15、氮化镓基激光二极管的高分辨率电子显微镜观察

氮化镓基激光二极管的高分辨率电子显微镜观察

1. HAADF - STEM 成像技术概述

HAADF - STEM(高角度环形暗场扫描透射电子显微镜)成像会受到入射探针的影响,导致实验图像并非总是呈现所谓的 Z 依赖对比度图像,有时还会因探针的卷积影响出现伪像。此外,如今的场发射枪扫描透射电子显微镜存在仪器和环境不稳定的问题,实验图像常发生变形。

为解决这些问题,研究人员开发了 HAADF - STEM 图像的去卷积处理技术。该技术通过修正系统失真并消除探针的影响,能提供几乎真实的具有 Z 对比度的投影原子结构图像。经过原子分辨的 HAADF - STEM 可对沿入射束的每个原子列进行有价值的成分分析,是纳米结构分析最具潜力的技术。而且,透镜像差(CS)校正器对 HAADF - STEM 比对 HRTEM(高分辨率透射电子显微镜)更有效,因为 HRTEM 在正焦图像中无法获得相位对比度。

2. 实验样品与观察方法

2.1 样品制备

采用金属有机气相外延法,在沉积于 (0001) 蓝宝石衬底上的 n - GaN:Si 层上直接生长不同 In 含量的多量子阱(MQW)层(如 In₀.₂₅Ga₀.₇₅N(2.5 nm)/GaN(8 nm))和/或 Al₀.₁₄Ga₀.₈₆N(3 nm)/GaN(3 nm) 应变层超晶格(SLS)层。用于 STEM 观察的样品先进行机械抛光,再进行离子铣削。

2.2 观察设备与参数

  • MQW InGaN/GaN 观察 :使用 Tecnai F30,工作电压 V = 300 keV,配备 Cs = 1.2 mm 的透
内容概要:本文介绍了一个于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程础和优化算法础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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