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采用传统固相反应法制备了Ca0.9(NaCe)0.05Bi2 Nb2 O9铋层状无铅压电陶瓷.采用XRD、SEM、EDS及相关电学性能测试系统表征了样品的晶体结构、断面形貌、元素组成以及介电、压电、铁电等性能,探究不同烧结温度对于陶瓷性能的影响.结果表明:当烧结温度为1150℃时,样品的晶体结构单一均匀,呈现片层状结构,致密性较好,压电常数高达17 pC/N,介电损耗仅为0.42;,居里温度为908℃,并且具有很好的温度稳定性,说明固相反应法制备的Ca0.9(NaCe)0.05Bi2Nb2O9压电陶瓷最佳烧结温度为1150℃. 相似文献
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Neonatal rats have taken in lead, during the period from their parturition to their weaning, from the milk of dams fed with water containing 0.2% lead acetate solutions. The alterations in the temporal response properties of retinal ganglion cells in adult rats (90 days) following the lead exposure at their developing stage have been studied. The results of this investigation demonstrate that the lead exposure in neonatal rats causes decreases in the optimal temporal frequency, bandwidth at half amplitude, temporal resolution and response phase of the retinal ganglion cells in adult rats. Compared with the sustained cells, the transient cells have a much greater alteration in temporal response properties. 相似文献
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设计了一种基于LiF和NaF材料的光栅型超宽带红外吸收器,并采用频域有限差分法对其吸收特性进行了研究。研究结果表明,单独采用LiF(或NaF)和电介质材料构成的光栅型吸收器都具有较宽的吸收带,但其吸收带处于不同的红外波段。同时采用LiF、NaF及电介质材料构成的光栅型吸收器可以把这两个吸收带衔接起来。通过优化参数,在入射波长为15~45μm、入射角度为0°~80°的范围内,吸收器的吸收率达到80%以上,实现了宽带吸收。结构中复合层的层数对吸收率有最大的影响,电介质层的厚度对吸收率的影响较小。 相似文献
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针对玻璃缺陷在线无损检测的迫切需求,本文报道了一种基于线照明并行谱域光学相干层析成像系统的大视场检测系统.该系统采用快速面阵CMOS相机,单次拍摄即可获取完整的横截面(B-scan)图像.基于线照明面阵探测器的并行谱域光学相干层析成像系统,可以同时获取沿线照明方向各位置处的深度分辨信息,避免了横向扫描机构的应用.研制系统的轴向分辨率为17.9μm,并行方向上的横向分辨率55.7μm,扫描方向上的横向分辨率为24.8μm,轴向扫描速率为128 000 A-scan/s,横向视场为32 mm,空气中成像深度大于6 mm,成像灵敏度达到62 dB以上.利用研制的线照明并行谱域光学相干层析成像系统,开展了不同类型玻璃表面及其内部缺陷的检测应用研究. 相似文献
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多元醇: 新一代的能源平台? 总被引:1,自引:0,他引:1
在基于生物质的新能源战略中,多元醇正在成为新一代的能源平台. 从纤维素出发,通过热裂解、催化裂化和酸水解加氢等反应能制得多元醇,再以多元醇为原料在较温和的条件下通过水汽重整和费托合成等方法合成燃料、化学品和氢气. 本文综述了多元醇经水汽重整制燃料油和化学品或经光解制氢气的进展,介绍了纤维素类生物质资源经催化氢化和水解加氢制多元醇的研究进展. 虽然简单地套用现有的工业技术就可以转化纤维素,但这些方法在效率、能耗、规模和环保等方面还存在诸多问题,有效提高纤维素利用率的新思路仍在期待之中. 虽然采用精心设计的工艺路线可以有效地转化多元醇,但离“简约、节能、方便可行和环境友好”的要求仍有一定的差距,“一步法”或“一锅法”在未来可能是催化学家仍需持续努力的方向. 相似文献
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醇醛缩合已有一百多年历史,是一大类应用非常广泛的有机反应。它包括醛或酮的自身缩合反应、分子内缩合反应以及醛酮之间的交叉缩合反应。反应产物为β-醇醛或β-醇酮以及由它们失水生成的α、β-不饱和醛或酮。 相似文献
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金属有机框架(Metal-organic framework ,MOF)因其高孔隙率、高比表面积和结构可调性,在气体吸附分离领域广泛应用。随着MOF数量激增,传统分子模拟和实验方法验证MOF性能成本高且速度慢,因此目前MOF筛选工作已转向高通量计算辅助的机器学习(Machine-learning,ML)。机器学习作为一种高效的大数据处理方法,能够在高通量筛选(High-Throughput Computational Screening,HTCS)的基础上对数据进行拟合,从而快速而准确地筛选出气体吸附分离材料,并深入挖掘其结构与性能之间的关系。本文回顾了近年机器学习应用于MOF筛选的研究。本文重点讨论了一些运用机器学习从大量结构中筛选出可用于CH4、H2和CO2等气体吸附分离与储存的MOF材料的工作。同时,我们梳理了当前MOF材料筛选工作中的研究思路和进展,并指出了机器学习在筛选MOF材料工作中面临的一些瓶颈和挑战。最后,对该领域的未来发展前景进行了展望。 相似文献