高频磁结构与磁极限关系的研究与现状

动态磁谱参数,包括微波磁导率实部和虚部、截止频率等,与材料本征磁参数、结构形貌参数的制约关系,作为高频磁性材料性能的标杆和发展方向的理论指导,一直伴随着高频磁性材料的发展而不断演变,是动态磁化物理理论研究和磁性功能材料设计所关注的核心问题。磁结构决定了极限关系式的形式,而极限关系式为磁结构的设计、应用和发展提供了理论指导。该文综合介绍了近年来国内外高频磁结构和磁极限关系研究的发展情况,着重分析两者相辅相成的关系和研究方法,并归纳了该领域的发展趋势和存在的一些主要问题。     

环形电流的磁场分布

运用磁场的叠加原理和第一、二类完全椭圆积分,给出了环形电流磁场空间分布的解析表达式。     

MP-120工作站批量提取法医样本DNA

本文运用MP-120自动化DNA提取仪对72份血斑检材进行DNA提取扩增,荧光检测信号均值在200-3000RFU之间,表明所建立的MP-120工作操作程序在血斑的批量提取方面具有较高的成功率、稳定性和均一性,适用于法医DNA数据库的建立和案件中血斑样本的批量提取。     

库仑磁作用定律的证明和局限性分析

根据安培分子电流学说,用密绕通电的细螺线管建立了理想点磁极的物理模型,获得了点磁极磁荷量与螺线管单位长磁矩的关系。通过对点磁极间相互作用的分析,证明了在理想条件下库仑磁作用定律只对直线型通电细螺线管才成立。效仿理想点磁极的物理模型,对实际磁针建立了分子电流细螺管的物理模型,并分析了库仑磁作用定律成立的条件。     

磁参数对六角铁氧体RAM温度稳定性影响

从磁参数（饱和磁化强度,磁晶各向异性场）温度稳定性出发,对六角铁氧体ＲＡＭ的温度稳定性进行了讨论;通过对Ｍ、Ｗ型六角铁氧体在温度ｔ＝１８～１００℃,频率ｆ＝８～１２ＧＨｚ时吸收率Ｒ（Ｒ～ｆ）的温度稳定性和材料起始磁导率μ1随温度的变化曲线（μ1～ｔ）的测试,得到单轴六角铁氧体材料Ｒ～ｆ的温度稳定性优于平面六角铁氧体材料,并且和材料的μ1～ｔ变化规律吻合较好的结果。     

多极磁环二维场分布的有限元计算

为提高多极磁环的设计和制作效率,采用有限元法对多极磁环的二维磁场分布进行数值模拟。在假设磁性材料的导磁率为1.2,矫顽力为11000 Oe的前提下,对稀土材料制作的四极内封闭和外封闭磁体进行了计算机仿真计算,得到了四极内封闭和外封闭磁体的磁力线分布和磁场强度分布图。并与传统的采用公式计算多极磁环的磁场分布的方法进行了比较,得到了较为一致的图形结果。同时采用有限元法得到的场分布为多极磁环的研究提供了更为详细的数据和图形结果,并且考虑了各磁体之间的相互作用和影响,使其仿真结果更接近真实磁场分布。     

厚度对磁场中抛物量子点内束缚极化子的影响

本文采用二级微扰方法研究厚度对抛物量子点内浅施主杂质处于磁场中极化子效应的影响。利用Larsen算符代数描述系统在与磁场垂直平面内的运动而用电子局域波函数描述系统在与磁场平行方面的运动，得到系统的能级表达式以及基态能量二级微扰的LO声子极化效应。它们都是量子点局域强度，量子点厚度以及磁场强度的函数。同时，对GaAs量子点作了数值计算。结果表明，量子点内浅施主基态能量在磁场中的极化子效应随磁场增强而增大，同时，量子点的厚度使这种效应减小。     

叉车驱动轮功率测试系统设计

针对叉车系统驱动轮的使用性能和可靠性问题,通过构建测量模块、载荷模拟模块、传动模块和转速控制模决, 设计了一种叉车驱动轮功率测试系统。建立了驱动轮转速控制系统模型,通过磁粉制动器和液压加载模拟叉车运行时 驱动轮所受阻力,并由控制器实现驱动轮的转速控制。实验表明所设计的功率测试系统能有效测量驱动轮的阻力矩和 转速等参数,并得到功率参数,从而实现驱动轮动力特性的测试。     

量子阱中极化子的电磁场效应

本文应用larsen的算符代数方法,结合变分波函数，研究电磁对量子阱中极化子的影响，给出系统基态能量与阱宽和电磁场的关系。对GaAs/AlAs量子阱作了数值计算。结果显示，电场和磁场都使界面光学模对极化子自能的贡献增大，但电场使体光学声子模的贡献减小。     

Model-based computed tomography image estimation: partitioning approach

ABSTRACT

There is a growing interest to get a fully MR based radiotherapy. The most important development needed is to obtain improved bone tissue estimation. The existing model-based methods perform poorly on bone tissues. This paper was aimed at obtaining improved bone tissue estimation. Skew-Gaussian mixture model and Gaussian mixture model were proposed to investigate CT image estimation from MR images by partitioning the data into two major tissue types. The performance of the proposed models was evaluated using the leave-one-out cross-validation method on real data. In comparison with the existing model-based approaches, the model-based partitioning approach outperformed in bone tissue estimation, especially in dense bone tissue estimation.