生长温度对热蒸发法制备ZnO纳米线的结构与发光性能影响

采用无金属催化剂的简单热蒸发法,在Si(100)衬底上不同生长温度下成功地制备了高密度和大长径比的单晶ZnO纳米线。分别利用X射线衍射仪(XRD)、扫描电子显微镜(SEM-EDS)、透射电子显微镜(TEM)及荧光光谱仪表征样品的结构和发光性质。XRD和TEM研究表明,所制备的样品为沿C轴择优取向生长的单晶ZnO纳米线,具有六方纤锌矿结构。SEM和TEM研究表明,生长温度对ZnO纳米线的形貌及长径比的影响较大。当生长温度为700℃时,制备得到长径比为300(长度约为15μm,直径约为50nm)的ZnO纳米线。低于600℃时,形成花状ZnO纳米锥或 纳 米 棒。高 于700℃时,形 成 小 长 径 比 的ZnO纳米棒。此外,室温光致发光(PL)谱上出现一个强而尖锐的紫外发射峰以及一个弱而宽泛的蓝光发射峰。采用的热蒸发法制备ZnO纳米线基于气-固(VS)生长机理且该生长方法可用于大规模、低成本制备高纯度的单晶ZnO纳米材料。     

C/ TiO2光催化自洁膜的制备及其对罗丹明B的降解

以吡咯作为碳源,采用紫外自聚合-灼烧法制备了具有有序多孔结构的C/TiO₂催化剂,有效提高了TiO₂催化剂在可见光条件下的光响应能力与光利用率,从而提升TiO₂催化剂对罗丹明B染料废水的降解率.经过实验比较得出C/TiO₂-0.4在90 min内对罗丹明B达到91.80%的降解率.同时将C/TiO₂-0.4掺入到PVDF膜液中,利用相转化法制备改性膜.在单次模拟太阳光降解测试中,改性膜对罗丹明B的降解率达到了80.18%,在4次循环降解中,改性膜对罗丹明B的降解率稳定在60%以上.此外,在模拟太阳光照射下,改性膜能够在5 h内恢复至吸附前的状态,有利于其长时间循环使用.结果表明,负载有C/TiO₂的光催化自洁膜在模拟太阳光条件下对罗丹明B染料废水的降解具有显著效果.     

Si和C共掺杂的SiO2薄膜的光致发光

采用双离子束溅射技术制备了Si和C共掺杂的SiO2薄膜,在N2气氛下进行了不同温度的退火处理。分析了样品在室温下的光致发光(PL)特性,在该样品中观察到分别位于410nm和470nm的两个发光峰。这两个发光峰的强度随着退火温度的变化呈现不同的变化趋势,表明两个发光峰的来源并不相同。用XRD和FTIR测试手段分析了样品的结构,认为470nm的发光来源于中性氧空位缺陷(O3≡Si～Si≡O3),而410nm的发光来源于Si1-xCx纳米晶粒与SiO2基质之间的界面缺陷。     

精馏操作型问题的讨论

本文针对精馏学习的难点一精馏操作型问题,提出可视性强的相图分析法和逻辑性强的数学证明法,把精馏过程从不同角度立体化地展现在学生面前,帮助学生充分理解精馏操作型问题的实质内涵,提高学生的工程观念和实践能力,激发学生的创新性思维。     

基于小波变换的番茄缺素识别研究

在利用计算机视觉技术进行番茄缺素识别研究中,提出利用多分辨率小波分析算法提取番茄叶片的G体特征。结果表明：小波变换各分解子图的均值,方差,熵可区分正常与缺氮叶片;随着叶片含氮量的减少,小波分解子图各特征值随之变大。为利用特征值的范围,诊断叶片的缺素程度提供了技术支持。     

超细TiO2改性防腐涂料的研究

利用交流阻抗技术研究超细TiO2 改性环氧防腐涂料性能 .结果表明 ,在 3 5 %NaCl溶液中 ,超细TiO2 改性环氧防腐涂料的交流阻抗谱为单容抗半圆弧 ,其等效电路为极化电阻和涂层电容并联的结构 .且经过半年的浸泡 ,超细TiO2 改性环氧防腐涂料的极化电阻仍然大于 1 0 8Ω·cm2 、涂层电容小于 1 0 -1 0 F/cm2 ,吸水率仅为 0 1 2 ,表明涂层具有优良的耐蚀性和耐水性     

基于DSP的直流无刷电机控制技术研究

围绕无位置传感器直流无刷电机控制中的2个关键技术——位置检测和起动进行了研究,提出了将瞬时状态检测和预测估计相结合的电机转子位置检测方法和“三段式”起动,并应用于以TMS320LF2402A为核心的控制系统中,给出了试验结果,证明了该位置检测方法的正确性和有效性。     

小型阀控密封式铅酸蓄电池内压

本文通过试验表明保持电池内压对氧循环的重要性。     

CVD金刚石厚膜力学性能

CVD金刚石厚膜的力学性能对CVD金刚石厚膜刀具的寿命有重要影响.研究了微波等离子体CVD和热丝CVD法制备的金刚石膜断裂强度以及耐磨性等力学性能,利用比重测量、SEM、X-ray、拉曼光谱等方法对两种厚膜进行了测试.结果表明微波等离子体CVD制备的金刚石厚膜质量、比重和断裂强度要明显高于热丝CVD法制备的金刚石膜,并且具有更好的耐磨性.内部的空洞等缺陷以及晶界的非金刚石相碳含量较多是造成热丝CVD厚膜性能低下的主要原因.     

应用广义回归神经网络重建点云曲面

针对现有曲面重建神经网络算法误差大的缺点,并根据广义回归神经网络解决函数逼近问题的特点,提出了一种针对点云曲面重构的广义回归神经网络,并编制Matlab程序对点云曲面做了仿真试验；仿真结果表明：该模型逼近曲面误差精度达到网络设计要求的10~(-4)mm,网络学习速度快,重建曲面光顺．