ESEI能量回收接口电路的设计与仿真

具有较大回收功率且回收功率不随负载变化是设计基于压电效应的能量回收接口电路需要考虑的主要因素,标准接口、SECE、串联SSHI、并联SSHI是常用的四种接口电路,其中SECE接口电路的回收功率与负载无关,基于此提出了一种新的压电能量回收接口电路——ESEI(Enhanced Synchronous Charge Extraction and Inversion Interface)接口电路,分析计算了该接口电路在恒定激振位移下的回收功率,并利用电子仿真软件Multisim对ESEI和四种接口电路的回收功率进行了仿真和比较。结果表明当负载大于临界值时,ESEI接口电路的回收功率达到最大值且与负载没有关系,该最大回收功率值约为SECE接口电路的4倍,仅小于并联SSHI接口电路。     

离子液体电沉积CuInxGa1-xSe2薄膜

采用循环伏安法(CV)对离子液体Reline中三元CuCl₂+InCl₃+SeCl₄体系和四元CuCl₂+InCl₃+GaCl₃+SeCl₄体系的电化学行为进行了研究。研究表明,In³⁺并入三元CIS(Cu-In-Se)薄膜体系和Ga³⁺并入四元CIGS(Cu-In-Ga-Se)薄膜体系均有两种途径：一是发生共沉积,二是直接还原。利用电感耦合等离子体发射光谱(ICP)和扫描电镜(SEM)对沉积电势、镀液温度和主盐浓度对CIGS薄膜组成、镀层表面形貌的影响进行了测试,结果表明通过工艺参数的选择可以控制Ga/(Ga+In)和CIGS薄膜组成并得到化学计量比为Cu_1.00In_0.78Ga_0.27Se_2.13的薄膜。     

基于2-丙基-4，5-二甲酸咪唑和4,4-联吡啶的镉(Ⅱ)配位聚合物的合成、晶体结构及荧光性质

通过水热法合成得到了一个包含四核镉(Ⅱ)的基于2-丙基-4,5-二甲酸咪唑和4,4-联吡啶的配位聚合物[Cd2(HPIDC)2(bpy)(H2O)2](1)。X-射线单晶衍射分析结果表明:配合物1属单斜晶系,结晶在c2/c空间群中,晶胞参数为:a=1.936 6(4)nm,b=1.504 1(3)nm,c=2.200 4(5)nm,β=94.990(4)°,V=6.385(2)nm3,Z=8,1.393 mm-1,F(000)=3 216,Dc=1.684 g.cm-3,R1=0.045 8,wR2=0.108 9。通过链间的O-H…O氢键作用,形成了三维的超分子结构。固体荧光测试表明:配合物1在427 nm处发射出较强的荧光。     

多羧基小分子化合物诱导阳离子囊泡聚集的研究

研究了由阳离子型肽脂质溴化N,N-二-十六烷基-Na-6-三甲胺基己酰基-L-丙氨酰胺(N+C5Ala2C16)形成的阳离子囊泡,在加入含羧基小分子化合物后形成的聚集。考察了乙二胺四乙酸(EDTA)加入到囊泡中后吸光值随时间的变化。结果表明:当EDTA增加到一定浓度时可以引起由阳离子囊泡的聚集;在加入Ca2+后,阳离子囊泡聚集体得到分散;借助电子显微镜观察到了囊泡的聚集和分散。超滤后,用高效液相色谱法确定了囊泡结合的EDTA量。考察了不同pH条件下EDTA对囊泡聚集的影响,当EDTA等含多羧基小分子化合物羧基解离数为三个或以上时能够引起囊泡的聚集,而少于三个时囊泡不能发生聚集。     

向量优化中(C,ε)-真解的一个非线性标量化特征

利用一类Minkowski型非线性标量化泛函及相应的分离定理给出了向量优化问题(C,ε)-真解的一个新的非线性标量化特征.此外,给出了一些例子对主要结果进行了解释.     

控制图在直读光谱仪期间核查中的应用

期间核查是指在两次校准(或检定)的间隔期内进行的核查,核查对象有仪器设备、标准物质、计量基准、传递标准或工作标准,以判断所使用的设备、标准物质等是否保持检定时的置信度,满足检验工作的需要。此外,ISO/IEC 17025:2005《检测和校准实验室能力的通用要求》中第5.5设备和第5.6测量溯源性两个要素中都提到期间核查[1];CNAS-CL01:2010《检测和校准实验室能力认可     

Rh6G流动注射法在线快速测定食盐中的碘

根据KIO3与过量的KI在盐酸中反应生成I3-,I3-进一步与罗丹明6G(Rh6G)生成离子型缔合物,从而使整个体系的吸光度显著降低,提出了流动注射法测定食盐中碘含量(以碘酸根计)的方法。实验对泵管、反应圈、进样环及显色体系中各物质的浓度进行了试验及优化。在常温下,当碘化钾浓度为0.01 mol·L-1、盐酸浓度为0.1 mol·L-1、Rh6G浓度为0.004 g·L-1时,实验条件最佳,方法的线性范围为40~800μg·L-1,检出限(3S/N)为13μg·L-1,用于食盐中碘含量的测定,回收率在98.6%~101.0%之间,相对标准偏差(n=12)为0.93%(400μg·L-1的碘酸根)。     

手性相转移催化剂的合成及其在氨基酸烷基化反应中的应用

以2-叔丁基-5-甲基苯酚为原料,经4步反应制得2,2'-二甲基-3,3'-取代基-4,4'-二甲氧基-5,5'-二叔丁基-1,1'-联苯(6a~6g);6经溴化反应制得2,2'-二溴甲基-3,3'-取代基-4,4'-二甲氧基-5,5'-二叔丁基-1,1'-联苯(7a~7g);7与(R)-(+)-N-甲基-1-(1-萘基)乙基胺经环合反应合成了7种具有联苯结构的手性相转移催化剂(9a~9g)。6f,6g,7f,7g,9f和9g为新化合物,其结构经1H NMR,13C NMR和MS表征。以N-二苯基亚甲基甘氨酸叔丁酯的不对称烷基化为探针反应,考察了9a~9g的催化活性。结果表明:在催化剂用量为1mol%时,9g的催化性能最好,产率和对映选择性分别为80%和70%。     

改进型booth华莱士树的低功耗、高速并行乘法器的设计

采用一种改进的基4 BOOTH编码和华莱士树的方案,设计了应用于数字音频广播(DAB)SOC中的FFT单元的24×24位符号定点并行乘法器.通过对部分积的符号扩展、(k:2)压缩器、连线方式和最终加法器分割算法的优化设计,可以在18.81 ns内完成一次乘法运算.使用FPGA进行验证,并采用chartered 0.35 μm COMS工艺进行标准单元实现,工作在50MHz,最大延时为18.81 ns,面积为14 329.74门,功耗为24.69 mW.在相同工艺条件下,将这种乘法器与其它方案进行比较,结果表明这种结构是有效的.     

基于深度学习的两分量BEC中量子相变点的识别

识别物质的相变是物理学研究中一个重要问题.本文采用了一种混淆标签方案的卷积神经网络算法来识别两分量玻色-爱因斯坦凝聚(BEC)中量子相变点,通过计算神经网络输出的准确率,得到W型性能曲线,此性能曲线中间的极大值对应着量子相变的临界点.研究结果表明,深度学习得到的量子相变点与解析计算值吻合度较高.此混淆标签方案的深度学习研究方法可以应用到存在两种相的相变体系.