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1.
采用拉曼热测量技术结合有限元热仿真模型,分析比较新型铜/石墨复合物法兰封装与传统铜钼法兰封装的GaN器件的结温与热阻,发现前者的整体热阻比铜钼法兰器件的整体热阻低18.7%,器件内部各层材料的温度分布显示铜/石墨复合物法兰在器件中的热阻占比相比铜钼法兰在器件中的热阻占比低13%,这证明使用高热导率铜/石墨复合物法兰封装提高GaN器件热扩散性能的有效性.通过对两种GaN器件热阻占比的测量与分析,发现除了封装法兰以外,热阻占比最高的是GaN外延与衬底材料之间的界面热阻,降低界面热阻是进一步提高器件热性能的关键.同时,详细阐述了使用拉曼光热技术测量GaN器件结温和热阻的原理和过程,展示了拉曼光热技术作为一种GaN器件热特性表征方法的有效性. 相似文献
2.
3.
提出了基于预埋压力传感器的量化测试方法,研究了螺栓松动边界对纤维增强复合薄板振动特性的影响。首先,自主设计并开发了带有预埋压力传感器的螺栓松动边界下复合薄板的振动测试系统,并详细介绍了系统各个部件的组成和功能;然后,归纳出一套合理、规范的松动边界下复合薄板的振动测试流程,并对HF10碳纤维/树脂复合薄板进行了实际测试。结果表明:随着螺栓松动程度的不断增加,复合薄板的固有频率逐渐降低,模态振型的节线位置也发生了不同程度的变化,但其阻尼结果呈现先增大后减小的趋势;而共振和非共振响应呈现先减小后增大的趋势。 相似文献
4.
自然化学连接(Native chemical ligation, NCL)是蛋白质化学合成中里程碑式的重要反应.在温和的中性水相缓冲液中,通过自然化学连接可以将N端为半胱氨酸的多肽与C端为硫酯的多肽连接合成带有修饰的蛋白质.天然蛋白质的半胱氨酸丰度仅为1.7%,导致难以找到合适的半胱氨酸反应位点,阻碍了NCL的广泛应用.“自然化学连接-脱硫”的策略首次将连接位点拓展到丙氨酸,启发了化学家们通过不同类型的β-巯基氨基酸来介导NCL反应,随后通过脱硫反应可以得到天然多肽序列,为蛋白质的合成提供更多选择.近年来,多个课题组完成了β-巯基苯丙氨酸、亮氨酸、精氨酸、天冬氨酸、天冬酰胺、赖氨酸、甲硫氨酸、色氨酸、谷氨酸和谷氨酰胺的合成,并应用NCL-脱硫策略合成蛋白质.将对上述β-巯基氨基酸合成与应用予以综述. 相似文献
5.
6.
三苯基膦(PPh3)是一种重要的有机化合物,具有亲核性和还原性,已被广泛用于有机合成和有机金属化合物配位中。然而PPh3的过量使用不可避免地会引起环境的污染,并且对人体的健康也具有潜在威胁。因此我们迫切需要一种方便而高效的检测PPh3的方法。已有检测方法在便捷性和灵敏性等方面不如人意,而小分子荧光探针因其灵敏度高、选择性好、检测简单等优点受到广泛关注。受生物标记领域常用的无痕Staudinger连接反应的启发,本文设计合成了一个类似Staudinger连接反应,以能够具有固态发光性质的激发态分子内质子转移(ESIPT)特性的3-羟基黄酮荧光染料为母核,以邻叠氮苯乙酸酯为识别基团,用于检测PPh3的荧光增强型的探针分子。通过叠氮与PPh3反应,经过氮杂叶立德中间体,进行快速的分子内酰胺化,释放3-羟基黄酮染料并恢复荧光发射,从而实现在溶液中及滤纸上快速检测PPh3的目的。该探针在定量和定性检测PPh3方面具有潜在应用价值。 相似文献
7.
柔性电子作为新兴的研究热点, 涉及材料、 化学、 物理等多个基础学科的交叉, 以及在生物医用、 可穿戴设备及人工智能等多个领域的应用. 柔性电子设备的制造加工过程中会用到弹性基底、 导电层、 功能层等多种性质各异的材料, 其互相之间的整合受到它们表面性质和界面结合力的限制; 器件的功能、 可靠性、 对环境的敏感性等也受到了器件表界面性质的影响; 因此, 对材料和器件表界面的处理在柔性电子学中具有重要作用. 本文对柔性电子学中常用的表界面化学过程分为3大类进行介绍: 表面电化学过程, 基于特定化合物反应产生的电流制备电化学传感器, 利用电流/电压控制表面负载化合物; 表面修饰, 通过表面改性提高材料的加工性能, 共价修饰分子层或其它材料赋予器件特殊功能性质或保护层; 不同材料之间的界面连接, 通过共价连接或化学反应辅助的物理交联实现不同材料的结合, 提高柔性器件的稳定性, 实现柔性设备的整合. 对各应用进行总结和举例后, 讨论了存在的问题, 并对未来的发展方向及前景进行了展望. 相似文献
9.
面向管道法兰连接松动引起的泄漏检测需求,为解决数据样本不足和减少特征指标手动选取的繁琐环节。本文,考虑到生成性对抗网络(GAN)作为数据扩充工具,已被证明能够生成与真实数据相似的样本数据。同时,卷积神经网络(CNN)作为一种深度学习方法,为自动提取数据的特征提供了一种有效的方法。开展了基于GAN和CNN的铝合金管道法兰连接松动泄漏检测研究。首先,搭建管道泄漏标定和数据采集实验台,利用声发射技术获取不同等级的原始泄漏信号。其次,采用GAN生成样本数据扩充原始数据。同时,为了评估生成模型的性能,引入统计特评估生成质量。最后,将生成的样本数据与原始数据设置为不同训练集,基于卷积神经网络构建智能分类检测模型,应用于管道泄漏检测。同时,分类检测结果与小样本智能分类方法SVM进行了比较,实验结果表明,基于GAN和CNN构建的智能分类模型可显著提高管道法兰连接松动泄漏检测精度。 相似文献
10.