山梨醇掺杂对PEDOT:PSS薄膜结构与性能的影响

为改善聚乙撑二氧噻吩:聚(对苯乙烯磺酸)根阴离子(PEDOT:PSS)薄膜的光学及电学性能,采用共混-旋涂法在石英玻片上制备出山梨醇掺杂的PEDOT:PSS透明导电膜.利用X射线衍射仪(XRD),傅立叶变换拉曼光谱(FT-RM),原子力显微镜(AFM),场发射扫描电子显微镜(FE-SEM),紫外-可见吸收光谱(UV-Vis)及四点探针法对薄膜的微结构与性能进行了研究.XRD结果显示山梨醇的掺杂未改变薄膜的聚集态结构;FT-RM表明PEDOT的主要特征峰发生红移,主链结构发生苯-醌转变,分子间作用力增大,导致薄膜表面粗糙度增大,横截面出现索状条纹;薄膜透光率在600～900nm略有升高,导电性能有较大提高,最佳掺杂浓度下,薄膜电导率可达到105S/cm.     

基于电磁力反馈的浓度测量系统设计

降膜溶液浓度的快速准确测量对传热传质的特性分析具有重大意义.基于电磁力矩反馈平衡的原理设计了一种新型的数字式溶液浓度测量系统,通过该系统实现降膜后溶液浓度自动测量.     

音频信息隐藏与伪装技术的研究与实现

信息隐藏这门新兴的技术不同于传统的密码学技术,信息隐藏的意义就是将密文信息秘密地隐藏于另一非机密的文件内容中.本文利用混沌学的己有成果,在总结现代密码学理论的基础上,分析了目前信息隐藏技术的理论和各种方法,提出了基于混沌的信息隐藏算法.基于混沌的音频信息隐藏算法是把密文音频经过混沌加密后,将其双声道嵌入到载体音频的双声道中,其抗攻击能力和隐藏能力很强,提取的密文音频质量良好.仿真结果表明该算法是有效的和可行的.     

会展业虚拟展示系统的设计与实现

针对文物网上虚拟展示的需求,设计了一种基于C/S的会展业虚拟展示系统。本文主要介绍了VRML的工作原理,会展业虚拟会展系统的总体设计以及客户端与服务器端的设计。系统提供设计展馆的功能,用户可根据用户个人爱好选择不同的展示主题。此外,系统还提供用户参观路径的自由选择、地图导游、感兴趣文物浏览等功能,提供文物多媒体信息集成展示。最终以良渚文化博物馆展品为对象,进行了应用示范,达到了预期的效果。     

先切焦水提升泵运行过程中的故障分析及解决措施

本文介绍了独山子石化公司炼油厂120万/年延迟焦化装置切焦水提升泵运行过程中遇见的问题和具体的解决方案,为设计单位和兄弟生产装置处理同类问题提供了参考和借鉴经验。     

让ZigBee传感器网络更强大

ZigBee是由多家公司联合推出的一种近距离、低复杂度、低功耗、低数据速率、低成本和有着更小容量协议栈的双向无线通信技术。它的性能介于无线标记技术和蓝牙之间，主要用于短距离无线连接。     

PEDOT∶PSS薄膜在有机光电子领域的研究进展

PEDOT∶PSS薄膜的导电率高、透光性好、且稳定易加工,在有机光电子领域,特别是在有机太阳能电池和有机发光二极管领域得到了广泛的应用研究。从PEDOT∶PSS薄膜的应用和改性两个方面综述了近10年PEDOT∶PSS薄膜在有机太阳能电池和有机发光二极管领域的研究成果,初步展望了其以后的发展方向。     

磷酸银纳米结构的调控及其光催化性能研究

基于十二烷基硫酸钠(SDS)、环己烷、异戊醇和水溶液构建的反相微乳液体系, 以硝酸银、磷酸二氢钾为原料, 通过改变水与表面活性剂物质的量比值(W)调控制备出棒状、纺锤状及四面体状磷酸银(Ag₃PO₄)纳米材料。利用XRD、SEM、TEM和UV-Vis-DRS光谱对样品结构、形貌以及可见光响应特性进行了表征, 探讨了不同形貌Ag₃PO₄的形成机理, 并以次甲基蓝(MB)降解效果评价了样品光催化性能。实验结果表明: 制备的系列纳米Ag₃PO₄均为体心立方结构晶体, 其形貌受W值影响明显; Ag₃PO₄形貌的不同主要由于SDS量的变化改变了含有产物水核的直径与界面膜强度。此外, 制备的样品均表现出好的可见光催化降解MB性能, 其中, 具有完整四面体形貌的Ag₃PO₄光催化性能最佳, 这与其能够裸露出多的{111}晶面有关。     

基于CPLD的精确频率测量仪设计

本文主要论述了采用CPLD的设计方法,在数字系统设计精确测量频率测量仪的一种设计:在采样时间内同时对标准频率信号和被测频率信号计数。采样完成后,把二者的计数值相比,再乘以标准频率就可以得到被测频率的精确值。     

基于GA-BP神经网络算法的输电线路舞动预警方法

针对传统BP神经网络初始权值和阈值随机产生、易陷于局部最优化、收敛速度慢以及隐含层的神经元数量不易确定等问题,采用遗传算法对BP神经网络的初始权值和阈值空间进行遗传优化,获取最优权值矩阵和阈值矩阵,并由此进行误差反向前馈神经网络的训练学习,同时采用试错法,结合相关公式,缩小隐含层神经元数量范围,寻找最优神经元数量,建立GA-BP神经网络模型,对输电线路舞动的发生进行预警。通过对相关地区输电线路舞动历史数据进行了算例分析,对比其他机器学习算法的预测结果准确性,结果表明：改进的GA-BP神经网络能更准确有效地预测输电线路舞动的发生情况;为防止大规模舞动灾害提供有力了保障,进一步提高了电网抵御自然灾害的能力。