低聚壳聚糖几何结构和物理化学属性的理论研究

运用密度泛函B3LYP/6-31G+(d)方法对gg构象的低聚壳聚糖进行了结构优化、频率计算和电子结构,并用更高精度的WB97XD/6-311+G(d,p)方法计算了平均结合能及零点能校正,分析了热力学性质.结果表明,由于低聚壳聚糖中的氢键作用,使其形成螺旋结构;聚合度的增加,使平均结合能随之下降,结构的稳定性增强;在降解过程中,均为放热反应,验证了利用降温来提高降解产率的实验的可行性;此外,聚合度的增加,使能隙减小且快速收敛于聚合度为7的6.99 eV,稳定的反应活性与实验相符;HOMO、LUMO的电子密度分布表明,化学活性集中在C2位的氨基、C6位的羟基以及链的两端位置.该结果对低聚壳聚糖模型的建立和低聚壳聚糖降解过程、活性位置以及物理化学属性的尺寸依赖等现象的研究有着指导意义.     

SrTiO3金属-绝缘体-半导体结构的介电与界面特性

采用金属有机分解法在p型Si衬底上制备了SrTiO3（STO）薄膜.研究了STO薄膜金属 绝缘体 半导体(MIS)结构的介电和界面特性.结果表明，STO薄膜显示出优异的介电性能，在10kHz处的介电常数约为105，损耗低于001，这来源于多晶结构和良好的结晶性；MIS结构中的固定电荷密度Nf和界面态密度Dit分别约为15×1012cm-2和(14—35)×1012cm-2eV-1，这主要与Si/STO界面处形成的低介电常数界面层有关. 关键词： SrTiO3薄膜 MIS结构 介电性能 Si/STO界面     

1,4-bis[2-(4-pyridyl)ethenyl]-benzene衍生物热致变色研究

本文制备了三种在1,4-bis[2-(4-pyridyl)ethenyl]-benzene(bp-eb)上接枝不同烷基链长度的热致变色材料DC8、DC12、DC16. 在365 nm激发光下,随着温度升高,它们呈现出荧光颜色的改变,这种改变来自于晶体态与无定形态之间的转变. 此外,DC16也呈现出光致变色的性质. 通过差示扫描量热法测试得到的相转变温度高于实验过程中荧光颜色改变时的温度. 因此,这种变色行为来自于光与热共同作用的结果. 乙醇可以使粉末变回起始的晶体状态,从而使荧光颜色恢复,实现热致变色行为的可逆. 本研究对理解热致变色分子的结构-性质关系,指导热致变色分子设计具有重要意义.     

基于高光谱成像技术的油菜叶片SPAD值检测

以油菜叶片为研究对象,利用高光谱成像技术,成功建立了叶绿素相对值SPAD值的预测模型。共采集了160个油菜叶片样本在380～1030 nm范围内的高光谱图像。选择500～900 nm之间的平均光谱作为油菜叶片样本的光谱。利用蒙特卡罗最小二乘法(monte carlo partial least squares, MC-PLS)剔除了13个异常样本,基于剩余的147个样本光谱数据与SPAD测量值进行分析,采用了不同的方法建立了多种预测模型,包括：全光谱的偏最小二乘法(partial least squares, PLS)模型,连续投影算法(successive projections algorithm, SPA)选择特征波长的PLS预测模型,“红边”位置(λ_red)的简单经验估测模型,三种植被指数R₇₁₀/R₇₆₀,(R₇₅₀-R₇₀₅)/(R₇₅₀-R₇₀₅)和R₈₆₀/(R₅₅₀*R₇₀₈)分别建立的简单经验估测模型,以及基于这三种植被指数的PLS预测模型。建模结果显示,全光谱的PLS模型预测效果最为精确,其预测相关系数r_p为0.833 9,预测均方根误差RMSEP为1.52。而使用SPA算法选出的8个特征波长所建立的PLS模型其预测结果可达到与全光谱的PLS模型非常接近的水平,而且在保证一定精度的条件下减少了大量运算,节省了运算时间,大幅提高了建模的速度。而基于红边位置和选择的三种植被指数而建立的简单经验估计模型其预测结果虽与基于全光谱的PLS预测模型有一定差距,但模型简单、运算量小,适合用于对精度要求不高的场合,对后续的便携仪器设备开发有一定的指导作用。     

