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。     

HL-2A装置中性束发射光谱 诊断系统的研制与测试

在HL-2A装置上完成了一套32通道束发射诊断系统(BES)，可对径向r=12~44cm, 极向-7.5~+7.5cm二维空间范围内的长波长()电子密度扰动信息进行测量，其时间分辨率达到0.5ms，空间分辨率1~2cm。系统由内置于真空室的非对称镜头组、传输光纤、高性能探测器模块以及辅助的冷却和真空设备构成。系统的噪声在低频时(f<100kHz)主要由散粒噪声贡献，在较高频率时由散粒噪声和e噪声共同决定。在典型的HL-2A装置放电模式中，对于200kHz以下的扰动，该系统的信噪比(SNR)均大于3。     

基于粒子滤波和人工势场法的放射源搜寻方法

针对放射源搜寻过程中难度大、定位精度低等问题，提出了一种适用于移动机器人的自主寻源方法。该方法利用移动机器人搭载辐射探测器采集的剂量计数值，根据γ射线的衰减规律建立辐射衰减模型；在机器人前进的过程中利用粒子滤波算法对放射源的参数进行实时估计；采用高斯分布函数对重采样后的粒子进行自适应更新，保证重采样后的粒子具有多样性；根据辐射环境创建机器人路径规划模型，采用人工势场法规划机器人的自主寻源路径。实验在Matlab下进行了仿真验证，结果表明，该方法在有遮挡环境下能够搜寻到未知的单点源，同时自适应更新能够提高算法的稳定性，缩小寻源误差。     

应变对单层砷烯结构拉曼散射的影响

应用密度泛函理论对应变下的单层砷烯拉曼光谱的变化进行研究.由于材料的结构对称性较低，由外部应力诱发的形变不仅可以造成拉曼模式分裂，还可以引发拉曼模式偏移.计算表明：拉曼峰位的变化与应变正相关，建立了应变与峰位移动间的定量关系，为在实验中识别砷烯结构的应变提供依据.     

基于单体的Q和e值绘制二元共聚双曲线*

采用Matlab中的Plot函数,首次以单体的Q、e值为中间变量,绘制出二元共聚双曲线。将二元共聚物组成曲线F1-f1和F2-f2同时呈现在一个图上,使隐含的第二单体的共聚行为可视化,有助于加深学习者对二元共聚的理解。     

桉树杂交种与其亲本的近红外光谱判别

研究桉树控制授粉后目标性状的基因作用方式是探索其基因重组规律的重要内容。常规的数量统计分析精度往往不高,而DNA分析的专业要求高,且费时费力。该研究利用近红外光谱(NIRs)研究不同基因型桉树杂交种、亲本及杂交种与亲本间近红外光谱信息的关系,探索NIRs用于桉树杂交种与其亲本判别的可行性和准确性。以控制授粉的桉树亲本及其杂交F1代材料为对象,每种基因型从各自田间试验分别选取10个单株,采集树冠中上部新鲜健康叶片。用手持式近红外仪Phazir Rx(1624)采集桉树杂交种与其亲本叶片的NIRs信息。每单株选10片完全生理成熟的健康叶片,避开叶脉扫描其正面光谱5次,以50条NIRs信息的均值代表单个叶片的NIRs信息,最终每个基因型获得10条NIRs信息。对原始NIRs采用二阶多项式S.G一阶导数预处理。预处理后的NIRs用于多元统计分析,首先对桉树杂交亲本和子代样本进行主成分分析(PCA),直观展示不同基因型的分类情况。然后运用簇类独立软模式(SIMCA)和偏最小二乘判别分析(PLS-DA)两种有监督的判别模式验证NIRs用于桉树杂交种与其亲本树种的分类判别效果。PCA结果显示,不同的亲本间、杂交种间及杂交种与亲本间样本的主因子得分可以清晰地将各基因型分开。SIMCA模式判别分析中,桉树杂交种样本到亲本PCA模型的样本距离显示,待判别样本能够形成单独的聚类,且能直观反映两者的遗传相似。PLS-DA判别结果显示,桉树杂交亲本的PLS模型能通过预测其杂交子代的响应变量将其与亲本准确分开。结果表明,桉树叶片的NIRs信息可以准确地反映桉树杂交子代遗传信息的传递规律,NIRs判别模型可以准确地将各种基因型予以区分。因此,NIRs信息不仅可用于桉树杂交种和纯种的定性判别,还可以分析桉树基因重组过程中加性遗传效应的大小,从而为桉树遗传基础分析及其育种改良研究提供理论支撑。