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1.
近年来,设计和合成高性能非富勒烯受体(NFAs)材料已经成为太阳能电池研究领域的前沿课题。基于DA'D型稠环结构的NFAs由于具有吸光系数高、能级和带隙可调、结构易于修饰、分子可高效合成、光电学性能优异等优点而受到了越来越广泛的关注。在短短7年的时间里,能量转换效率(PCE)从3%~4%提高到18%。2019年初邹应萍等报道了一个优秀的受体分子Y6,与PM6共混制备单结电池,获得了15.7%的能量转换效率。Y6类受体材料的中心给电子单元为DA'D型稠环结构,缺电子单元(A')通过氮原子与两个给电子单元(D)并联形成稠环结构,这有助于降低前线分子轨道能级并增强吸收,同时与氮相连的两个烷基链和位于噻吩并噻吩β位的两个侧链则有助于提高溶解度及调节结晶性。自Y6问世以来,人们对分子的结构剪裁进行了深入的研究,并报道了数十种新的结构。在这些新的受体中,DA'D部分的结构裁剪对提高器件效率和太阳能电池的性能起着至关重要的作用。本文对A'、D单元和侧链结构修饰的研究进展进行了综述。通过选择几组受体,对最近报道的分子进行分类,并将它们的光学、电化学、电学和光电性质与精确的结构修饰相关联,从而对结构-性能关系进行全面概述。 相似文献
2.
3.
针对目标函数非光滑的稀疏约束优化问题,给出基本可行性和λ-平稳性两个必要最优性条件,利用所给出的必要最优性条件构造出稀疏次梯度投影算法.在理论上分析了算法的收敛性,证明了由该算法所产生序列的任意聚点都是λ-平稳点.最后,通过两个数值实例验证了算法的收敛性、有效性和优化能力. 相似文献
4.
5.
受不可逆损失的影响,热光伏能量转换器件在高品位热能回收与利用方面受到限制.本文揭示不可逆损失来源,提供热光伏能量转换器件性能提升方案.利用半导体物理和普朗克热辐射理论,确定热光伏能量转换器件在理想条件下的最大效率.进而考虑Auger与Shockley-Reed-Hall非辐射复合和不可逆传热损失对光伏电池的电学、光学和热学特性的影响,预测热光伏器件优化性能.确定功率密度、效率和光子截止能量的优化区间.结果表明:相比于理想热光伏器件,非理想热光伏器件的开路电压、短路电流密度和效率有所降低;优化热光伏电池电压、光子截止能量和热源温度,可提升器件的功率密度和效率.通过对比发现理论与实验结果较一致,所得结果可为实际热光伏能量转换器件的研制提供理论指导. 相似文献
6.
介绍了一种条带束流位置监测器(BPM)的设计与仿真方法。在国家同步辐射实验室"太赫兹近场高通量材料物性测试系统"工程项目中,针对波荡器出口处真空室非正交对称性的问题,设计了矩形真空室和跑道形真空室下的两种非正交对称性条带BPM,并与传统的圆形真空室下条带BPM进行对比。基于边界元法,利用MATLAB软件分别对三种真空室下的条带BPM进行建模和仿真。仿真结果表明:相对于传统的圆形真空室下条带BPM,矩形和跑道形真空室下条带BPM灵敏度提高了30%,阻抗匹配误差相对降低了20%,束流位置拟合误差降低了80%。考虑加工精度,矩形真空室下的条带BPM更适用于该工程。 相似文献
7.
针对传统红外图像增强算法中细节模糊及过度增强的问题,提出了一种基于Retinex理论与概率非局部均值相结合的红外图像增强方法.首先通过单尺度Retinex方法调整图像中过暗与过亮部分的灰度级;然后利用概率非局部均值对图像进行分解处理得到基本层与细节层,对基本层采用直方图均衡化拉伸对比度,对细节层采用非线性函数进行增强;最后,将不同层次的结果融合得到对比度与细节增强的红外图像.用该方法对多组不同场景的红外图像进行仿真实验,并将其与多种增强方法进行主、客观对比分析,结果表明所提方法在红外图像的细节及对比度增强方面都获得了更好的效果. 相似文献
8.
建立了非共轴阵列照明下的眼底成像数学模型,采用照明光路与成像光路独立设计方法,提出了一种微小型眼底相机光学系统,以避免传统眼底相机中人眼角膜与网膜物镜反射杂光对视网膜图像的干扰.设计了6阵列环形光源照明光路系统,长度仅17.9 mm,实现眼底视网膜有效照明线视场不小于12 mm;成像光路系统采用二次成像设计,光学调制传递函数优于0.2@91 lp/mm,畸变小于5%,长度仅为75 mm.仿真与设计结果表明,该眼底相机光学系统有效抑制了光路中的杂散光,有利于获得高对比度视网膜图像.研究结果可为高像质、小型化以及低杂光眼底相机发展提供设计参考. 相似文献
9.
针对具有拓扑稳定测度的非自治动力系统的初值敏感依赖性和传递属性进行研究,得到:若一个具有拓扑稳定测度的非自治动力系统能被一列具有初值敏感依赖性的非自治动力系统逼近,则其也具有初值敏感依赖性;若一个具有拓扑稳定测度的非自治动力系统能被一列具有(r,s)-传递性或弱混合性的非自治动力系统逼近,则其也具有(r,s)-传递性或弱混合性。 相似文献
10.
本文给出一个修正的非单调线搜索策略,并结合该策略提出一个求解无约束优化问题的超记忆梯度算法.该算法的主要特点是:在每一次迭代中,它所产生的搜索方向总是满足充分下降条件.这一特性不依赖于目标函数的凸性以及方法所采用的线搜索策略.在较弱的条件下,该方法具有全局收敛和局部R-线性收敛性.数值实验表明了该方法的有效性. 相似文献