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2.
为更加迅速可靠地评估星用双极型晶体管抗电离辐射损伤性能,建立了三维NPN晶体管模型,并对其电离辐射效应进行了数值模拟。仿真计算了电离辐射在晶体管中产生的氧化物正电荷陷阱以及界面陷阱,以此模拟不同总剂量、剂量率电离辐照对晶体管的损伤;以漂移扩散模型计算了晶体管典型性能的响应,验证了晶体管的总剂量效应和低剂量率损伤增强效应。结果表明晶体管对电离辐射敏感的区域位于基区和发射结区附近的Si/SiO_(2)界面,从Gummel曲线提取的归一化增益发现,电离辐射损伤可能使晶体管增益降低50%以上,这对晶体管性能影响很大。该方法可以在降低成本、缩短周期的前提下,为晶体管抗电离辐射可靠性评估提供合理的技术支撑和可借鉴的理论数据。 相似文献
3.
4.
5.
7.
随着基于位置服务(Location Based Services,LBS)的发展与智能移动设备的普及,室内定位算法与系统受到了广泛研究与关注。为提高室内定位精度、增强系统鲁棒性,提出了基于多边限定的fingerprint定位方法。基于Wi-Fi RSSI(Received Signal Strength Indication)信号处理建立离线fingerprint数据库;通过对拟合距离-RSSI函数分析,提出了多边限定的方法确定一个最佳参考点(Reference Point,RP)集合,缩小在线定位阶段的搜索范围。在此基础上,再利用fingerprint定位方法进行定位。此外,实现了基于提出方法的室内定位系统原型用于算法性能评估。通过大量真实场景实验分析、验证了相较于传统fingerprint方法,基于多边限定的fingerprint定位方法能有效提高室内定位精度,增强系统鲁棒性。 相似文献
8.
单传感器捕获的彩色-近红外(RGB-NIR)图像存在光谱干扰,从而导致重建出的标准彩色图像(RGB)图像与近红外(NIR)图像存在色彩失真以及细节信息模糊。针对这个问题提出一种基于深度学习的去马赛克方法,通过引入跳远连接与稠密连接解决了梯度消失和梯度弥散问题,使得网络更容易训练,并且提升了网络的拟合能力。首先,用浅层特征提取层提取了马赛克图像的像素相关性以及通道相关性等低级特征;然后,将得到的浅层特征图输入到连续多个的残差稠密块以提取专门针对去马赛克的高级语义特征;其次,为充分利用低级特征与高级特征,将多个残差稠密块提取到的特征进行组合;最后,通过全局跳远连接恢复最终的RGB-NIR图像。在深度学习框架Tensorflow上使用公共的图像与视觉表示组(IVRG)数据集、有植被的户外多光谱图像(OMSIV)数据集和森林(Forest)三个公开数据集进行实验。实验结果表明,所提方法优于基于多级自适应残差插值、基于卷积卷积和神经神经网络以及基于深度残差U型网络的主流的RGB-NIR图像去马赛克方法。 相似文献
9.
准噶尔盆地南缘四棵树凹陷于2019年1月在白垩系清水河组获得重大突破,高探1井喜获日产千方工业油气流,创准噶尔盆地单井日产量最高纪录,证实了准噶尔盆地四棵树凹陷具有巨大的勘探潜力。为了准确评价四棵树凹陷的资源潜力,为进一步勘探部署提供依据,系统分析了高探1井及周边探井油气性质和侏罗系烃源岩特征,讨论了四棵树凹陷油气成因与灶藏关系。研究表明,高探1井白垩系出油气层气油比为260~360 m~3/m~3,原油为轻质油,具有低密度、低黏度特征。原油碳同位素重,为-26.83‰,Pr/Ph值高达3.6,三环萜烷分布以C_(19)为最高,C_(20),C_(21)依次降低,具有煤系烃源岩典型的地球化学特征。天然气组成中甲烷含量为74.44%,甲烷碳同位素为-40.35‰,乙烷碳同位素为-28.74‰,为相对富含壳质组的偏腐殖型湿气。油气性质特征指示高探1井油气主要来自侏罗系D/E相烃源岩。烃源岩分析表明,四棵树凹陷中—下侏罗统发育D/E相和F相烃源岩,凹陷中心处于凝析油—湿气阶段,具有较高的生油气潜力,研究区侏罗系含油气系统具有广阔勘探潜力。 相似文献
10.
为实现煤的清洁高效利用,提出一种煤固体热载体热解-化学链气化耦合工艺。利用流程模拟软件Aspen Plus建立了该耦合系统的工艺流程模型,主要包括煤干燥单元,煤热解单元,空气反应器和燃料反应器。模拟结果表明:通过将煤热解单元产生的酚废水作为燃料反应器的气化剂,可有效减少载氧体循环量和废水排放量。在热解温度500℃、半焦气化温度800℃和载氧体氧化温度1 000℃条件下,载氧体的循环比为1. 32,焦油分析基收率为6. 6%,耦合系统的能量利用效率为43. 12%,其中煤干燥单元能耗和煤热解单元能耗分别占总能耗的32. 68%和33. 81%,是导致系统辅助能耗大的主要原因。当进料量(100 kg/h)和工艺条件相同的情况下,与单独的煤热解和煤基化学链气化技术相比,该耦合工艺在热力学效率和对环境的友好方面都有一定优势。 相似文献