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1.
铋基卤化物材料因其无毒和优良的光电性能而显示出巨大的应用潜力。BiI3作为一种层状重金属半导体,已被用于X射线检测、γ射线检测和压力传感器等领域,最近其作为一种薄膜太阳能电池吸收材料备受关注。本文采用简单的气相输运沉积(VTD)法,以BiI3晶体粉末作为蒸发源,在玻璃基底上得到高质量c轴择优取向的BiI3薄膜。并通过研究蒸发源温度和沉积距离对薄膜物相和形貌的影响,分析了BiI3薄膜择优生长的机理。结果表明VTD法制备的BiI3薄膜属于三斜晶系,其光学带隙为~1.8 eV。沉积温度对薄膜的择优取向有较大影响,在沉积温度低于270 ℃时,沉积的薄膜具有沿c轴择优取向生长的特点,超过此温度,c轴择优取向生长消失。在衬底温度为250 ℃、沉积距离为15 cm时制备的薄膜结晶性能最好,晶体形貌为片状八面体。 相似文献
2.
弹道靶利用二级轻气炮将模型加速到高超声速状态,模型在靶室内超高速飞行时形成等离子体尾迹.为实现高超声速模型尾迹电子密度径向二维分布诊断,利用七通道微波干涉仪测量系统获得了高超声速模型尾迹截面不同位置处平均电子密度.该系统采用一发七收的方式,实现平面波照射等离子体及平面波接收,天线波束可完全覆盖尾迹径向范围.多通道微波干涉仪数据处理过程常将等离子体视为分层介质,考虑到分层界面上折射效应的影响,本研究利用射线追踪方式建立电磁传播模型,结合测量数据建立目标函数,通过遗传算法优化来反演高超声速模型尾迹电子密度径向二维分布.该数据处理方法的电子密度反演结果与相同来流条件下的数值模拟结果对比吻合较好,初步验证了该方法的有效性.分析了分层模型对电子密度分布特性的影响,结果表明利用七层模型对尾迹建模效果最佳,且适用于不同厚度尾迹,最大化利用接收通道数,确保了计算精度.利用该方法实现弹道靶高超声速球模型尾迹电子密度二维分布诊断,并给出了给定实验状态下模型尾迹电子密度二维分布的一些规律. 相似文献
3.
有机分子铁电材料相较于传统无机铁电材料具有轻质、柔性、不含重金属原子和成本低等诸多优点,长期以来得到了广泛的关注和研究.近年来,原子厚度的二维无机铁电材料的研究取得了突破性进展,因而备受关注,然而二维有机铁电材料的设计与研究却鲜有报道.本文基于密度泛函理论方法设计了一种以环丁烯-1,2-二羧酸(cyclobutene-1,2-dicarboxylic acid, CBDC)分子为结构单元的二维单层有机铁电分子晶体.由于CBDC分子晶体内部氢键的链状排布,导致其块体呈现出明显的层状结构,计算发现内部的氢键链使得CBDC分子晶体块体具有各向异性的剥离能,因此有望由沿着剥离能最低的(102)晶面进行机械/化学剥离而获得相应的单层有机铁电分子晶体.理论计算预测CBDC (102)分子晶体单层的面内自发极化约0.39×10–6μC/cm,可与部分无机同类相比拟.计算表明CBDC (102)分子晶体单层具有较高的极化反转势垒,且对外加单轴应力的响应较为敏感. CBDC (102)单层有机铁电分子晶体的高面内自发极化以及易被界面调控的极化反转势垒使其可被应用于轻质无金属及柔性铁电器件. 相似文献
4.
针对土壤定量分析受基体效应影响大,LIBS定量分析精度不佳等问题,采用粒子群算法对LSSVM进行优化,提高模型的精确度。选取Pb Ⅰ 405.78 nm和Cr Ⅰ 425.44 nm作为分析谱线进行分析。采集十二个不同浓度样品的特征光谱,每个浓度样品在不同点采集20组数据,将其中17组数据设为训练集,3组数据设为预测集,用LSSVM和PSO-LSSVM两种方法建立定标模型。对比两种模型的拟合相关系数(R2)、训练集均方根误差(RMSEC)和预测集均方根误差(RMSEP)。由于自吸收效应的影响,随着浓度的增加,预测值逐渐低于实际值,LSSVM定标模型的拟合程度较低,无法达到实验要求,模型性能有待提高。利用粒子群算法对LSSVM的模型参数惩罚系数和核函数参数进行优化,得到最佳的参数组合,Pb元素为(8 096.8, 138.865 7),Cr元素为(4 908.6, 393.563 5),用最佳的参数组合构建LSSVM的定标模型。相比于LSSVM,PSO-LSSVM定标模型的精确度更高,Pb和Cr元素的R2提高到了0.982 8和0.985 0,拟合效果明显提升。Pb和Cr元素的训练集均方根误差由0.026 0 Wt%和0.027 2 Wt%下降到0.022 4 Wt%和0.019 1 Wt%,预测集均方根误差由0.101 8 Wt%和0.078 8 Wt% 下降到0.045 8 Wt%和0.042 0 Wt%,模型的稳定性进一步提高。说明PSO-LSSVM算法能够更好地降低土壤基体效应和自吸收效应带来的影响,提高分析结果的精确度与稳定性。 相似文献
5.
6.
本文基于新的Kronecker型替换,给出两个由黑盒表示的稀疏多项式的新确定性插值算法.令f∈R[x1,……,xn]是一个稀疏黑盒多项式,其次数上界为D.当R是C或者是有限域时,相对于已有算法,新算法具有更好的计算复杂度或者关于D的复杂度更低.特别地,对于一般黑盒模型,D是复杂度中的主要因素,而在所有的确定性算法中,本文的第二个算法的复杂度关于D是最低的. 相似文献
8.
受Peng-中心极限定理的启发,本文主要应用G-正态分布的概念,放宽Peng-中心极限定理的条件,在次线性期望下得到形式更为一般的中心极限定理.首先,将均值条件E[X_n]=ε[X_n]=0放宽为|E[X_n]|+|ε[X_n]|=O(1/n);其次,应用随机变量截断的方法,放宽随机变量的2阶矩与2+δ阶矩条件;最后,将该定理的Peng-独立性条件进行放宽,得到卷积独立随机变量的中心极限定理. 相似文献