非晶Cr/Ge多层膜的磁性和电性能研究

采用射频磁控溅射的方法制备了非晶[Crx/Ge10-x]20(x=0.1,0.3,0.5,0.8,1.1,1.6,2.7)多层膜.随着Cr层厚度增加,Ge层厚度减小,室温下薄膜磁性由抗磁性转变为铁磁性,同时样品出现了反常霍尔效应.扣除Ge层的抗磁性,制备态的[Cr2.7/Ge7.3]20的饱和磁化强度Ms可达33 emu/cm3.提出了磁性起源于Cr原子层间耦合的模型,薄膜的低温电阻导电机理属于自旋依赖电子变程跃迁机制.     

光致驱动聚醚的主/侧链结构设计及光致形变性能调控

报道了一种通过开环聚合与点击化学侧基修饰制备的后功能化光敏性聚醚材料.以烯丙基缩水甘油醚(AGE)为前驱体,通过新戊酸铯催化可控阴离子开环聚合(ROP)获得聚烯丙基缩水甘油醚(PAGE),并通过巯基-烯(Thiol-ene)点击化学和酯化两步反应将光敏基团肉桂酰氯引入到PAGE侧链上,合成了具有光敏特性的聚醚. PAGE的主链长度与肉桂酰氯侧基接枝率可分别通过调控单体/引发剂比例与反应时间灵活调控.将所得侧链修饰后的PAGE预聚物进行光固化成型,获得的光敏性聚酯薄膜具有较低的玻璃化转变温度(T_g),同时可在365和254 nm波长紫外光照下发生可逆[2+2]环加成反应,展现出快速可逆的变形特征.本工作通过开环聚合与点击化学反应设计优化了聚醚主侧链结构,为拓宽光功能性聚醚的使用温度窗口、提升其光致变形灵敏度提供了思路,有望使所得材料进一步在药物可控释放、柔性智能机器人等领域得到更加广泛的应用.     

应用教与学一体化教学设计开展“精心预设”的研究——以初中化学“利用化学方程式的简单计算”教学设计为例

鉴于当前利用学案教学中存在的教学设计问题,探讨基于教学系统优化整合的视角,把学习方案教学设计融入教学方案设计中,开展教与学一体化教学设计,以达到"精心预设"的教学设计要求。     

基于长脉冲光源的钠信标回光特性实验研究

采用与信标发射接收系统参数匹配的长脉冲光源,可在脉冲回光时间内产生较亮星等的钠信标,既有利于提高信标探测的信噪比,也有利于实现自适应光学系统的高频闭环校正.基于450 mm直径望远镜和大能量长脉冲光源,开展了钠信标探测实验,得到了长脉冲光源产生的钠信标回光特性.通过CCD和光电倍增管,采集得到了不同发射能量、出射偏振态下的回光强度,并获得了最大强度为15万光子/m2/pulse的回光,对应脉冲回光时间内约4.1等星的亮度.分析推算了实验条件下钠原子的柱密度.实验全过程未出现明显的饱和现象,验证了采用长脉冲钠信标光源避免饱和效应、得到高亮度钠信标的可行性.     

少周期飞秒脉冲在氩晶体中高次谐波产生的最优控制

采用第一性原理的含时密度泛函理论,系统地研究了少周期高强度飞秒脉冲驱动氩晶体固体产生孤立阿秒脉冲的脉宽、强度随驱动脉冲波形、偏振方向的变化规律.结果发现：1)固体产生的孤立阿秒脉冲对驱动脉冲波形和偏振十分敏感;2)在最优的驱动脉冲波形和偏振情况下,固体产生的孤立阿秒脉冲的宽度与原子气相比没有明显增大的同时,其强度比原子气产生的强度大了接近4倍.结果对固体孤立阿秒脉冲产生及其调控的探索是有帮助的.     

置信椭圆在能力验证中的应用

能力验证是判断和监控检测/校准实验室能力的有效手段,同时也是评价实验室技术能力的重要依据之一。为更好地考核实验室技术能力,能力验证样品通常设计成分割水平样品,即组织者为每个参加能力验证的实验室提供两份目标值水平略有差     

高分辨力哈特曼传感器的快速波面重构和拼接

建立哈特曼传感器的模型,证明在高空间分辨力下,可以采用Hudgin模型进行波面重构,避免了采用Fried模型带来的复杂性。对哈特曼子孔径缺失破坏连续性的问题进行了分析,介绍了相应的边缘处理算法。完成了基于离散傅里叶变换的波面重构算法数值模拟,实现了波面的无损重构。针对实际应用中输入波面在被遮挡处不连续的问题,提出了基于最小二乘解的拼接方案,实现了非连续波面拼接。分析了影响波面重构速度的主要因素,提出了提高波面重构性能的方法。     

萃取-原子吸收分光光度法测定海水中痕量铜

本文建立了测定海水中痕量铜的新方法,以APDC－MIBK为络合萃取剂,原子吸收分光光度法测定,并研究了最佳测定条件。该法简便、快速,具有良好的精密度和准确度,测定结果令人满意。     

机器学习加速氧化还原电位和酸度常数计算

氧化还原电位和酸度常数作为重要的物理化学性质被应用于分析能源材料重要指标值。为了实现能源材料的计算设计,发展计算电化学的方法,在复杂电化学环境下计算这些性质至关重要。近年来,利用计算电化学方法计算氧化还原电位和酸度常数已经受到了广泛的关注。然而,常用的计算方法如基于隐式溶剂化模型的小分子自由能计算,对于复杂溶剂化环境的处理非常有限。因此,基于第一性原理分子动力学（AIMD）的自由能计算被引入来描述复杂溶剂化环境中的溶质-溶剂相互作用。同时,基于AIMD的自由能计算方法已经被证实可以准确预测这些物理化学性质。然而,由于AIMD计算效率低且计算资源需求大,需要引入机器学习分子动力学（MLMD）加速计算。MLMD通过机器学习方法,构建模拟体系结构到第一性原理计算结果的一对一映射,可以在低成本下实现长时间尺度的AIMD。对于氧化还原电位和酸度常数计算,如何构建训练机器学习势函数模型所需的数据集至关重要。本文介绍了如何通过自动化工作流实现自由能计算势函数的自动化构建,通过机器学习分子动力学计算自由能并转化为对应的物理化学性质。     

强激光场中团簇Na2的谐波产生

在时间相关的局域密度近似TDLDA理论框架下,研究了强激光场中最简单金属团簇Na2高次谐波的产生.当激光参数选为强度1.338×1012W/cm2和频率5.266eV时,在激光频率和Na2的共振频率处成峰;而当强度为5.055×1012W/cm2,频率为1.124eV时,观察到了第三,第五次谐波产生.