43、晶体与溶液中的激子能量迁移和转移研究

晶体与溶液中的激子能量迁移和转移研究

1. 晶体中单重态激子的迁移与转移

1.1 激子迁移的各向异性

在室温下的蒽晶体中,激子迁移椭球的轴长与晶体的 b、a 和 c’ 轴平行,其比例为 1:1.28:1.69,而蒽的晶胞尺寸 b:a:c’ 比例为 1:1.42:1.68。闪烁响应各向异性 R 定义为 8.78 MeV α 粒子的最大与最小光产额之比,它是温度的函数。对于蒽,在 300K 到 100K 之间 R = 1.47,在 26K 时降至最小值 R = 1.24,在低于 9K 的温度下增加到恒定值 R = 1.35。萘、菲、屈、芘、芴、荧蒽、苊、联苯、对 - 三联苯、反式 - 芪、咔唑和二苯醚等晶体也表现出闪烁响应各向异性。

蒽中的激子迁移各向异性可能与 Be M* ) 或 pet M ) 激子有关,或者与两者都有关。与平移等效分子的相互作用能 C ≈ 330 cm⁻¹,与平移不等效分子的相互作用能 2B ≈ 220 cm⁻¹,这表明激子更倾向于在前者方向迁移。

1.2 混合晶体中的激子行为

在混合晶体中,客体分子充当激子陷阱,将激子寿命从 TM 降低到 (TM)Y。晶格缺陷也可能起到类似的陷阱作用,降低激子寿命。在含有四并苯的蒽晶体中加入萘作为第二种杂质,会降低蒽 - 四并苯的能量转移效率。这是因为萘不吸收感兴趣的光谱区域,其作用是通过额外的晶格缺陷降低 TM,从而降低 GYM。

在微晶蒽中,当微晶尺寸与激子迁移长度 L 相当时,激子寿命会降至薄单晶值 TM = 10 ns 以下,这是由于表面缺陷捕获激子所致。

1.3 杂质与缺陷对能量转移的影响

引入杂质分子

基于NSGA-III算法求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文主要介绍基于NSGA-III算法求解微电网多目标优化调度的研究,并提供了完整的Matlab代码实现。研究聚焦于微电网系统中多个相互冲突的目标(如运行成本最小化、碳排放最低、可再生能源利用率最大化等)之间的权衡优化问题,采用NSGA-III(非支配排序遗传算法III)这一先进的多目标进化算法进行求解。文中详细阐述了微电网的数学模型构建、多目标优化问题的定义、NSGA-III算法的核心机制及其在该问题上的具体应用流程,并通过仿真案例验证了算法的有效性优越性。此外,文档还提及该资源属于一个更广泛的MATLAB仿真辅导服务体系,涵盖智能优化、机器学习、电力系统等多个科研领域。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习掌握NSGA-III等先进多目标优化算法的原理实现;②研究微电网能量管理、多目标优化调度策略;③获取可用于科研或课程设计的Matlab代码参考,快速搭建仿真模型。; 阅读建议:此资源以算法实现为核心,建议读者在学习时结合代码理论背景,深入理解目标函数的设计、约束条件的处理以及NSGA-III算法参数的设置。同时,可利用文中提供的网盘链接获取更多相关资源,进行横向对比扩展研究
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