20、分子束外延法制备有序量子环

分子束外延法制备有序量子环

1. 高指数 GaAs 表面横向有序量子环阵列的制备

为了研究通过“自组织各向异性应变工程”技术对横向量子环有序排列的控制,在高指数表面上进行了量子环的制备。与在 GaAs (100) 表面观察到的一维量子环链相比,在高指数表面上已实现了周期性二维量子环阵列。

实验使用半绝缘 GaAs 衬底,通过分子束外延制备样品,生长条件与量子环链生长条件相同。研究中除了使用 GaAs (100) 表面,还使用了 GaAs (311)B 和 (511)B 高指数表面。

从原子力显微镜(AFM)图像可以看出,(100) 表面形成量子环链,而 (311)B 和 (511)B 高指数表面形成不同的图案。尽管量子环在相同条件下生长,但多量子点及过生长的量子环在不同表面上呈现出明显不同的表面形态,包括量子环的形状和横向排列模式。

表面 平均半径 (nm) 密度 (cm⁻²)
(100) 26.3±8.2 7.9×10⁹
(311)B 37.6±10.7 5.0×10⁹
(511)B 35.2±7.5 5.6×10⁹
【无人机】基于改进粒子群算的无人机路径规划研究[和遗传算、粒子群算进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂境中利用改进粒子群算(PSO)实现无人机三维路径规划的方,并将其与遗传算(GA)、标准粒子群算等传统优化算进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约以及算收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算(如PSO、GA、蚁群算、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算的参数设置、适应度函数设计及路径约处理方式,同时可参考文中提到的多种算对比思路,拓展到其他智能优化算的研究与改进中。
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