18、芳香烃三重态吸收光谱研究方法解析

芳香烃三重态吸收光谱研究方法解析

在对芳香烃的研究中,三重态吸收光谱的观测是一个重要的方面。由于单重态 - 三重态吸收通常是自旋禁阻的,其吸收强度很弱,因此需要采用特殊的技术和方法来进行观测。以下将详细介绍几种常见的观测方法及其原理和应用。

单重态 - 三重态吸收光谱的观测方法
1. 氧气或其他顺磁性气体微扰技术

为了观察溶液中芳香烃的单重态 - 三重态吸收光谱,可在高压(约 20 atm)下用氧气或其他顺磁性气体(如一氧化氮 NO)使溶液饱和。顺磁性分子与芳香分子之间的扩散控制相互作用会降低后者的自旋禁阻因子,从而观察到对应单重态 - 三重态跃迁的吸收带。典型的氧气微扰的 $S_0 - T_q$ 吸收光谱如图 6.3 所示。除了显示与 $T_1$ 振动能级对应的振动结构的 $S_0 - T_1$ 吸收带系统外,还会观察到芳香烃与微扰分子接触形成的瞬态分子复合物的无结构吸收带,即接触电荷转移吸收带。

样品 浓度 气体压力
液态苯 11.3 M 0.89 atm. $O_2$
液态氟苯 10.7 M 0.91 atm. $O_2$
氯仿中的联苯 0.90 M 45 atm.
六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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