简介：

简介：对飞秒激光抽运探测热反射实验中的一个关键因素传感层进行了研究，发现铝传感层的蒸镀速率对飞秒激光抽运实验有着很大的影响。分别在3种不同类型的硅片和玻璃片基底上用不同的蒸镀速率蒸镀了100nnm的铝膜蒸镀速率控制在2×10^-10到15×10^-10m／s。通过扫描电子显微镜（SEM）和X射线反射（XRR）研究了蒸镀铝膜表面的形貌及铝膜的厚度。基于飞秒激光抽运探测热反射方法对基底的热导率进行了测量，发现随着蒸镀速率的增大，不同基底测量得到的热导率呈现一致的规律。结果表明，蒸镀速率越大，铝传感层的晶粒越大，传感层的体积热容越小，当蒸镀速率大到一定程度时，由于晶粒的不规则度越来越大，反过来又影响体积热容的大小，从而影响了飞秒激光抽运探测热反射。

简介：燃煤锅炉是复杂的多变量系统，其飞灰的含碳量形成机理复杂，不能用简单的数学公式估算。现场实炉测试这些数据具有工作量大，测试工况有限等缺点；燃煤锅炉运行参数及燃料特性等因素影响着飞灰的含碳量，其相互耦合，导致分析数据过程困难。神经网络建模将燃煤锅炉视为黑箱，应用该方法可以良好的描述其输入输出之间的黑箱特性，因此，人工神经网络应用广泛。利用燃煤锅炉试验数据，采用3层BP（backpropagation）神经网络构建了锅炉飞灰的含碳量排放特性模型。通过锅炉的实测数据验证，该BP神经网络对飞灰含碳量相对预测误差在0．19％～0．50％，预测效果良好。测试结果表明，建立的神经网络预测模型可以准确逼近验证样本数据，也能够较好的逼近非验证样本数据，具有良好的泛化能力。