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一种蓝光单体的合成及其荧光性能研究 总被引:1,自引:0,他引:1
吡唑啉衍生物在生物医药[1,2]应用的领域非常广泛.吡唑啉还是一种优质的发光材料[3],其发射波长位于450nm左右,具有很高的荧光量子效率,且发光波长窄,色纯度好,是一种纯正的蓝光.当吡唑啉环3位引入给电子基时,化合物则具有很高的荧光量子产率,可制得具有高热稳定性的空穴传输蓝光发光材料[4-6]和荧光探针[7].它还可以将吸收的不可见的紫外光转变为蓝色的可见光反射出来,从而增加了光线的反射率,使被其处理过的物体白度和光泽提高,所以吡唑啉又被做为荧光增白剂和荧光染料[8,9]进行广泛地应用. 相似文献
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为研究液体晃动对液罐车行驶稳定性的影响,针对罐体内液体的横向晃动问题,运用势流理论建立了液体晃动的控制方程,并采用Galerkin方法进行了求解;根据等效原则建立了罐体内液体晃动的弹簧-质量-阻尼等效力学模型,通过与试验数据的比较,验证了文中的求解过程及建立等效模型方法的正确性。运用建立的等效模型,通过具体算例分析了液体晃动特征频率和等效模型参数随充液比的变化关系、车辆的侧向加速度和充液比对罐体的横向作用力和力矩的影响。结果表明:在液体晃动中,第一阶晃动质量起主导作用,在精度要求不高的情况下,可以考虑只建立一阶等效系统;液体晃动第一阶特征频率随充液比的增加而增加,第二、第三阶特征频率随充液比的增加先减小再增加;罐车转向运动时,充液比在λ为0.8~1.0时液体晃动最剧烈,并且液体对罐体的作用力和力矩均随侧向加速度的增加而增加。 相似文献
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本文采用反相微乳液法制备了尺寸均匀的野草状ZnO纳米结构. 依据热力学势函数法获得了纳米ZnO与块体ZnO标准摩尔生成焓的关系, 并结合微量热技术求得了所制备产物的标准摩尔生成焓, 为研究其它纳米材料的标准摩尔生成焓提供了一种广泛适用的新方法. 相似文献
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近年来,二维材料由于其独特的性质而受到了广泛关注。在制备二维层状晶体的各种方法中,机械剥离法获得的薄层二维材料晶体质量高,适用于基础研究及性能演示。然而用机械剥离法从衬底上获得的材料具有一定的随机性,可能包含了少许相对较厚的部分。实现对这些二维薄层材料有效、快速且智能化的表征有利于促进二维材料性能的进一步研究。提出了一种基于深度学习的表征方法,通过搭建的编解码结构的卷积神经网络语义分割算法,可以根据光学显微镜图像进行分割和快速识别二维材料纳米片。卷积神经网络作为深度学习在图像处理领域中的典型算法,能够对光学显微镜图像中的复杂信息进行特征提取。首先采用机械剥离制备MoS2纳米片样本,通过光学显微镜采集高光谱图像并对样本进行标记,根据样本的厚度范围标记出不同的区域,对标记后的图像进一步处理,包括图像的颜色校准和剪切操作,得到用于网络训练和测试的数据集。针对光学图像中二维纳米薄片存在的低对比度、碎裂等特点,编码时加入残差结构和金字塔池化模型,有助于特征信息的提取;解码时融合编码路径中提取的浅层特征信息,以提高网络分割精度。实验中采用带权重的交叉熵损失函数解决类别数量不平衡问题和采用数据增强扩大数据集。对训练后的网络测试结果表明,模型像素精度为97.38%,平均像素精度为90.38%,均交并比为75.86%。之后通过迁移学习成功地对剥离的单层和双层石墨烯纳米片样本进行了识别,均交并比达到了81.63%,表明该方法具有普适性。通过MoS2和石墨烯纳米片的识别演示,实现了深度学习在二维材料的光学显微镜图像中的成功应用。该方法有望在更多的二维材料上得到扩展并突破自动动态处理光学显微镜图像的问题,同时为其他纳米材料的高光谱图像处理提供参考。 相似文献
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阿魏酸是一种有效的天然油脂抗氧化剂.采用密度泛函理论(DFT) B3LYP方法和从头算HF两种方法,在6-311++G**基组水平上对阿魏酸分子的几何结构进行全优化,得到其几何结构参数,进一步计算得到阿魏酸的红外和拉曼振动光谱.计算结果表明,采用B3LYP和HF 2种方法优化得到的几何结构及频率值是一致的,对在B3LYP方法下计算得到的红外和拉曼振动频率进行合理的理论归属并与SDBS数据库实验数据进行比较,发现计算得到的红外和拉曼振动频率与实验测定结果符合较好.阿魏酸分子结构和振动光谱的研究,为研究阿魏酸及其衍生物的化学结构与生理活性之间的构效关系提供依据. 相似文献
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100.
制备了由单分散聚苯乙烯微球构成的结晶化胶体阵列结构, 并制备了结晶化胶体阵列聚丙烯酰胺水凝胶薄膜. 通过微区反射光谱研究了其光子带隙位置随外加压力的变化规律. 实验结果表明, 该薄膜在垂直表面方向存在光子带隙, 并在一定载荷范围内带隙波长随外加压力呈可逆线性变化. 相似文献