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111.
用密度泛函理论研究了氢原子的污染对于Ti(0001)表面结构的影响. 通过PAW总能计算研究了p(1×1)、p(1×2)、3^1/2×3^1/2R30[deg]和p(2×2)等几种氢原子覆盖度下的吸附结构, 以及在上述结构下Ti(0001)面fcc格点和hcp格点的氢原子吸附. 结果表明, 在p(1×1)-H、p(1×2)-H、3^1/2×3^1/2R30[deg]-H和p(2×2)-H几种H原子覆盖度下, 以p(1×1)-H结构的单个氢原子吸附能为最大. 在p(1×1)-H吸附结构下, 由于氢原子吸附导致的Ti(0001)表面Ti原子层收缩的理论计算数值分别为-2.85%(hcp吸附)和-4.31%(fcc吸附), 因此实际上最有可能的情况是两种吸附方式都有一定的几率. 而实验中观察到的所谓“清洁”Ti(0001)表面实际上是有少量氢原子污染的表面. 不同覆盖度和氢分压下, 氢原子吸附的污染对Ti(0001)表面结构有极大的影响, 其表面的各种特性都会随覆盖度的不同而产生相应的变化. 相似文献
112.
采用飞秒激光等离子体丝(飞秒光丝)在金属铝箔表面以不同飞秒光丝扫描速度(5,15,25,35和45 mm·s-1)制备了微纳结构表面,并在太阳光能量主要覆盖的光谱范围(330~890 nm)内对其进行了反射率测量,发现飞秒光丝制备的微纳结构表面具有显著的高光谱吸收特性,并且飞秒光丝扫描速度越慢,光谱吸收率越强,5 mm·s-1条件下微纳结构表面光谱吸收率达97%以上。将制备的高光谱吸收微纳结构表面作为温差发电片(TEG)光吸收体,以此为基础构建了考虑太阳光辐照及温差发电模块(即TEG模块:结合微纳结构表面的TEG)散热情况的仿真实验环境并进行发电功率测量。研究结果表明,具有微纳结构的铝表面(5 mm·s-1制备条件下)与抛光铝箔或裸发电片相比,光电转化效率(发电效率)可分别提高43.3和10.7倍。进一步研究了TEG模块的温差发电的过程与机理,将TEG模块的温差发电过程分为光热(光能转化为热能)与热电(热能转化为电能)两个转化过程分析:首先在光热转化过程中,微纳结构表面增强了太阳光吸收效率,为光热转化提供更多的光子能量,实现了其在表面更多的热量沉积,进而在之后的热电转化过程中,更多的热能沉积使得TEG模块的载流子迁移率得到了很大提升,这样在同样的温差(发电片冷热端的温度差值)条件下,微纳结构表面与普通表面相比可以获得更高的热电转化效率。因此,微纳结构表面的高光谱吸收性能使得TEG模块经光热转化后得到的高热能沉积使载流子迁移率得到了提高,进而显著提升了TEG模块发电性能,这是微纳结构表面增强TEG温差发电效率的主要原因。这一机理的揭示,为TEG模块发电性能的进一步优化和提升提供了理论依据,对TEG模块的实际应用具有重要的意义。 相似文献
113.
由于近年来对冲基金发展迅速,对冲基金经理人收费最大化问题也成为学者关注的焦点。文中将研究对冲基金经理人价值最大化的2篇文章作对比,其次考虑在只收取激励费和高水位线有增长率的情况下,分析对冲基金经理人的价值最大化问题。 相似文献
114.
氯原子在Cu(111)表面的吸附结构和电子态 总被引:1,自引:1,他引:0
密度泛函理论(DFT)总能计算研究了不同覆盖度下氯原子在Cu(111)表面的吸附结构和表面电子态。计算结果表明,清洁Cu(111)表面自由能 为15.72 ,表面功函数φ为4.753eV。在1/4ML和1/3ML覆盖度下,每个氯原子在Cu(111)表面fcc谷位的吸附能分别等于3.278eV/atom和3.284eV/atom。在1/2ML覆盖度下,两个紧邻氯原子分别吸附于fcc和hcp谷位,氯原子的平均吸附能为2.631eV/atom。在1/3ML覆盖度下,fcc和hcp两个位置每个氯原子吸附能的差值约为2meV/atom,与正入射X光驻波实验结合蒙特卡罗方法得到结果(<10meV/atom)基本一致。在1/4ML、1/3ML和1/2ML覆盖度下,吸附后Cu(111)表面的功函数依次为5.263eV、5.275eV和5.851eV。吸附原子和衬底价轨道杂化形成的局域表面电子态位于费米能级以下约1.2eV、3.6eV和4.5eV等处。吸附能和电子结构的计算结果表明,氯原子间的直接作用和表面铜原子紧邻氯原子数目是决定表面结构的两个重要因素。 相似文献
115.
116.
117.
118.
分析了空间电磁干扰对电镜等电子仪器的影响;讨论了电磁屏蔽的设计和空间磁场测试原理;采用自行设计的线包和微弱电磁场测试技术,分析实测了多家实验室,证明该方法简便易行;对检测输电线路的老化和微弱漏电也具有实际意义. 相似文献
119.
基于小波变换的高斯点扩展函数估计 总被引:16,自引:0,他引:16
点扩展函数估计是图像复原的重要内容,目前还没有精确估计的算法。根据小波理论,提出了新的高斯型点扩展函数精确估计算法。算法首先对模糊图像作平滑处理,抑止噪声;然后对图像进行不同尺度小波变换,并分别计算出变换后小波模极大值;再根据推导出的不同尺度下小波模极大值、李氏指数、方差三者之间的关系,准确计算出高斯点扩展函数的方差。实验结果表明,算法的估计精度高,达到了95%左右,具有重要的应用价值。 相似文献
120.