劈尖干涉条纹定域的解析研究

得到了劈尖干涉定域中心参量方程和定域深度的解析解,解析地讨论了定域中心和定域深度与入射角、劈尖角、相对折射率、光源位置等物理量的依赖关系.研究的结果对确定清晰的劈尖干涉条纹位置具有指导意义.     

利用x射线小角散射技术研究微晶硅薄膜的微结构

采用x射线小角散射（SAXS）技术研究了由射频等离子体增强化学气相沉积（rf-PECVD）、 热丝化学气相沉积(HWCVD)和等离子体助热丝化学气相沉积(PE-HWCVD)技术制备的微晶硅（ μc-Si:H）薄膜的微结构.实验发现，在相同晶态比的情况下，PECVD沉积的μc-Si:H薄膜微 空洞体积比小，结构较致密，HWCVD沉积的μ-Si:H薄膜微空洞体积比大，结构较为疏松，PE -HWCVD沉积的μc-Si:H薄膜，由于等离子体的敲打作用，与HWCVD样品相比，微结构得到明 显改善.采用HWCVD二步法和PE-HWCVD加适量Ar离子分别沉积μc-Si:H薄膜，实验表明，微结 构参数得到了进一步改善.45°倾角的SAXS测量显示，不同方法制备的μc-Si:H薄膜中微空 洞分布都呈各向异性.红外光谱测量也证实了SAXS的结果. 关键词： 微晶硅薄膜 微结构 微空洞 x射线小角散射     

InAs/GaAs单电子量子点量子比特的失相率

在有效质量包络函数理论近似下, 计算了InAs/GaAs量子点的参数相图，确切定义了InAs/GaAs量子点的参数的范围,使得该量子点能作为二能级量子系统用于量子计算；发现静电场能够有效延长消相干时间，当外加静电场超过20 kV/cm时，消相干时间能够达到毫秒量级. 这些结果有助于未来实现固态量子计算.     

提拉法生长BGS(Bi_(12)Ge_xSi_(1-x)O_(20))系列低声速新单晶

用提拉法,生长了BGS(Bi_(12)Ge_xSi_(1-x)O_(20))系列中六种新的低声速单晶材料。晶体尺寸约为15×15×80mm~3。BGS系列单晶属等轴晶系,23点群,空间群是I23或I2_13二者之一,晶格常数为α≈10.11A。密度在9.20×10~3kg/m~3(BG)至9.30×10~3kg/m~3(BS)之间。(100)方向的纵波声速υ=3.7×10~3m/s,与BG单晶和BS单晶相近。     

强非局域非线性介质中的超高斯空间光孤子族

运用变分法,对任意实对称响应函数泰勒级数展开取至二阶,得到了1 1维强非局域非线性介质中光束传输的超高斯光束的近似分析解,提出了超高斯空间光孤子族模型。分析结果表明:束宽解是三角函数型,相移、空间啁啾以及临界输入功率都正比于超高斯光束的阶数,束宽振荡周期不仅与介质材料有关,而且还与光束和相位因子的阶有关。提出了准方波形空间光孤子的可能性。     

多核钯（Ⅱ）－镍（Ⅱ）（1：1）酞菁对Heck反应的催化研究

使用多核钯（Ⅱ）－镍（Ⅱ）（１：１）酞菁作催化剂催化Ｈｅｃｋ反应，得到１２种较高产率的取代Ｅ－１，２－二苯乙烯、Ｅ－肉桂酸和Ｅ－甲基肉桂酸。催化剂的催化活性可与均相催化剂乙酸钯（Ⅱ）的催化活性相比。本文所用催化剂易制备且可重复使用１４次左右。     

β沸石催化剂上丙烯水合醚化反应的原位红外光谱研究

 采用原位红外光谱技术，对β沸石催化剂上的丙烯水合醚化反应过程进行了研究，并结合催化剂的表面酸性进行了讨论．丙烯水合及异丙醇脱水反应主要在催化剂的B酸中心上进行，而丙烯与异丙醇的醚化反应则主要依赖于催化剂的L酸中心．对于丙烯水合醚化反应，催化剂必须具有一定量的B酸中心，合适的B酸／L酸比例是催化剂同时具有高活性和高二异丙醚（以下简称异丙醚）选择性的关键．     

改性对β沸石表面酸性及丙烯水合醚化反应性能的影响

采用浸渍法和离子交换法，制备出一系列改性β沸石催化剂，考察了改性剂对β沸石表面酸性及丙烯水合醚化反应性能的影响。结果表明：硼、锌、铝改性可以提高β沸石的L酸中心，磷、镧、铈改性后β沸石的B酸中心增加。催化剂的B酸和L酸中心与丙烯转化率和异丙醚选择性之间存在着一定的对应关系：B酸量增加有利于提高丙烯转化率，L酸量增加有利于提高异丙醚的选择性。合适的B／L酸比例是催化剂同时具有高活性和高异丙醚选择性的关键。     

石墨烯改性聚苯硫醚涂层的摩擦学行为

采用氧化-分散-还原法制备亲有机性的石墨烯,X射线衍射分析表明获得预期产物. 采用喷涂法制备了聚苯硫醚（PPS）/聚四氟蜡/石墨烯复合涂层,摩擦学性能测试结果表明复合涂层的摩擦系数低于纯PPS涂层,而抗磨寿命明显高于纯PPS涂层,石墨烯的最佳添加量为0.8 Phr（g/100g）. 纯PPS涂层的磨损形式为严重的黏着磨损,而复合涂层以磨粒磨损为主,当石墨烯含量较高时出现疲劳磨损. 纯PPS涂层的对偶环表面呈现厚而不连续的转移膜且存在较多垂直滑动方向的裂纹,而复合涂层的对偶环形成均匀坚韧的转移膜,转移膜的形貌与涂层的摩擦学性能相对应.     

基于深度学习的无波前探测自适应光学系统研究进展

近年来自适应光学（AO）系统向着小型化和低成本化趋势发展,无波前探测自适应光学（WFSless AO）系统由于结构简单、应用范围广,成为目前相关领域的研究热点。硬件环境确定后,系统控制算法决定了WFSless AO系统的校正效果和系统收敛速度。新兴的深度学习及人工神经网络为WFSless AO系统控制算法注入了新的活力,进一步推动了WFSless AO系统的理论发展与应用发展。在回顾前期WFSless AO系统控制算法的基础上,全面介绍了近年来卷积神经网络（CNN）、长短期记忆神经网络（LSTM）、深度强化学习在WFSless AO系统控制中的应用,并对WFSless AO系统中各种深度学习模型的特点进行了总结。概述了WFSless AO技术在天文观测、显微成像、眼底成像、激光通信等领域的应用。