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以高度平面共轭的烷基取代三聚茚为中心核, 以噻吩基团桥联, 在末端连接氰基茚酮作为拉电子基团, 设计合成了一类星型受体分子2,2',2″-{[(5,5,10,10,15,15-己基-10,15-二氢-5H-二茚[1,2-a:1',2'-c]芴-2,7,12-三基)三(噻吩-5,2-二基)]三(亚甲基)}三(3-氧杂-2,3-二氢-1H-茚-2,1-二叉)三丙二腈(NFT-C6)和2,2',2″-{[(5,5,10,10,15,15-癸基-10,15-二氢-5H-二茚[1,2-a:1',2'-c]芴-2,7,12-三基)三(噻吩-5,2-二基)]三(亚甲基)}三(3-氧杂-2,3-二氢-1H-茚-2,1-二叉)三丙二腈(NFT-C10). NFT-C6和NFT-C10的最高占据轨道(HOMO)和最低未占轨道(LUMO)分别位于-5.66和-3.75 eV. 其薄膜在400~700 nm范围内具有较大的吸收强度, 最大吸收峰分别位于606和586 nm. 以聚[(2,6-{4,8-二[5-(2-乙基己基)噻吩-2-基]-苯并[1,2-b:4,5-b']二噻吩})-{5,5-(1',3'-二-2-噻吩基-5',7'-二(2-乙基己基)苯并[1',2'-c:4',5'-c']二噻吩-4,8-二酮)}](PBDB-T)为给体材料, 以NFT-C6或NFT-C10为受体材料制备了太阳能电池器件, 器件在300~700 nm之间具有较宽的响应光谱, 其光电转换效率(PCE)分别达到1.09%和5.23%. 原子力显微镜(AFM)结果表明, PBDB-T和NFT-C10共混制备的光伏器件活性层具有合适的相分离尺寸, 有利于激子的有效解离, 而PBDB-T: NFT-C6器件的活性层相分离尺寸过大, 增加了激子复合的几率, 使器件的短路电流、 填充因子和PCE降低. 研究结果表明, 基于三聚茚的星型光伏材料具有一定的应用前景. 相似文献
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用水热法制备掺镁钛酸钡(Ba1-xMgxTiO3(x=0,0.10,0.20,0.30,0.40),BMT)纳米粉体。运用X射线衍射仪(XRD)、场发射扫描电子显微镜(FESEM)、透射电子显微镜(TEM)、紫外可见漫反射光谱技术(DRS)等手段对样品进行了表征,并在可见光照射下于溶液中考察了其光催化降解甲基橙反应活性。结果表明,通过控制氢氧根浓度可以得到不同形貌的纳米粉体。基于不同条件下制备的样品的微结构分析,提出了这些不同形貌的形成机制。制备出的BMT材料的带隙能约为2.61 eV。光催化反应结果表明BMT的光催化活性比掺氮TiO2高得多。OH-浓度为8 mol·L-1时制备的BMT纳米棒光催化效率最高,经可见光照射360 min,浓度为0.01 mmol·L-1甲基橙溶液的降解率可达到93.0%,且循环使用4次后,其光催化活性并没有明显降低,表明BMT是一种稳定有效的可见光催化剂. 相似文献
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为了提高硫氧镁基仿木保温材料的各项性能, 分别研究了相同长度的聚丙烯纤维(PPF)、聚乙烯醇纤维(PVAF)、玻璃纤维(GF)对其性能的影响. 结果表明: 随着纤维掺量的增加, 硫氧镁基仿木保温材料的流动性有所降低; GF对其抗压抗折强度的提高效果最明显, 其中GF掺量为1.0 kg·m-3时早期抗压强度最高, PVAF掺量为0.5 kg·m-3时其早期抗压强度最高; PPF明显提高了硫氧镁基仿木保温材料的耐水性, 其掺量为0.5 kg·m-3时软化系数最大, 而GF掺量在1.0 kg·m-3时, 浸水软化系数稍高于未加纤维的对比试件; 掺加PVAF后硫氧镁基保温材料的导热系数出现一定程度的降低, 其中PVAF掺量在1.5 kg·m-3时其导热系数最低. GF和PPF可以明显地降低硫氧镁基仿木保温材料的收缩值, 其中GF降低自收缩效果较好, 而PPF可以明显地降低其干燥收缩值. 相似文献
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对横向效应导致单纵模多横模CO_2激光器失稳进行了实验研究.观测到了经各种途径到达的激光混沌态,并对其物理机制进行了探讨. 相似文献
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Af型自由基均聚反应的固化理论(Ⅲ)──高分子凝胶网络缺陷 总被引:1,自引:0,他引:1
应用高分子反应统计理论,分析了高分子网络的形成过程,讨论了Af型自由基均聚反应凝胶网络中的缺陷悬吊环的数目及其形成几率. 相似文献
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Alexander Pollok Andreas Klöckner Dirk Zimmer 《Mathematical and Computer Modelling of Dynamical Systems: Methods, Tools and Applications in Engineering and Related Sciences》2019,25(2):115-138
Psychological aspects of equation-based modelling languages like Modelica are under-represented in literature. This does not reflect the growth of the corresponding userbase. In this paper we try to close this gap by tackling the problem from three sides: we conduct expert interviews, we conduct an experiment based on self-reported timings to analyse the effects of inheritance on understandability, and we conduct an online experiment to analyse the effects of model representations on the performance at modelling tasks. The expert interviews suggest that experienced modelling experts tend to develop their models from the top-down, while novices do the opposite. Results from the second experiment indicate that the effect of inheritance on the time to understand a model is both significant and large. The results of the last experiment imply that graphical representations outperform block-diagrams for several metrics. These results open a broad research field on the theory of good modelling practice. 相似文献