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1.
半导体光催化作为一种绿色催化技术,具有广阔的应用前景。然而,到目前为止,光催化材料仍存在可见光利用率低,稳定性差,催化效率较低,难回收等问题。其中,光催化剂的负载化是解决回收与再利用的关键,也是其走向绿色应用的必由之路。蒙脱石是一种由颗粒极细的含水铝硅酸盐构成的层状矿物,在自然界中储量大、开采成本低,是一种优良的载体材料,在光催化材料中得到了广泛应用。本文系统介绍了目前蒙脱石基复合光催化材料的研究进展及其制备工艺,讨论了光催化技术在现实中的主要应用,最后对其发展前景进行了展望。  相似文献   
2.
3.
针对从含噪原始信号中提取位置以及速度信息,经典跟踪微分器存在不能很好兼顾相位滞后和噪声放大问题、参数多,调试复杂等不足.在跟踪微分器等效线性分析基础上,提出复合形式跟踪微分器,用于电容式位移传感器位置信号跟踪以及速度信号估计,通过MATLAB\SIMULINK仿真以及实验平台测试,结果表明:在跟踪频率1 Hz、幅值1含噪声正弦信号中,复合跟踪微分器能光滑逼近原始位置信号,且能有效进行速度估计,相较于经典跟踪微分器,复合跟踪微分器跟踪相位滞后小0.03 rad,能更好兼顾跟踪信号相位滞后及速度信号噪声放大.  相似文献   
4.
采用滤纸法测试,并根据SWCC理论模型Van Genuchten方程拟合,得到非饱和土-水特征曲线,同时根据Van Genuchten统计传导模型估计渗透系数曲线.针对降雨诱发型黄土滑坡,建立边坡二维分析模型,以Mohr-Coulomb准则作为滑坡破坏依据,以非饱和土渗流理论为依托,进行渗流分析和稳定性分析.通过分析降雨不同持时坡体内部孔隙水压力的变化规律,揭示降雨入渗机理.结果表明,随降雨时长增加,滑坡土体由非饱和状态向饱和状态过渡,坡体孔隙水压力不断增加,水位线不断向上抬升.稳定性分析结果表明,降雨持续时间越长,滑坡稳定系数越低,降雨开始前滑坡稳定系数为1.005,滑坡处于蠕动变形阶段,与现状滑坡体上裂缝发生发展相符合;雨强120 mm/d持续降雨48 h时稳定系数为0.978,滑坡为不稳定状态;降雨持续2.5 h时,滑坡由欠稳定状态转为不稳定状态,由蠕动变形阶段进入滑动阶段,反映了滑坡稳定状态对降雨极为敏感.  相似文献   
5.
利用基于相对论R矩阵理论的DARC程序系统计算了Ni 25+离子基态1s22s(2S1/2)和激发态1s22p(2P1/2,2P3/2)的光电离截面,并通过细致平衡原理获得了统一的光复合过程(即辐射复合和双电子复合)态分辨的截面,计算结果给出了辐射复合与双电子复合过程间的干涉效应.为了标识和分析KLL共振能区所有的共振峰,基于相对论组态相互作用理论(RCI)的FAC程序被用来计算共振峰的能量、强度及其相关的双激发态的辐射、俄歇跃迁几率以及共振宽度等.利用统一的光复合截面进一步得到了KLL双电子复合过程的伴线强度,并与孤立共振近似下FAC的计算结果以及以前的理论和实验结果进行了比较,对存在的一致性和偏差进行了分析和讨论.  相似文献   
6.
为研究锚杆工作荷载,应用了分形理论中的盒维数方法。根据一维杆波动理论,在锚杆外露端头安装一个自激式加速度传感器,利用锚杆无损检测加载试验台分级加载、检测标定测得锚杆-围岩相互作用体系在激发荷载作用下的速度响应,计算其加速度响应曲线的盒维数,拟合得出荷载-盒维数曲线,直观地判断锚杆工作荷载和锚固质量。  相似文献   
7.
GaAs基AlGaInP LED是目前光电子器件研究领域的国际前沿和热点,伴随工业制备技术的日趋成熟,其稳定性和发光效率都得到了明显的提升.但是,在超高电流下工作的AlGaInP大功率芯片仍存在着发光效率衰减严重的问题.目前已知的影响因素主要是载流子的溢出和俄歇复合的加强与否.本文通过分析具有不同势阱厚度和势垒中不同浓度的P型掺杂的AlGaInP样品的光致发光图谱变化与电流密度和辐射效率的关系,发现在势阱厚度为20nm,势垒P型掺杂浓度为1×1017 cm-3时,可以显著改善大功率LED的高温衰减特性.  相似文献   
8.
9.
Hilbert是一种经典的空间填充曲线,具有严格的自相似性,可以将他划分成一些很小的单元,只是方向不一。且具有良好的空间聚集特性,应用也很广泛,譬如在图像置乱加密,数据压缩,数据索引编码等。Hilbert曲线比其他的填充曲线如Z-Ordering、Gray更能保持原始数据的性能。因此详细了解Hilbert曲线原理并使用一种自己熟悉的计算机语言来绘制Hilbert有很大的意义。因此,该文主要介绍二维Hilbert曲线的构造及原理并用C#编程语言将它实现。  相似文献   
10.
为了研究Koch曲线的Hausdorff测度的下界,本文在Koch曲线上定义了质量分布函数μ,对任意覆盖U导出了关系式μ(U)≤1. 876|U|s,利用质量分布原理,得到了Koch曲线的Hausdorff测度下界的更好估计值Hs(K)≥0. 533 049 041.  相似文献   
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