高光谱成像技术的柑橘植株叶片含氮量预测模型

氮素是果树生长发育的一种大量必需元素,及时准确地监控果树的氮营养状况,对果树的合理施肥、增产、优化果实品质以及减缓过量施氮引起的水资源污染具有重要意义。利用高光谱成像技术结合多变量统计学方法,建立了柑橘植株叶片的含氮量预测模型。研究步骤为：高光谱扫描、提取平均光谱曲线、预处理原始光谱数据、采用连续投影法提取特征波段和建立含氮量预测模型。从SG平滑、SNV、MSC、1-Der等11种预处理方法中筛选出的较优预处理方法是SG平滑、Detrending和SG平滑-Detrending。对应这三种最优预处理方法,先采用连续投影法挑选出各自的特征波长,然后将各特征波段下的光谱反射率作为偏最小二乘、多元线性回归和反向传播人工神经网络模型的输入,各自建立三个预测模型。从以上获得的9个预测模型中,得出两个最优模型SG平滑-Detrending-SPA-BPNN(R_p：0.851 3,RMSEP：0.188 1)和Detrending-SPA-BPNN(R_p：0.8609,RMSEP：0.159 5)。结果表明,利用高光谱数据测定柑橘叶片含氮量具有可行性。这为实时、准确地监控柑橘植株生长过程中叶片含氮量的变化以及合理科学的氮肥施加提供了一定的理论基础。     

Chaotic oscillations associated with the breakup of polarization entangled coherent states in a microchip solid-state laser

We demonstrate the breakup of spatial-polarization entangled lasing patterns, which possess vector phase singularities, and the resultant dynamic instabilities featuring chaotic oscillations. The frequency splitting between a pair of Ince-Gauss (IG) lasing modes, originally forming a coherent entanglement state, and a self-excited additional nonorthogonal IG mode through a new class of transverse effect of self-injection pattern seeding, is shown to result in modal-interference-induced modulation at the beat frequency, leading to chaotic oscillations.     

Propagation of phase-locked partially coherent flattened beam array in turbulent atmosphere

Analytical formulae for phase-locked partially coherent flattened beam array propagating in a turbulent atmosphere are derived based on the extended Huygens–Fresnel principle. Beam propagation factor (BPF) is introduced to evaluate the beam quality at the receiving plane. The influence of beam order, transverse coherence width length and the intensity of turbulence is discussed in detail.     

任意相位差条纹信号细分方法的研究

为消除传统细分方法中由于两路条纹信号不正交引入的细分误差，提出了一种可对任意相位差条纹信号直接细分的新方法。根据两路条纹信号的极性和幅值大小，把一个信号周期分成8个区段。高速采集两路条纹信号，通过判断信号采样点所处的区段是否跳变对信号幅值交点进行动态跟踪。对不足一个周期的条纹移动，当测量出起点与终点的幅值，计算出其所在的区段及位置后，结合两路信号的交点，可实现对任意相位差条纹信号的细分。实验结果表明，该方法突破了传统细分方法必须信号正交的限制，可对任意相位差信号进行准确地细分，降低了条纹测量中器件安装与调试的难度，具有更强的环境适应性和抗干扰能力。     

Highly sensitive,stretchable and durable strain sensors based on conductive double-network polymer hydrogels

Hydrogel-based strain sensors have been attracting immense attention for wearable electronic devices owing to their intrinsic soft characteristics and flexibility. However, developing hydrogel sensors with hightensile strength, stretchability, and strain sensitivity remains a great challenge. Herein, we report a technique to synthesize highly sensitive hydrogel-based strain sensors by integrating carbon nanofibers (CNFs) with a double-network (DN) polymer hydrogel matrix comprising of a physically cross-linked agar network and a covalently cross-linked polyacrylamide (PAAm) network. The resultant nanocomposite sensors display superior piezoresistive sensitivity with a hightrue gauge factor (GF_T = 1.78) at an ultrahigh strain of 1,000%, a fast response time and linear correlation of ln(R/R₀) and ln(L/L₀) up to 1,000% strain. Most significantly, these sensors possess highmechanical strength (~0.6 MPa) and superb durability (>1,000 cycles at strain of 100%), stemming from the effective energy dissipation mechanism of the first agar network acting as sacrificial bonds and the CNFs serving as dynamic nanofillers. The combination of highstrain sensitivity and ultrahigh stretchability of hydrogel sensors makes it possible to sense both small mechanical deformations induced by human motions and large strain up to 1,000%.