本发明公开了一种粗糙粘结界面粗糙度的临界值计算方法，包含步骤如下：(1)将一种材料的粘结界面处理平整光滑，然后制作两种材料粘结在一起的轴向受拉试件；(2)测定平整光滑界面状态下两种材料粘结界面的轴向抗拉强度σj；(3)测量两种粘结材料的轴向抗拉强度σ1和σ2，选择两种材料中轴向抗拉强度最小者作为临界值σmin；(4)确定粗糙粘结界面局部凸凹部分的平均间距d；(5)建立粗糙界面的粘结强度σj,c与σj、粗糙界面局部凸凹高差平均值h及粗糙界面局部凸凹部分的间距平均值d的关系；(6)令σmin＝σj,c，求得界面局部凸凹部分的高度临界值hmin；(7)如果实测值h大于hmin，则不会发生粗糙粘结界面剥离破坏，如果实测值h小于hmin，则会发生粗糙粘结界面剥离破坏。

表面粗糙度是机械零件加工质量的一个重要评定指标，在任何一张零件图上都离不开它。因为它与零件的摩擦、磨损、疲劳、腐蚀、配合、密封和美观等使用性能都有着密切的关系，其好坏直接影响产品的工作寿命和可靠性。因此，对重要的、精密的加工零件进行表面粗糙度的快速测量尤为必要。目前的测量仪器主要有两类：①电动轮廓仪（包括大型固定式和小型便携式）；②光学显微镜（包括双管显微镜和干涉显微镜）。光学显微镜通常是在计量室或实验室中使用，由于自动化程度差，测量效率低，现已少用。电动轮廓仪是利用仪器的金刚石测针在被测表面上以一定的移动速度自动划过，被测表面的微观高低不平将使测针作垂直方向的位移，再将测针的位移转换为电量并加以放大后送入计算机，就可在显示器上得到被测表面粗糙度的有关数据或通过记录器绘制出被测表面轮廓图。电动轮廓仪是目前广泛使用的表面粗糙度测量仪器。但它也存在如下不足之处：①电动轮廓仪的测针易划伤软质金属表面及精加工表面；②电动轮廓仪需要一个放置仪器的工作台，并把工件从机床或生产线上取下来测量，而且受到测针移动速度的限制，测量效率仍不高。除了上述测量仪器，还有一种人工比较法，即把被测表面与表面粗糙度样板通过视觉或触觉进行比较，从而判断被测表面的粗糙度大致范围，其测量精度不高。2、本专利的目的和特点本实用新型发明专利的目的是：克服上述现有技术的不足，为生产现场提供一种简便快捷的工件表面粗糙度测量仪。本实用新型发明专利的特点是：测量仪体积小，功耗低，操作方便快捷，不需要把工件从机床上取下来测量，可在多种机床上使用。如果发现工件的测量结果还达不到技术要求，可接着继续加工，从而减少装夹次数，有利于提高劳动生产率。经过多年的努力，已研制出了“手持式表面粗糙度快速测量仪”初步样机。

采用激光反射和散射测量原理，激光照射被测物，经被测物表面反射和散射的光由探测头内部的硅光电池接收，再经电路处理由软件将接收到的信号值转换为Ra，即被测物的表面粗糙度。 仪器属于非接触测量，不会对产品表面造成破坏；可消除在高级别粗糙度测量时测尖无法进入谷底而带来的测量误差，特别适用于对超精加工后工件表面粗糙度的测量，以及内孔内壁的测量；非机械测量，不会有探针的损耗，降低了使用成本；可靠性、重复性高；采用数值标定，同一类平面只需标定一次，不需要重复标定，降低了标定成本，并且提高生产效率；由于激光的相干性好，测量系统结构简单，免去了一般光源干涉测量仪器视场过小带来的诸多不便。 仪器操作简单，可用于平面和圆柱面等多种被测材料，如：金属、塑料、陶瓷以及磁性介质等的测量，LCD直观显示。 主要性能指标：测量范围：0.01mm～0.1mm重复性：测量值的±1.0%准确度：±0.006mm光点直径：f3mm

本发明公开了一种光学散射测量中粗糙纳米结构特性参数的测 量方法，可以对 IC 制造中所涉及纳米结构的结构参数和粗糙度特征参 数进行非接触、非破坏的测量。首先，通过仿真分析的手段，选出最 优测量配置与最优等效介质模型；其次，将上述仿真结果运用于实际 纳米结构的测量，包括：在最优测量配置下，对实际纳米结构进行光 学散射测量，获得测量光谱；运用基于最优等效介质模型的参数提取 算法，对测量光谱进行分析，获得提取参数的数值；通过提取参数与 待测参数间稳定性最佳的映射关系式对提取参数进行映射，获得待测 参数的数值。 

本发明属于光电子技术领域，更具体地，涉及一种低粗糙度低 方阻的柔性透明导电复合薄膜，该薄膜为三层复合结构，最底层为透 明聚合物薄膜，中间层为金属纳米线构成的导电网络，最顶层为均匀 覆盖在所述透明聚合物薄膜与导电网络上的透明导电层，该柔性透明 导电复合薄膜的平均粗糙度小于 20 纳米，方阻低于 30 欧姆/平方米， 可见光范围内保持高于 80％的透光率，该透明导电薄膜能够承受曲率 半径 2 毫米的弯折。本发明还公开了该

