新型非对称二苯并[b,f][1,5]二氮杂环辛四烯的合成

以两种不同取代的2-氨基二苯甲酮为原料,氯苯为溶剂,BF3-Et2O为脱水剂,通过分子间脱水一步环化缩合制备非对称二苯并[b,f][1,5]二氮杂环辛四烯衍生物。运用HPLC监控反应过程,优化合成工艺,得到最佳反应条件为:等物质的量的两种不同取代2-氨基二苯甲酮和BF3-Et2O,在氯苯中回流反应12 h。化合物4a^4c为新化合物,其结构经1H NMR,13C NMR和MS(ESI)表征。     

相转移催化氧化酮羟化反应合成两种甾体药物

以含有17(20)甾体烯烃(1a和2a)为研究对象,对比考察了不同氧化体系以及含有过氧硫酸盐的均相和非均相溶液体系的氧化效果,设计了一种n-Bu_4NHSO_4/CH_2Cl_2/H_2O相转移催化RuCl_3/Oxone氧化酮羟化反应体系,制备得到17α-羟孕酮(1)和醋酸去氧皮质酮(2)两种甾体药物,收率分别达到69%和60%。该双相溶剂体系避免了水和酸性离子对反应的影响,具有步骤简单,副产物少的特点,适用于甾体激素药物α-羟基酮侧链的引入和合成。     

基于激光多普勒测振仪的透明固体二维动态应力场测量

基于激光多普勒测振仪的透明固体二维动态应力场测量     

单层n型MoS2/p型c-Si异质结太阳电池数值模拟

单层二硫化钼(MoS₂)是一种具有优异光电性能的半导体材料,在太阳能能量转换中表现出很大的应用潜力。本文基于AMPS模拟软件,对单层n型MoS₂/p型c-Si异质结太阳电池进行了数值模拟与分析。通过模拟优化,n型MoS₂的电子亲和能为3.75 eV、掺杂浓度为10¹⁸ cm^-3,p型c-Si的掺杂浓度为10¹⁷ cm^-3时,太阳电池能够取得最高22.1%的转换效率。最后模拟了n型MoS₂/p型c-Si异质结界面处的界面态对太阳电池性能的影响,发现界面态密度超过10¹¹ cm^-2·eV^-1时会严重影响太阳电池的光伏性能。     

基于微腔效应增强单层二硫化钨光吸收

提出基于金属薄膜-分布式布拉格反射器微腔效应增强单层二硫化钨光吸收的多层薄膜结构.运用光学传输矩阵理论研究了其输运特性,发现由于金属薄膜-分布式布拉格反射器的微腔效应,在间隔层和覆盖层之间形成电场强度极大值,有效促进入射光与单层二硫化钨的相互作用.综合优化金属层、间隔层和覆盖层厚度,单层二硫化钨在612 nm处的光吸收提高了38倍,达到78.42;.进一步探讨了光入射角、分布式布拉格反射器周期、间隔层折射率与单层二硫化钨光吸收的关系.研究结果表明,上述结构参数的变化可有效调控单层二硫化钨的吸收峰值.研究结果为制备高性能单层二硫化钨光电探测器等新型光电子器件提供了新思路.     

基于Nie-Tan算法的区间二型模糊集质心计算:改变主变量采样个数

计算区间二型模糊集的质心(也称降型)是区间二型模糊逻辑系统中的一个重要模块。Karnik-Mendel(KM)迭代算法通常被认为是计算区间二型模糊集质心的标准算法。尽管如此,KM算法涉及复杂的计算过程,不利于实时应用。在各种改进类算法中,非迭代的Nie-Tan(NT)算法可节省计算消耗。此外,连续版本NT(CNT,continuous version of NT)算法被证明是计算质心的准确算法。本文比较了离散版本NT算法中求和运算和连续版本NT算法中求积分运算,通过四个计算机仿真例子证实了当适度增加区间二型模糊集主变量采样个数时,NT算法的计算结果可以精确地逼近CNT算法。     

传输线方程的高精度龙格−库塔数值求解方法

提出了一种求解传输线方程的高精度龙格-库塔(RK)方法。此方法在空间上采取高阶泰勒展开,提高了对空间微分的近似精度,减少了数值色散所带来的误差。与传统的时域有限差分法(FDTD)方法相比,在每波长采样数相同时,RK方法的计算精度更高。同时,根据Taylor模型,对外界平面波激励源进行离散,成功利用RK方法对外部场激励传输线进行求解,扩大了龙格-库塔方法在求解传输线方程时的应用范围。通过编程对平面波辐照下无限大地平面上的单导体与双导体的算例分别应用FDTD方法与RK方法进行了计算,验证了RK方法的正确性。结果表明同等计算条件下RK方法的计算精度更高。     

阴离子-π复合物(I-·C6F6)的成键分析

最近Anst?ter, et al. 发表了对阴离子-π复合物(I^-·C₆F₆)的第一个定量谱学测量[J. Am. Chem. Soc. 141, 6132 (2019)]，认为成键作用中相关作用占41%，静电作用占23%，得出相关作用占主导的结论. 本研究表明，该文献的“静电作用”中混入了Pauli排斥作用，后者在数值上抵消了前者的作用. 在复合物I^-·C₆F₆中，发现静电作用是相关作用的两倍多，因而阴离子-π复合物中仍应是静电作用占主导.