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对巨磁电阻材料La1-xZnxMnO3(x=0.1,0.3,0.5,0.7,0.9,1.0)样品的制备工艺、晶体结构、微观结构进行研究。结果表明,样品ZnO与MnO2固相反应的烧结温度和时间分别大于1300℃和6h时,反应生成具有四面体结构的ZnMnO3化合物;压制成型的压力对结构具有一定影响;不同浓度的Zn2 (x=0.1,0.3,0.5,0.7,0.9)掺杂样品在1350℃烧结12h后,均具有钙钛矿结构,但掺杂浓度在大于x=0.5时有新的衍射峰,产生新的物相,从而影响巨磁电阻效应性能。 相似文献
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采用脉冲微激光对厚度为0.2mm的GH738高温合金进行对接焊。工艺参数适当时,焊缝成形良好,试验最优工艺参数为:功率14.4W、脉冲宽度4.0ms、脉冲频率6.0Hz,接头抗拉强度983MPa,达到母材抗拉强度的94.7%。利用光学显微镜、扫描电镜、电子精密拉伸机等分析测试手段,对接头的金相组织和性能进行了测试分析。结果表明,焊缝组织显著细化,焊缝中心和熔合线附近上端、下端区域为等轴晶,熔合线中端区域为胞状向柱状生长转变,细晶区分布在焊缝表层。焊缝中心显微硬度与母材相比变化不大,熔合区前沿微观偏析导致熔合区硬度升高。 相似文献
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传统恒虚警检测方法通常假设待测单元的杂波与训练杂波满足独立同分布,然而在实际雷达工作环境中,强杂波呈现出非均匀特性,沿距离单元的杂波统计特性差异变化较大,使得传统恒虚警目标检测方法在复杂环境下的检测性能下降。为解决该问题,本文从杂波统计特征提取分类出发,通过深度学习方法对杂波进行分类,提出了一种基于残差神经网络(ResNet)的智能恒虚警目标检测方法。首先,根据雷达实测杂波数据建立ResNet的训练集和测试集;其次,构建ResNet对数据进行智能特征提取,得到杂波的统计特征,并用训练好的网络对测试集进行测试;最后,以阈值可设的Softmax分类器对所得统计特征进行分类,根据分类结果实现智能恒虚警目标检测。实验结果表明:相比传统恒虚警检测方法,本文提出的方法具有自适应能力更强、检测性能更好等优点。 相似文献
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本文简要叙述了全球导航卫星系统(GNSS)的发展背景及其基本系统,介绍了GNSS的技术考虑和发展趋势。 相似文献