利用电化学手段在氧化铟锡(ITO)导电玻璃表面成功制备了Rh纳米粒子,并发现包裹剂、支持电解质以及电化学参数对产物的形貌及尺寸有着显著影响.通过对上述参数的调控实现了Rh纳米粒子的形貌可控制备,得到了准球形、岛状以及片层状的Rh纳米粒子.此外对岛状Rh纳米粒子在表面增强拉曼光谱中的应用进行了研究.结果表明该种结构具有良好的表面增强拉曼活性

针对传统神经网络优化算法易陷入局部最优值的问题,在标准粒子群算法的基础上,对粒子速度与位置更新策略进行改进,提出一种基于改进粒子群优化算法的BP神经网络建模方法.使用sinc函数、波士顿住房数据及某钢厂带钢热镀锌生产的实际数据进行验证.结果表明,与标准的反向传播神经网络和支持向量机相比,基于改进粒子群优化的神经网络模型可以有效提高预测精度

一．选择题 1.粒子处于定态意味着（C） (A) 粒子处于概率最大的状态 (B) 粒子处于势能为零的状态 (C) 粒子的力学量平均值及概率密度分布都与时间无关的状态 (D) 粒子处于静止状态

运用热动力学理论和Oswald熟化理论研究了不同氮含量汽车大梁钢中第二相粒子的析出和熟化行为.研究发现钢中N含量的增加会促进V(C,N)在奥氏体中析出从而细化铁素体晶粒,当氮的质量分数增至4.2×10-4时铁素体晶粒尺寸能细化至4.7μm.形核率–温度曲线和析出–温度–时间曲线表明氮含量的增加可以扩大奥氏体区中最大形核率的温度范围,氮的质量分数由5.5×10-5增至4.2×10-4时其最快析出的鼻点温度由840℃上升至968℃.透射电镜观察显示氮含量的增加明显降低析出V(C,N)粒子的尺寸.VN在奥氏体中的Oswald熟化速率计算表明熟化速率随温度的降低不断减少,同时增加N含量还可以有效降低析出粒子的熟化速率,从而抑制沉淀析出的第二相粒子的熟化长大过程

针对多目标粒子群优化算法的研究进展进行综述。首先，回顾了多目标优化和粒子群算法等基本理论；其次，分析了多目标优化所涉及的难点问题；再次，从最优粒子选择策略，多样性保持机制，收敛性提高手段，多样性与收敛性平衡方法，迭代公式、参数、拓扑结构的改进方案5个方面综述了近年来的最新成果；最后，指出多目标粒子群算法有待进一步解决的问题及未来的研究方向

法国物理学家德布罗意仔细分析了光的波动说和 粒子说的发展过程，他看到：整个世纪以来，人们对 光的本性的认识，注重了它的波动性,而忽视了它的 粒子性。而在实物粒子的研究上,我们是否犯了相反 错误：即只考虑了实物粒子的粒子性,而忽略了它的 波动性呢？

采用SEM、EDS等手段研究了闪速燃烧合成的氮化硅铁及其原料FeSi75的组成、结构,并结合闪速燃烧合成工艺和热力学分析,揭示氮化硅铁中FexSi粒子的形成机理.结果表明:在以74μm的FeSi75氮化制备氮化硅铁过程中,金属硅和ξ(FeSi2.3)相中部分硅氮化为氮化硅,而氮化硅铁中FexSi粒子则来源于ξ相的氮化;当ξ相被氮化到其中的[Si]摩尔分数降低近25%时,[Si]的活度aSi趋于0,氮化趋于平衡,ξ相中不能被继续氮化的部分即为FexSi粒子,其Fe:Si原子比例大约为3:1;FexSi粒子的大小、均匀分布状况与ξ相颗粒粒径大小及分布状况有关

15-6德布罗意波实物粒子的二象性 一、德布罗意假设(1924年) 光学理论发展历史表明,曾有很长一段时间,人们徘徊于光的粒子性和波动性之间,实际上这两种解释并不是对立的,量子理论的发展证明了这一点.20世纪初发展起来的光量子理论,似过于强调粒子性,德布罗意企盼把粒子观点和波动观点统一起来,给予“量子”以真正的涵义

分析了高炉直吹管条件下粉煤粒子在热解之前的传热状态;建立了粉煤粒子的传热模型,并进行了计算机求解。结果表明:(1)粉煤粒子在热解前的传热情况对粉煤的快速热解非常重要;(2)热风和粒子的速度差及粒径对Nu数影响很大,热解前辐射传热比对流换热更重要;(3)在目前国内条件下,煤粒子直径在300μm以下较合适;(4)煤粒(>1μm)在热解前不能视为薄体

(一)实验目的 1.初步了解纳米材料及其制备方法。 2.了解超临界流体干燥的基本原理。 3.学习和实践超临界流体干燥的基本操作。 (二)实验原理 1.纳米粒子及其制备方法 纳米粒子一般是指尺度在1-100nm的粒子。由于这种粒子具有量子效应、小尺寸效 应和表面效应,以及与普通粒子迥然不同的电学、热学和催化特性,纳米材料已在微型生 物器件、电子功能材料、涂料和高效催化剂等许多领域得到推广和应用