柔性砷化镓薄膜太阳电池剥离(lift-off)技术研究

对柔性砷化镓薄膜太阳电池关键技术进行研究,通过对柔性衬底表面处理、外延片/柔性衬底键合、衬底剥离技术和柔性薄膜外延层器件工艺技术等进行研究,成功地将砷化镓电池外延层转移到柔性聚酰亚胺薄膜衬底上,研制出效率为30.5;(AM0,25℃)的柔性砷化镓薄膜太阳电池,其重量比功率达到2153 W/kg,为将来卫星及临近空间飞行器的应用打下技术基础.     

矿物基环境修复材料制备及应用的综合性实验设计

为促进“研学结合”,增强学生实际操作能力,依托于化学实验平台设计了“矿物基环境修复材料制备及应用”的化学综合实验。实验内容包括改性沸石材料的制备、表征和应用探索。实验由教师科研成果转化而成,已在本校环境化学综合实验课中进行教学实践,该实验可以使学生掌握文献调研、材料制备与表征、性能分析、数据处理等重要技能,锻炼学生综合实验设计和思维创新的能力,激发了学生探索环境修复材料前沿知识的兴趣。     

一种紧凑型宽带高功率微波源设计与测试研究

设计了一款体积紧凑、工作在特高频波段的宽带高功率微波源,系统利用24 V蓄电池供电,Marx发生器作为驱动源,采用四分之一波长开关振荡器调制产生宽带电磁脉冲,激励高功率微带平板天线辐射,测试结果显示系统工作中心频率为425 MHz,远场辐射场强-距离积峰峰值为91.5 kV@1 m,该微波源体积尺寸为871 mm×370 mm×330 mm,含电池质量小于43 kg,拓展了宽带高功率微波技术在无人机、机器人等平台的应用前景。     

光弹等差线与等倾线参数的全场检测法

本文研究了一种自动获得全场等差线级数与等倾线参数角的方法.该方法是根据“相移”思想,利用数字图像处理技术,对光弹等差线图与等倾线图进行位相检测,经过去包裹处理,确定出全场各点的等差条纹级次与主应力方向角.最后通过典型实验,考核了这种方法的正确性与处理精度。     

彩色光弹性干涉影像分析系统

自行开发的“彩色光弹性干涉影像分析系统”首先利用CCD成像和图像采集设备,将光弹图像以数字图像的形式存储到计算机,然后通过对存储的光弹图像进行处理,得到物体边界、等差线、等倾线等数据。最后根据这些数据,绘制出主应力迹线,并进行二维的和三维的应力分析。本文着重介绍了系统整体设计以及系统研制的难点问题(彩色光弹图像处理、主应力迹线的绘制等)。系统可以通过对彩色图像进行分解,应用目前已经比较成熟的灰度光弹图像处理技术,来完成彩色图像的处理;也可以直接应用彩色信息来确定条纹级数,进行相关处理。彩色图像能够比灰度图像提供更精确的图像信息,以满足高精度测量的要求。     

基于傅里叶变换的细胞牵引力测量研究

为了更快、更直观地进行细胞牵引力的测量,提出了一种基于傅里叶变换的细胞牵引力测量方法。首先,对微柱阵列的像进行二维快速傅里叶变换得到其空间频谱;其次,选取一级衍射斑点中的一个斑点做快速傅里叶逆变换,得到微柱阵列的幅值分布图;最后,由幅值突变的分布情况及突变的剧烈程度得到微柱阵列偏移量的分布情况,再乘微柱刚度即可得到细胞力的分布。通过仿真实验探究了频点选择、滤波窗口大小、偏移点大小对实验结果的影响,在此基础上对细胞-微柱高倍显微图进行了测量。实验结果表明,该方法在结果呈现方面不亚于质心法,测得的各区域最大细胞力的相对误差在17.37%之内,各区域平均细胞力的相对误差在7.93%之内,运算速度也比质心法快近10倍。     

氮掺杂长竹节状碳纳米管的制备及其生长机理

本文采用电弧放电法,通过阳极棒与不锈钢片的共蒸发,制备了氮掺杂长竹节状碳纳米管。借助扫描电子显微镜（SEM）、场发射高分辨透射电子显微镜（HRTEM）及其附带能量色散X射线（EDX）光谱仪和电子能量损失谱（EELS）、透射电子显微镜（TEM）等表征方法,对产物的形貌、结构和组成进行表征。表征结果表明,氮掺杂长竹节状碳纳米管的长度在640~835nm之间,其内径在23~35nm之间,外径在28~47nm之间;且在每一节“竹节”与另一节“竹节”的连接处形成的内腔中均有一个黑色纳米颗粒,其直径尺寸以及产物中的氮掺杂长竹节状碳纳米管的含量均与熔化、蒸发的不锈钢片的面积有关。本文还对氮掺杂长竹节状碳纳米管的生长机理进行了简单的探讨。     

