凝胶注模成型Yb:YAG透明陶瓷的微观结构和光学性能的研究

以共沉淀法制备的Yb:YAG粉体为原料,采用凝胶注模成型方法和真空烧结技术制备出了Yb:YAG透明陶瓷.通过扫描电子显微镜(SEM)对素坯和陶瓷的微观形貌进行了表征.结果表明,凝胶注模成型工艺所得的素坯致密度高,均匀性好;陶瓷晶粒排列紧密,晶界清晰无杂相,平均晶粒尺寸约为20nm.得到的透明陶瓷样品光学质量较好,在1064nm处直线透过率达到77%.表明凝胶注模成型是一种用来制备Yb:YAG透明陶瓷的有效的成型方法.     

城市交通需求管理政策风险分析及保障措施

城市交通需求管理政策的实施直接影响城市居民的出行方式选择和出行意愿,关系人民群众切身利益,涉及面极广.为了从源头上避免和减少潜在的社会矛盾,减少和控制社会风险,及时预警可能威胁社会稳定的风险因素,对城市交通需求管理政策进行科学严谨的分析,能够防患于未然,实现政策的平稳推进和实施,把潜在风险的可能性降到最低.     

公铁联运轴辐式网络货运枢纽布局优化模型

为提高综合货运交通枢纽布局的科学性和合理性,基于公铁联运轴辐式网络产生不同的“流量-运费”折扣系数和不同类型枢纽的时间延迟因子,提出考虑能力限制的公铁联运轴辐式网络货运枢纽布局优化模型,运用禁忌搜索算法进行求解.最后将模型和算法应用于京津冀和晋陕构成的煤炭运输网络实例中,进行分析求解.结果表明,该模型和算法在解决公铁联运轴辐式网络货运枢纽布局问题具有较高的可行性和有效性,为枢纽规划部门提供决策参考.     

岩屑床面非均匀颗粒悬浮特性的探讨

本稳从单颗球形颗粒在非均匀紊动流场中的沉降特性出发,根据悬浮机理的分析得到了由环空流场水力及岩屑层移床特性所表征的悬浮条件,井考虑颗粒形状及其浓度效应等因素的影响,最后得到了非球形颗粒阻尼沉降的速度公式。由此评价在给定流场条件下岩屑颗粒悬浮运移的群体特性。     

论冀中地区O、C—P凝析气藏的形成条件

据凝析油轻烃组成、甲烷及其同系物碳同位素组成、天然气与源岩吸附气指纹时比、双环倍半萜组合特征及地质结构的综合分析,查明O、C—P大多数提析气藏的油气主要来源于石炭—二叠系煤系腐植型有机质,混入了部分下第三系的油气。对石炭—二叠系成烃特点的分析表明,R。=0.6%～1.3%,以成气为主,生油为辅,原始油气比一般大于1OOCm3/t。成熟期的石炭—二叠系有机质的成烃特点和具备油气富集的良好地质条件是O、C—P凝析气藏形成的基本条件。     

深井钻探系统分析与科学管理

本文针对我国现场深探井中正试行的管理方法进行了分析与讨论:系统地介绍了钻探中国内外正推行的各种承包办法,并作出了经济评价。对以日费制形式承包的深探井科学管理方法进行了初步探讨,建立了管理模式。     

企业网站SEO技术研究

SEO全称是searchengineoptimization,是针对用特定关键词在搜索引擎中搜索的情况,为了提升网站在搜索引擎中的排名而对网站进行的优化设计。SEO是提高网站访问流量的一个很好的方法。因为具有高质量的搜索结果,Google已成为许多人最喜爱的搜索引擎。文章在详细分析Google的排名算法的基础上,对企业网站HYP针对Google进行了优化。在优化过程中,为了充分发挥网站的PageRank潜能并引导网站的PR值流向重要的网页,对HYP的内部链接结构进行了精心组织,经优化设计后,当人们用关键词"butterflyvalve"在google中进行搜索时,HYP排名在前20名以内。     

水运业效率DEA评价研究

选取水运总投资、新增年吞吐能力、营业成本、年末固定资产总额等4个指标作为输入指标．营业收入、利润总额和货运量等3个指标作为输出指标,建立DEA评价模型,评价我国水运业运行效率,对非DEA有效的决策单元进行投影改进．给出不同输入、输出指标组合方案的DEA评价结果,评价结果能反映我国水运业的发展情况,对提高我国水运业运行效率具有一定的指导意义．     

掺钛蓝宝石激光器自锁模机制分析

掺钛蓝宝石自锁模激光器中产生自锁模的主要因素是自振幅调制（ＳＡＭ）、自相位调制（ＳＰＭ）和群速度色散（ＧＶＤ）。本文详细地分析了三要素在锁模脉冲形式的不同阶段所起的作用,指出在整个过程中自振幅调制对脉宽压缩起主要作用,而引入的适量负群速度色散在后期对ＳＰＭ效应与正ＧＶＤ起补偿作用,可获得最窄脉冲。最后,讨论了形成不稳定锁模脉冲的可能性。     

基于函数链神经网络的传感器建模

现代测控系统对传感器的精度和工作条件提出了很高的要求.为此,人们不得不采取一些中间补偿和修正措施,实现抗干扰、线性化,以提高传感器和系统的性能.讨论基于函数链神经网络(FLNN)的传感器建模新方法,其精度提高,结构简单、使用灵活、建模容易,易于实时硬件实现.两个算例说明网络的训练和非线性逼近方法,显示出网络的自适应能力、学习能力,基于FLNN的传感器模型可同时实现温度补偿和非线性校正.实际上,利用这种模型可以跟踪补偿环境改变引起的传感器特性的各种变化,在测控系统中具有良好的应用前景.