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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.
《大学化学》2022,(5):228-238
鲁米诺的合成与化学发光是一个极具展示度的基础化学实验。近年来,国内部分高校陆续开设了这一实验,引起不错的反响。为进一步丰富和提升该实验的科学理论内涵,我们进行了如下改进:1)在合成部分引入机械搅拌、硫粉还原和微波合成,实现安全、快速、高效制备高纯度鲁米诺的目的;2)在单次化学发光的基础上,特别引入宛如星辰闪烁般的振荡化学发光反应(鲁米诺/H2O2/SCN-/Cu2+/OH-振荡体系),该反应涉及非平衡态热力学和非线性化学等重要概念与基础理论知识,激发学生的求知欲;3)设计并搭建了可与荧光光谱仪配套使用的简易微型磁力搅拌加热装置,实现了对振荡化学发光的光强和振荡周期等数据的实时定量监测,使学生可以自行设计对比实验,探究影响振荡反应过程的因素,并总结振荡反应规律。该实验涵盖了多学科的重要知识点,兼具科学性与趣味性,对培养学生的探索精神和创新意识具有重要意义。 相似文献
5.
1问题提出高中数学课程引入空间向量内容后,使很多原本需要进行推理演化的立体几何问题的求解“代数化”、“程序化”了,以往的一些立体几何的“难题”变得“简单”了.有老师认为,立体几何内容在培养学生直观想象、逻辑推理核心素养的育人价值减弱了.在教学中,不难发现即便有空间向量作为解决立体几何问题的有力工具,学生在解决立体几何问题时依然会存在各式各样的“错误”. 相似文献
6.
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
7.