌ－Ｙａｎ截面比随ｘＦ的变化，计算结果与实验符合较好     

CoFeB/Pt反常霍尔效应标度关系的研究

本文研究了磁控溅射法制备的CoFeB/Pt薄膜的反常霍尔效应.通过测量不同温度下（5-300K）的反常霍尔效应,系统研究了反常霍尔效应的标度关系,发现反常霍尔系数RS与纵向电阻率ρxx之间的关系满足RS=aρxx＋bρ2xx,当CoFeB较薄时,Skew-Scattering机制对反常霍尔效应的贡献占主导地位,随者CoFeB厚度的增加,反常霍尔效应的物理机制过渡为SideJump机制.     

基于小波神经网络的水轮机叶片裂纹源的定位技术

针对水轮机结构复杂等特点,传统的时差定位及模态定位方法不能满足其裂纹水轮机叶片定位要求,提出利用小波神经网络对水轮机转轮叶片的裂纹进行定位.训练采用标度共轭梯度算法(SCG),并对输出结果采用竞争处理方式.结果表明,与BP网络相比,小波神经网络提高了定位的准确度,所确定的裂纹位置最大误差仅为4.2%,是一种适合复杂结构的定位方法.     

光纤捷联惯导两级系统级标定方法

针对传统的系统级标定方法状态变量维数高、标定参数可观测性差、滤波易发散等特点,提出一种两级系统级标定方法。该方法通过合并加速度计和光纤陀螺的标定误差降低Kalman滤波器维数,以速度误差和姿态误差作为观测量,设计6个位置对状态向量进行估计,将估计值进行解耦计算系统标定误差参数。针对光纤陀螺标定误差滤波时间长和Kalman滤波开始阶段收敛迅速的特点,对光纤陀螺标定误差进行两次估计,将两次估计值之和作为光纤陀螺标定误差。仿真和实验结果表明:两级系统级标定方法可以实现标度因数、安装误差和零位等24个标定参数的误差估计,提高系统的定位精度。     

电润湿显示器件的电场动态响应特性对其性能的影响

选用基于Teflon AF1600为绝缘层的电润湿显示器件,研究了电润湿显示器件的电场动态响应特性对其显示性能的影响,并分析了缺陷产生的机理.结果表明,区域像素电容值显著低于理想电容值的显示器件损坏率高,且开口率较低;区域像素电容值显著高于理想电容值的显示器件阈值电压较高,同时开口率也不理想;区域像素电容值接近于理想电容值的显示器件的显示性能普遍良好.而器件的损耗因数过大降低了像素电容的参考准确性.拆件分析也发现,区域像素电容值低的器件制备过程中引入的Na+,使得溶液电导通性发生改变,致使器件耐压下降;区域像素电容值高的器件,其绝缘层边缘过薄甚至部分无覆盖,致使其灵敏度降低,阈值电压升高.     

奇完全数素因数的一个性质

利用高次Diophantine方程的结果讨论奇完全数素因数的性质。证明了:如果n是奇完全数,p是n素因数,r是p在n的标准分解式中的次数,则σ(n/pr)/pr≠qt其中σ(n/pr)是n/pr的约数和,q是奇素数,t是正奇数或者适合t≤6的正偶数。     

随机带宽分配对复杂网络传输性能的影响分析

研究了连接边带宽资源有限时,随机带宽分配对复杂网络传输的影响。通过设计两类异质化随机带宽分配方案及在HK-BA无标度网络中的仿真试验,发现完全随机地分配网络连接边带宽对网络负载的影响带有不确定性;同时,G-L路由策略相对于最短路由策略在保持带宽随机性分配对网络最大负载影响方面具有较好的鲁棒性;在对分类随机带宽分配方案的研究中,发现在介数存在异质性分布的复杂网络中,为权值由高到低的边集分派相应由高到低的带宽集,有利于提升网络负载性能。     

无标度网络中遗忘率变化的谣言传播模型研究

本文在无标度网络中研究了遗忘率随时间变化的谣言传播模型,推导出了对应的平均场方程,并在社交网络人人网中就遗忘率对谣言传播过程的影响进行了数值模拟.结果表明:遗忘率对谣言传播的最终规模有重要影响,初始遗忘率越大或遗忘速度越大,谣言的最终传播规模越小;与遗忘率为常数的谣言传播模型相比,谣言在遗忘率随时间变化的模型中传播规模更小.研究还表明,网络结构对谣言传播也有重要影响,谣言在无标度网络中的传播速度比在均匀网络中更快,最终传播规模更小.     

舆论演化的社会影响级联效应模型

舆论建模跳出传统的基于最近邻("person-person")的交互范式,引入次近邻("personperson-person")的影响,刻画网络中邻居的邻居对观点改变的作用,提出舆论演化的社会影响级联模型,分析其在可变聚类系数网络上舆论的演化性质.通过调节网络聚类系数,使用异步更新的方式,观察网络集聚特性对舆论演化的影响.结果表明,1)相比于传统的最近邻影响模型,社会影响级联模型的社会强化作用更大,系统更容易达成共识,初始状态中主流观点的影响将被放大;2)舆论演化结果与网络集聚性和初始状态相关:当系统初始状态p_+≠p_,系统观点演化达到稳态后,网络聚类系数越大,越容易产生主流观点;当初始观点p_+=p_时,即正、负力量势均力敌时,系统共识则难以确定.这种情况和现实社会舆论的演化结果符合.