基于卷积神经网络的钝体尾迹识别研究

针对相同特征长度不同钝体的尾迹结构相近, 肉眼难于分辨的问题, 提出了一种基于卷积神经网络的钝体尾迹识别方法, 并在竖直肥皂膜水洞的典型钝体模型尾迹实验中获得高准确率验证. 实验平台由自建竖直肥皂膜实验装置、钝体模型(方柱、圆柱和三角柱)及图像采集系统组成, 可基于光学干涉法实现对不同速度下钝体肥皂膜尾迹的高清持续拍摄. 所建立卷积神经网络识别模型由输入层、卷积层、池化层、全连接层和分类层组成, 其中, 卷积层和池化层用于提取尾迹的深层次特征信息, 而全连接层和分类层构成识别分类模式来分类输出图像对应的钝体类型或雷诺数. 通过将9000张尾迹图像数据集导入卷积神经网络模型, 以数据驱动方式建立了具有钝体形状或雷诺数识别能力的尾迹特征识别模型. 结果表明, 该模型对相同雷诺数下识别钝体形状的准确率达97.6%(识别300张不同形状钝体尾迹图像), 对不同雷诺数下识别钝体形状的准确率达96%(识别1200张不同雷诺数尾迹图像), 即使将不同钝体形状和雷诺数下尾迹图像混放一起, 其钝体形状和雷诺数识别准确率也可以达到91%(识别1500张混放尾迹图像). 该方法为进一步利用人工智能提取流体尾迹中的物理信息提供借鉴.      

探索基于人工超晶格LaFeO3-YMnO3和自然超晶格n-LaFeO3-Bi4Ti3O12薄膜多铁性

基于纳米尺寸下复合铁电材料和反铁磁性材料是一个探索多铁性材料有效的方法. 利用激光脉冲沉积制备出LaFeO₃-YMnO₃人工超晶格和掺入不同层LaFeO₃, BiFeO₃的Bi₄Ti₃O₁₂的外延薄膜. 通过系统的X射线衍射、透射电子显微术、扫描透射电子显微术下的能量损失谱表征证明这些样品具有原子尺寸上清晰的界面和完整的层状结构. 磁性测试证明这些材料具有亚铁磁性. 特别是在0.5和1.5LaFeO₃-Bi₄Ti₃O₁₂中的亚铁磁性甚至能保持到室温. 就铁电性而言, 铁电性测试显示出LaFeO₃-YMnO₃和插入BiFeO₃的Bi₄Ti₃O₁₂样品中存在较大的漏电流, 而在0.5LaFeO₃-Bi₄Ti₃O₁₂样品中存在铁电性. 因此在0.5LaFeO₃-Bi₄Ti₃O₁₂中能够实现亚铁磁和铁电共存. 其次发现当掺入多层的钙钛矿(3层SrTiO₃或2.5层LaFeO₃)后, Bi₄Ti₃O₁₂ 的层状结构将出现结构失稳现象. 这些工作对于利用纳米复合开发新颖多铁性提供一些实例.     

两个二亚胺-铜(Ⅰ)-膦配合物的合成、结构和太赫兹时域光谱（英文）

本文报道了2个新的Cu(Ⅰ)配合物:[Cu(PPh3)2(dppz)]I(1)(PPh3=三苯基膦,dppz=二吡啶并[3,2-a∶2′,3′-c]吩嗪)和[Cu2(dppm)2(dppz)2]Cl2(2)(dppm=双(二苯基膦)甲烷)的合成,并通过X射线单晶衍射、元素分析、核磁共振氢(膦)谱、荧光光谱和太赫兹时域光谱对其进行了分析和表征。分析结果显示配合物1是一个单核配合物,中心Cu(Ⅰ)离子与2个含膦配体(PPh3)和1个含氮配体(dppz)进行配位,形成了一个扭曲的四面体结构。与1不同的是,配合物2是由CuCl,dppm和dppz以1∶1∶1的比例混配得到的双核配合物。其中,双膦配体dppm作为桥联配体,连接了2个Cu(Ⅰ)离子。荧光光谱表明所有的发射峰均源于金属到配体的电荷转移跃迁(MLCT)。同时,使用太赫兹时域光谱技术表征了2种配合物以及相应的配体。