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采用溶胶-凝胶法制备了Yb3+/Er3+共掺杂BaGd2O4上转换荧光粉。研究了退火温度对BaGd2O4晶体结构的影响,以及Yb3+/Er3+共掺杂的BaGd2O4荧光粉在971 nm LED激发下,激发密度与上转换发射光功率及效率的关系。研究结果表明,尽管BaGd2O4与目前报道效率最高的Yb3+/Er3+共掺杂BaGd2ZnO5基质的最高声子能量相同,但光-光转换效率却相差82倍,极值量子效率相差7.8倍。结论认为,在声子能量不是很高的情况下,材料结构是影响上转换效率的主要因素。 相似文献
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讨论一类具单中心的三次非Hamilton系统的Poincaré分支.采用将Abel积分进行幂级数展开的方法,借助于Mathematica编程计算,证明了其Poincaré分支可以产生位置具有任意性的两个极限环. 相似文献
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采用溶胶-凝胶法制备了BaGd2ZnO5:Yb3+,Ho3+的发光材料,测量了样品在不同激发密度下的上转换光发射光谱。用方波调制的971 nm LD激光激发样品得到上转换绿光发射的上升和衰减变化曲线,通过建立Ho3+离子5F4(5S2)和5I6能级及Yb3+离子2F5/2能级的速率方程,并利用速率方程对绿光的上升和衰减过程进行拟合,确定了Yb3+离子2F5/2能级寿命及Ho3+离子5F4(5S2)和5I6的能级寿命,并证实在Ho3+离子能级粒子数布居趋于稳定时,Yb3+→Ho3+的能量传递是Ho3+离子5F4(5S2)能级粒子的主要布居途径,而激发态吸收对粒子布居数的贡献较小。 相似文献
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评估跨峡谷桥梁的地震性态需要考虑地形效应、行波效应以及土-结相互作用效应.将峡谷-桥梁系统在地震波输入下的反应分析看作波动散射问题,即桥梁及其邻近非规则区域对峡谷场地"自由场"的扰动. 基于此思想,本文发展了一套跨峡谷桥梁地震反应分析方法,通过二维模型分析得到峡谷场地的"自由场", 结合人工边界输入到峡谷-桥梁体系,采用土-结相互作用分区并行方法对其进行分析, 并编制了相应的分析程序.该方法可在自由场分析时考虑非垂直入射地震波, 计入行波效应,因此可综合考虑行波效应、地形效应和土-结相互作用效应. 通过峡谷场地分析算例,验证了自由场和人工边界实施的正确性; 并以马水河大桥为对象,通过5种计算模型结果的比较,分析了地形效应和土-结相互作用效应对跨峡谷桥梁地震反应的影响, 算例结果表明,地形效应对墩底剪力、弯矩和轴力有明显影响,对位移的影响要比对剪力、弯矩的影响小; 土-结相互作用对桥梁反应的影响较大,较大地减小了桥梁反应. 相似文献
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制备并研究了基于3种小分子荧光材料的白光有机电致发光器件。发光层采用红色发光材料DCJTB掺杂绿光材料Alq3构成混合发光层,与OXD-7构成的蓝色发光层形成异质结的结构,并以NPB为空穴注入层。通过改变结构参数详细研究了发射光谱及其色坐标的电场依赖性。通过分析载流子注入/传输特性,控制激子的复合区域等措施得到了色坐标稳定性好、光谱丰富的高性能白光电致发光器件。经过优化的器件结构可以覆盖更大的可见光区域,当电压从9 V增加到13 V时,色坐标仅从CIE(x,y)=(0.364,0.314)偏移到CIE(x,y)=(0.332,0.291),具有较好的色稳定性。 相似文献
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德国著名数学家克莱茵曾提出:“函数概念应该成为数学教育的灵魂,以函数概念为中心,将全部数学教材集中在它的周围进行充分地综合”.现在,函数思想已溶人了中小学数学,成为中小学数学课程的基本脉络.而初中函数学习是高中函数学习的基础,是整个函数领域的出发点,基底打不好, 相似文献
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黄精药材品质优劣与基原植物产地环境因子密切相关,建立简单、快速且能够准确鉴别药材产地的方法对保证其质量可控及用药安全具有重要的理论意义和应用前景。研究中以云南、四川和广西9个产地的133份滇黄精Polygonatum kingianum coll. et Hemsl根茎为试验材料,采集衰减全反射-傅里叶变换红外光谱(ATR-FTIR)和紫外-可见光光谱(UV-Vis)数据预处理后分别建立单一光谱随机森林(Random forest, RF)模型;将ATR-FTIR与UV-Vis数据直接串联完成低级融合,提取两种光谱的主成分数(PCs)和潜在变量(LVs)以实现中级(中级融合PCs和中级融合LVs)和高级数据融合(高级融合PCs和高级融合LVs),基于不同数据融合策略分别建立RF模型;比较不同模型的正确率(ACC)、灵敏度(SEN)和特异性(SPE),筛选产地鉴别最佳模型。结果显示,不同产地滇黄精ATR-FTIR和UV-Vis峰型相似,吸光度略有差异,ATR-FTIR显示14个共有峰,与糖类、甾体皂苷、黄酮类和生物碱类物质有关,其UV-Vis共有峰主要位于272及327 nm处,与黄酮类物质有关;ATR-FTIR、UV-Vis和低级融合的RF模型,训练集和预测集ACC分别为(76.34%,95.00%),(80.65%,95.00%)和(83.87%,100.00%),但SEN和SPE值较低,故不宜采用;中级融合PCs和中级融合LVs的RF模型的SEN和SPE分别为大于0.91和0.98,训练集ACC分别为91.40%和97.85%,预测集ACC均为97.50%;高级融合PCs和高级融合LVs的RF训练集ACC分别为77.42%和97.85%,预测集ACC均为95.00%,高级融合PCs的RF模型鉴别效果较差,高级融合LVs的RF模型存在过拟合现象;模型鉴别能力为中级融合LVs>中级融合PCs>低级融合> UV-Vis>ATR-FTIR>高级融合PCs;提取LVs对产地鉴别的方法优于PCs;中级融合LVs建立的RF模型鉴别ACC最高,SEN和SPE大于0.98,模型性能最佳。该方法可为黄精药用资源的科学评价提供理论依据和技术支撑。 相似文献