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铁酸铋-钛酸钡(BiFeO3-BaTiO3, BF-BT) 基陶瓷由于具有高的居里温度TC和大的自发极化强度Ps, 以及较高的压电系数d33, 近年来受到了广泛关注, 且被认为是一种有潜力替代铅基压电陶瓷的无铅压电陶瓷体系. 本文主要综述近几年来国内外有关BF-BT基陶瓷的相结构和压电性能, 以及磁性能等方面的研究进展和动向, 并尝试分析了该陶瓷体系在实用化的道路上存在的迫切需要解决的问题
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人教版初中物理九年级全一册第十三章 内能第3节 比热容习题(1)
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巡线机器人延迟容忍传感器网络(delay tolerant mobile sensor networks for inspection robot,DTMSNR)用于输电线路巡线机器人远程电网数据收集,具有节点稀疏、异构、随机移动性、间歇连通性和延迟容忍性.针对传统传感器网络数据传输算法机器人数据传输成功率低与网络可靠性差等问题.提出一种基于巡线机器人位姿信息的数据传输(mobile robot position-based delivery,MPD)策略.为准确计算巡线机器人网络位姿信息,建立机器人路径约束随机运动模型.MPD采用机器人相对网络位姿信息计算传输概率,进行消息传输路径选择.对网络异构消息引入机器人消息优先传输、消息失效机制进行消息队列管理.仿真实验表明,相较现有的几种延迟容忍传感器网络(delay tolerant mobile sensor network,DTMSN)数据传输策略,针对巡线机器人网络MPD能在适当的传输能耗下达到更高的传输成功率与更低的传输延迟
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《我不能失信》ppt课件2_三年级上册8-我不能失信
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离子液体电沉积铝技术具有广阔的应用前景,而添加剂是提高铝镀层性能的有效方法,但相关作用机制还有待明确。本文应用量子化学和分子动力学模拟研究了二氯甲烷(DCM)和甲苯(C7H8)对氯化-1-丁基-3-甲基咪唑/三氯化铝([BMIM]Cl/AlCl3)体系的微观结构、物理化学性质和铝电沉积的影响。发现DCM易与阴、阳离子形成氢键,分布在阴阳离子之间使得阴阳离子间距离增加、相互作用能减小, 导致阴阳离子扩散能力增强、铝配离子更倾向以${\\rm{A}}{{\\rm{l}}_2}{\\rm{Cl}}_7^ -$
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针对巴西圆盘荷载接触条件对巴西劈裂试验影响的问题,采用声发射监测系统开展线/非线荷载接触条件下低孔隙率砂岩巴西劈裂试验。直径为50 mm,厚度为25 mm的标准巴西圆盘按照同一种传感器三维布设方式布置8个Nano30传感器。在相同的荷载速率下,声发射监测Richter8系统对线/非线荷载两种荷载条件下的巴西圆盘进行准静态加载的波形信号连续记录。通过P波自动到时及网格坍塌搜索算法进行定位,在线/非线荷载条件下分别有1131和931个声发射事件被成功定位。圆盘的起裂位置均在圆盘非中心位置,对于非中心起裂的试验值可能低估了巴西抗拉强度。裂纹下半球极点密度投影分析表明,非线荷载条件下破裂面的局部扭曲程度大于线荷载。试样三维损伤演化结果表明,圆盘所受荷载面积大小,显著影响圆盘损伤累计的时间、释放能量的大小和裂纹扩展的稳定性。对有效声发射定位事件进行矩张量分解获取了两种荷载条件下各向同性部分(ISO)、纯双力偶(DC)和补偿线性矢量偶极成分(CLVD)频率百分比,并采用微裂纹破裂类型分类方法来定量分析震源机制,结果表明巴西劈裂对荷载条件并不敏感,两者均可以解释为近似平行于荷载方向上的张拉裂纹的萌生、扩展及贯通
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《我不能失信》ppt课件4_8.我不能失信
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使用高功率光纤激光器的快速成形系统和电磁感应加热设备,分别在未预热和预热的情况下成形12CrNi2合金钢.通过扫描电镜观察成形件微观组织、维氏硬度计测试不同部位硬度、万能材料试验机测试不同方向的拉伸性能,研究预热对激光熔化沉积12CrNi2合金钢不同方向的组织、硬度、拉伸性能的影响.结果表明:未预热条件下,单道熔池组织为板条马氏体,块状成形件熔池为回火马氏体与贝氏体混合组织,XOZ截面与YOZ截面组织没有明显的组织差别,但YOZ截面整体硬度大于XOZ截面,同时两个截面均出现了大尺寸宏观裂纹缺陷,力学性能差.在预热条件下,熔池由于温度梯度降低发生贝氏体转变,单道熔池呈现性能优异的下贝氏体组织;块状成形件熔池没有发生回火马氏体转变,主要为粒状贝氏体.截面硬度分布较未预热下更为均匀.在拉伸方向及搭接方向均呈现高强度、低塑性特征,抗拉强度可达1189 MPa,屈服强度为951 MPa,伸长率仅为2.8%,性能没有明显的各向异性.预热能够降低熔池中温度梯度,减小热应力,有效控制裂纹缺陷,促进组织均匀化,降低组织、性能的各向异性,提高合金钢成型件力学性能
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针对目前视网膜血管分割中存在的细小血管提取不完整、分割不准确的问题,从血管形状拓扑关系利用的角度出发,探索多任务卷积神经网络设计,提出骨架图引导的级联视网膜血管分割网络框架。该框架包含血管骨架图提取网络模块、血管分割网络模块和若干自适应特征融合结构体。骨架提取辅助任务用于提取血管中心线,能够最大限度地保留血管拓扑结构特征;自适应特征融合结构体嵌入在两个模块的特征层间。该结构体通过学习像素级的融合权重,有效地将血管拓扑结构特征与血管局部特征相融合,加强血管特征的结构信息响应。为了获得更完整的骨架图,骨架图提取网络还引入了基于图的正则化损失函数用于训练。与最新的血管分割方法相比,该方法在3个公共视网膜图像数据集上均获得第一名,在DRIVE,STARE和CHASEDB1中其F1值分别为83.1%,85.8%和82.0%。消融实验表明骨架图引导的视网膜血管分割效果更好,并且,基于图的正则化损失也能进一步提高血管分割准确性。通过将骨架提取模块和血管分割模块替换成不同的卷积网络验证了框架的普适性
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《文学特长生能否特招》同步练习_文学特长生能否特招
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