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1.
分子点群与晶体学点群是结构化学教学重要内容之一,同时也是教学的一个难点。学生经常提出“为何只有S4轴及I4轴是独立的,而其余映轴及反轴均是非独立的;在描述分子对称性时为何选用映轴,而描述晶体对称性时则选用反轴”等问题。本文从循环群的生成元出发,得到映轴群Sn及反轴群In的对称操作群元素。根据映轴是否可以用其他对称元素代替,或对称操作群是否可以表示为两个子群的直积的性质,推导出当n≤6时只有S4及I4是独立的结论。这种推导方式避免了图形说明繁琐和抽象,有利于学生从定义推导上理解对称元素的独立性,便于教学中推广。 相似文献
2.
由于NH3在大气气溶胶化学中具有重要作用,所以快速和精确反演NH3浓度对环境问题非常重要.本文以9.05μm的室温连续量子级联激光器(quantum cascade laser,QCL)作为光源,采用波长扫描直接吸收可调谐二极管激光吸收光谱(tunable diode laser absorption spectroscopy,TDLAS)技术,研究了QCL在1103.4 cm–1的光谱特性,获得了激光器控制的温度电流与波长的关系.设计了QCL二级温控的低压实验平台,测量氨气在1103.4 cm–1处的6条混叠吸收线,在降低压强的情况下谱线展宽变小,使混叠光谱分离,由此计算各条吸收线的线强,进一步对测量不确定度进行分析.针对混叠严重的光谱提出了低压分离单光谱精确反演气体浓度的方法,并进行了实验验证.通过与HITRAN数据库进行结果对比,得出氨气在1103.4 cm–1的实验测量线强值与数据库偏差为2.71%-4.71%,实验测量线强值的不确定度在2.42%-8.92%,极低压条件下反演浓度与实际值的偏差在1%-3%. 相似文献
4.
5.
6.
钛(Ti)及其合金凭借优异的机械性能和良好的生物相容性,一直是骨和牙种植体的主要临床应用材料。由于钛及其合金自身的生物惰性,不易与周围骨组织进行快速的骨整合,因此其表面的生物活性有待进一步提高。羟基磷灰石(HA)是人体骨和牙齿的主要无机成分,具有良好的生物活性和生物相容性,受其力学性能的制约,常被作为涂层材料覆盖在钛基体表面,用以提高植入体的生物活性。但一直存在涂层与基体界面结合强度低和涂层力学稳定性差的问题,成为限制其临床广泛应用的主要因素。本文从涂层结构设计、成分设计及制备方法等方面,就国内外改善钛基底与HA涂层界面结合性能的研究现状和发展动态作一综述,为高性能钛植入体的制备和应用提供参考。 相似文献
7.
本文讨论一类厄尔尼诺-南方涛动(ENSO)系统的周期解问题.首先建立一类具广义非线性阻尼项的11年周期太阳循环强迫厄尔尼诺-南方涛动(ENSO)系统;其次得到对应无阻尼系统的精确解,以及得到对应自治系统的周期解不存在性结果;再次运用Mawhin重合度理论,得到该模型的周期解存在性结果,推广了已有的结果;最后举例证明本文结果的正确性. 相似文献
8.
First-principles study of mechanical stability and thermal properties of MNNi3 (M=Zn,Mg,Al) under pressure 下载免费PDF全文
The mechanical stability,elastic,and thermodynamic properties of the anti-perovskite superconductors MNNi 3(M=Zn,Mg,Al) are investigated by means of the first-principles calculations.The calculated structural parameters and elastic properties of MNNi 3 are in good agreement with the experimental and the other theoretical results.From the elastic constants under high pressure,we predict that ZnNNi 3,MgNNi 3,and AlNNi 3 are not stable at the pressures above 61.2 GPa,113.3 GPa,and 122.4 GPa,respectively.By employing the Debye model,the thermodynamic properties,such as the heat capacity and the thermal expansion coefficient,under pressures and at finite temperatures are also obtained successfully. 相似文献
9.
磁性材料是信息时代重要的基础材料,不同的磁性基态是磁性材料广泛应用的前提,其中铁磁基态是高性能磁性材料的关键要求.本文针对材料项目数据库中的无机磁性材料数据,采用机器学习技术实现无机磁性材料铁磁、反铁磁、亚铁磁和顺磁基态的分类以及无机铁磁性材料磁矩的预测.提取了材料的元素和结构属性特征,通过两步式特征选择方法分别为磁性基态分类和磁矩预测筛选了20个材料特征,发现材料特征中的电负性、原子磁矩和原子外围轨道未充满电子数对两种磁性性能具有重要贡献.基于机器学习的随机森林算法,构建了磁性基态分类模型和磁矩预测模型,采用10折交叉验证的方法对模型进行定量评估,结果表明所构建的模型具有足够的精度和泛化能力.在测试检验中,磁性基态分类模型的准确率为85.23%,精确率为85.18%,召回率为85.04%, F1分数为85.24%;磁矩预测模型的拟合优度为91.58%,平均绝对误差为0.098μB/atom.本研究为无机铁磁性材料的高通量分类筛选与磁矩预测提供了新的方法和选择,可为新型无机磁性材料的设计研发提供参考. 相似文献
10.