表面羟基对Pd/Zno复合材料光催化性能的影响

利用一锅水热法成功地制备了具有不同钯摩尔分数的Pd/ZnO复合物,采用X射线衍射(XRD)、高分辨透射电子显微镜(HRTEM)、能量色散能谱(EDX)及X射线光电子能谱(XPS)等手段对产物进行了表征。结果表明,所得产物为部分钯颗粒负载在氧化锌的表面,剩余的钯则掺杂到了氧化锌的晶格中。XPS测试表明不同钯摩尔分数修饰的Pd/ZnO复合物中表面羟基发生变化,结合Pd/ZnO复合物光催化性能认为,在反应体系中加入适量的氯化钯溶液,可增加氧化锌表面羟基的含量,也能促进光生电子-空穴的分离,从而提高了Pd/ZnO复合物光降解效率。     

主动毫米波辐射计反空中涂层隐身研究

本文探讨了主动毫米波辐射计反空中涂层隐身目标的方法。分析了空中目标引入的辐射计天线温度信杂比,并利用美国１９７６年的标准大气模型［２］和Ｌｉｅｂｅ大气吸收模型（１９８５）［３］模拟了噪声源在发射不同功率情况下的天线温度信杂比。结果表明对雷达隐身的几十公里距离的空中涂层目标,对主动毫米波辐射计不再隐身。     

虚拟数控铣削表面粗糙度预测技术研究

分析了影响数控铣削加工表面粗糙度的主要因素,利用多元回归分析建立了基于球头铣刀的表面粗糙度关于其影响因素的数学模型.经显著性检验,该模型预测精度高,泛化能力强.该模型为虚拟数控铣削表面粗糙度预测的建模提供了理论依据.开发了基于DELPHI的可视化交互式的仿真系统,实现了虚拟数控铣床的表面粗糙度的在线预测.有助于理解表面粗糙度随铣削参数改变的规律,也为铣削参数优化提供理论依据.     

一种改善雷达收发隔离的新方法

针对连续波体制雷达的特点,提出了采用光子晶体高阻表面提高雷达收发隔离的新方法.该方法利用光子晶体频率带隙与周期结构尺寸之间的关系,可灵活设计出雷达工作频段的高阻表面.将光子晶体高阻表面加装到某型连续波雷达的天线上,提高雷达收发隔离度达15 dB,证明了该方法的有效性.     

单元形状的微小改变对频率选择表面电性能的影响

为考察单元形状在频率选择表面(frequency selective surface,FSS)电性能中所起的作用,根据缝隙电场的分布,研究了带通型FSS的单元形状改变对频率选择特性的影响。研究发现,部分单元的缝隙电场0点处的形状改变会显著影响FSS的频选特性,这一现象很难用缝隙电场的分布规律来分析,却可以用FSS层上表面电流反向模式来解释。在研究表面电流分布与谐振的联系的基础上,提出了FSS结构谐振与表面电流反向之间的对应关系:FSS的每一个谐振点都对应着单元上一个区域的表面电流反向;只要缝隙电场的分布或表面电流反向模式相同,FSS结构的谐振特性就相同。应用这一结论可以将复杂单元FSS分解为简单单元来分析,也可以用来设计具有不同极化特征的FSS结构。     

超级太阳黑子频繁爆发 体积庞大获隆兽之称

美国宇航局科学家宣称,一颗让地球变成小不点的巨大太阳黑子在太阳表面移动的时候爆发了一系列强烈的太阳耀斑。     

采用多分类器集成方法的带钢表面缺陷图像识别

现有带钢表面缺陷在线识别系统中单个分类器对部分缺陷识别率不高,并且对训练样本依赖性较大;针对这一问题,提出了一种基于并行多分类器集成技术的带钢缺陷图像识别方法．该方法选择LVQ神经网络、RBF神经网络和支持向量机作为基分类器,应用加权投票法对基分类器进行集成,从而实现基分类器能力互补．实验表明,采用多分类器集成的带钢表面缺陷图像识别方法可以更准确地对带钢常出现的边缘锯齿、焊缝、夹杂、抬头纹等缺陷进行识别,能够得到相当或优于任何单个分类器的分类精度,总体识别率达到96％以上。     

从至少5万千米高的月球上空垂向月球表面——美“太空电梯”公司欲在10年内打造“月球天梯”

科学家梦想打造“太空电梯”,乘电梯遨游太空对于普通人来说,上太空旅游只是一个不切实际的梦想,自1961年前苏联宇航员加加林第一个登上太空后,50年来,到太空“旅游”过的人类不超过1000人．而在月球上行走过的人类不超过20人。     

能量存储:基于全新原理的“纳米弹簧”

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。     

苎麻和棉纤维自动识别研究

基于纤维纵向表面条纹的图像处理分析,本文介绍了一种新的方法用于实现苎麻和棉纤维种类识别。首先,利用LoG（Laplacian of Gaussian）和细化算法提取了纤维表面条纹;其次,沿着弯曲的纤维的骨架线将纤维表面条纹进行投影,同时提取6个用于纤维种类识别的特征参数;再次,根据最大概率原理,在特征参数的概率分布曲线基础上建立用于识别的公式;最后,利用自适应识别测试确定识别公式中的权重系数。大量识别试验表明,利用该方法对苎麻和棉纤维的自动识别错误率低于7％。