一种用于预测多元拼合靶材制备的薄膜成分的预测方法 一、项目分类 显著效益成果转化 二、成果简介 现有物理气相沉积（PVD）制备多元薄膜材料采用合金靶材作为靶源，生产过程中，薄膜成分的调控范围受安装的合金靶材的成分比例的限制。如果预期获得纳微复杂结构的复合薄膜，按照常规技术路线需要上百块成分连续变化的合金靶材，这显然是无法实现的。同时，采用合金靶材制备某些多元薄膜时，需要特高纯度的或极端成分比例的靶材作为靶源，这类特殊靶材以现有技术难以制造。 为此，本发明研发出一种用于预测多元拼合靶材制备的薄膜成分的预测方法，利用本发明技术有助于新材料的研发和促进半导体器件、切削刀具涂层等高新技术的发展。

本发明提供一种水质预测方法及系统，所述方法使用ARIMA自回归积分滑动平均模型与BP神经网络相结合的方法对水质时间序列数据的预测。本发明所述方案可以对待预测水域大量水质数据进行预测，具有预测范围大、精度高和速度快的特点，便于多水源监管、水质预警、水污染治理。

Ø  成果简介：针对在电子产品研制、使用和维护过程中面临的电磁干扰问题，本成果提供了一套高性价比的电磁兼容预测试系统，并配套有电磁兼容诊断系统，形成测试、诊断和抑制的一体化解决方案，能够帮助研制人员摆脱传统的研制、试制、电磁兼容测试、发现问题后再进行整改的反复过程，在设计和研制阶段就能够开展有效的电磁兼容性设计。Ø  项目来源：自行开发Ø  技术领域：电子信息Ø  应用范围：电子

针对在电子产品研制、使用和维护过程中面临的电磁干扰问题，本成果提供了一套高性价比的电磁兼容预测试系统，并配套有电磁兼容诊断系统，形成测试、诊断和抑制的一体化解决方案，能够帮助研制人员摆脱传统的研制、试制、电磁兼容测试、发现问题后再进行整改的反复过程，在设计和研制阶段就能够开展有效的电磁兼容性设计。

厄尔尼诺现象，是赤道中、东太平洋海表温度持续异常升温的周期性气候现象，平均每2-5年发生一次，对全球气候具有重大影响。厄尔尼诺现象会造成全球不同地区的异常温度变化，以及干旱或强降雨等现象。及早并准确地预测厄尔尼诺的发生以及强度，对预防或降低其带来的全球范围内的经济、农业、社会等方面的损失意义重大。 2019年12月24日，由北京师范大学系统科学学院陈晓松教授参与指导的一篇关于厄尔尼诺预测的文章已在线发表在美国科学院院刊PNAS上，首次克服了长久以来困扰厄尔尼诺预测的“春季预测障碍” （即无法在厄尔尼诺发生的那一年的春季或更早给出准确预测），将对厄尔尼诺现象的发生，特别是强度的预测提前一年。 该文作者提出了一套基于信息熵理论的全新的方法——System Sample Entropy——用来计算厄尔尼诺区域（Nino 3.4）近海平面空气或海表温度的复杂度（包括温度随时间变化的无序性以及不同地点温度变化的同步性或相干性）。利用这一方法，作者们发现了Nino 3.4区域温度变化的复杂度与厄尔尼诺现象强度存在着非常强和稳定的线性关系，即一年内（1月1日-12月31日）Nino 3.4区域的温度变化复杂度越大，那么下一年发生的厄尔尼诺事件的强度就越大。基于这一发现，作者们提出了一套基于每年Nino 3.4 区域温度变化复杂度的大小（由该区域 System Sample Entropy 量化）来预测来年厄尔尼诺发生及其强度的方法。该方法目前成功的预测了1984至2019年期间10个厄尔尼诺事件中的9个事件的发生年份，以及24个没有厄尔尼诺现象发生的年份当中的21个，特别是对厄尔尼诺强度预测的平均误差仅为0.23摄氏度。 对于刚刚到来的2020年，基于文中提出的System Sample Entropy的方法，作者们预测厄尔尼诺将有很大概率会在本年下半年再次发生，并发展为一个中等强度甚至高强度的厄尔尼诺事件，其预测强度为1.48+-0.25摄氏度。 目前传统的厄尔尼诺预测方法只能在提前6个月范围内给出比较准确的预测，而这对于提前预防厄尔尼诺带来的一系列严重影响是非常局限的。这一新的预测方法，将对厄尔尼诺的预测时间提前到了每年一月。这对于提前采取行动，控制和降低这一现象所带来的一系列全球范围内的消极影响，将意义重大！ 此工作由德国波茨坦气候影响研究所 （PIK）樊京芳博士作为通讯作者，PIK 的Jürgen Kurths教授，Hans Joachim Schellnhuber教授以及北京师范大学陈晓松教授等参与共同完成。陈晓松教授领导的研究小组多年来一直从事统计物理和复杂系统及相关课题的研究，特别是近年来专注于地球复杂系统的动力学演化及预测。