Ar离子准分子辐射的光腔效应及动力学研究

来源 :哈尔滨工业大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:CL87781891
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
该文从理论和实验两方面对氩离子准分子进行了深入的研究.理论上建立了电子束泵浦下的氩离子准分子的动力学模型;实验上以氩第三谱带中中心位于240nm的谱区进行了研究.观察到了该谱区中的光腔效应.理论和实验的研究不仅对氩第三谱带的来源给出了完满的解释,而且为以离子准分子机制实现充分的激光振荡,提供了重要的理论教育处方法和大量的实验数据.
其他文献
学位
用平板培养测定法从188株根际微生物中筛选出20株对辣椒疫霉菌有拮抗作用的细菌,其中7株表现出对棉花枯萎病具有不同程度的拮抗性.该文从这20株拮抗菌中选出具有较强拮抗作用,能够分泌大量抗菌蛋白的两个菌株AI-01、FR-03.分别研究了pH值、发酵时间、通气量及不同培养基种类对二菌株产生拮抗物质的影响.测定了AI-01、FR-03对辣椒疫霉菌具有抗菌活性的最低有效含菌浓度及最低有效无菌滤液滤度.并
学位
该文综合了二阶矩和PDF(概率密度函数)概念的优点,提出了湍流燃烧的二阶矩-PDF(SOM-PDF)模型.该文对甲烷-空气旋流湍流燃烧和NO生成进行了实验研究.为了考察旋流数对燃料NO生成的影响,在燃料中加入少量的氨(NH)来模拟燃料氮.进一步,该文应用Reynolds应力方程模型和SOM-PDF湍流燃烧模型对轴对称旋流燃烧室中不同旋流数下的湍流流动、甲烷-倾家荡产气旋流湍流燃烧以及NO生成进行了
该文分析了配电系统可靠性研究的现状.基于电力市场条件下可靠性反映电价的特点,阐述了加强配电系统实时可靠性研究的必要性,并基于此,对配电系统实时可靠性的基本理论作了分析.该文建立了一套配电系统实时可靠性评估的故障遍历算法,其中包括基于信息熵理论的电力系统短期负荷预测的神经网络算法、基于功率前推回代法的配电网潮流算法和基于树的广义标准存储结构的故障遍历算法.该算法能有效考虑系统的负荷特征、系统的容量约
学位
为了提高横向功率器件的击穿性能以满足日益增长的设计需求,人们针对横向功率器件的漂移区进行了诸多优化。在这些技术中,漂移区横向变掺杂技术(Variation of Lateral Doping, VLD)是能够获得完全均匀表面电场的技术之一,且被认为是最成熟的技术。然而在实际制造过程中,横向变掺杂器件往往会面临一些实际问题。例如,由退火导致的漂移区纵向掺杂不均匀的影响以及由器件版图所带来的三维曲率效
在众多毫米波器件中,InP/InGaAsHBT器件凭借其优异的材料性能及卓越的高频特性广泛应用于航天系统,军事通讯,卫星等系统中,展现出了很大优势。然而在复杂的空间辐照环境中,InPHBT器件及电路的应用面临巨大的挑战。空间中的高能重离子、质子等对工作在其中的InPHBT器件及电路产生各种辐照损伤效应,例如,单粒子效应、位移效应等,这些辐照效应使得InPHBT器件或电路性能发生瞬时或永久的改变,进
随着信息的数据量呈指数级增加,大规模图像数据的快速检索越来越成为人们关注的领域。数据库往往存储了千万量级的图片,人们在日常处理中越来越需要从巨量的信息中快速的找到自己所需要的的内容,所以图像检索越来越重要,其应用范围越来越广泛,应用价值也越来越大,但是图像检索领域一直面临着检索速度、语义检索、存储代价等多方面的挑战。从基于文本的检索到基于内容的检索,检索系统的速度与精度一直在提升,存储代价也得到了
学位
随着大众健康意识的提高和大规模集成电路的发展,无线体域网(WBANs)中可穿戴的医疗设备为国民的身体健康提供了新的保护伞。生物医疗芯片是医疗设备最核心的部分。生物医疗芯片面临的设计难点包括:功耗高、功能复杂、性能要求高和可靠性高。因此本文主要对生物医疗芯片中核心电路的低功耗设计方法和关键实现技术展开深入的研究,具体研究内容如下:  1、电源管理模块中低功耗低压差线性稳压器(LDO)的关键技术研究,
在大数据时代,图像已经成为人们日常生活中主要的信息载体。然而图像在成像以及传输过程中会不可避免的引入各种失真,引发图像质量的衰减。而图像作为人类主观感知、机器视觉的主要信息源,其质量好坏直接决定所获取信息的有效性。因此如何评价图像质量,以及图像质量是否满足特定场景要求亟待解决,而这个问题的解决需要建立合理的图像质量评价方法与评价标准。客观图像质量评价方法的发展离不开数据库的支持,图像质量评价数据库
字符识别和图像分类是人工智能的一个重要研究方向。通过训练一组给定的输入字符图像和分类标签集合,来实现预测其他输入图像的分类标签的目的。神经网络能够自主提取图像特征,并在字符识别、图像分类、语音识别、视频目标跟踪等各个领域处理任务中具备抽象的能力。神经网络具有出色的性能,但随着“大数据”时代的发展,数据量每日不断增加,信息内容更加复杂,神经网络性能迎来了新的挑战。另外,随着硬件性能的提升,FPGA成