COF-300, cas:1133843-97-6 ,共价有机框架

共价有机框架(COFs)是新兴的多孔材料,用于分子筛应用。COF-300是一种稳定的橙黄色粉末,可在多种溶剂中稳定存在。其结构特性限制了X射线衍射表征,目前主要依赖粉末衍射数据。此材料具有高热稳定性,建议在使用前进行100℃的烘箱活化。此外,文中还提及了一系列相关COF产品,包括手性COFs和三维COFs等。

共价有机框架(Covalent Organic Frameworks, COFs)材料是一种共价键合的纯有机多孔晶型材料,被称为“有机分子筛"。结晶问题是多孔共价有机骨架(COF)化学中的突出问题,它们的结构表征仅限于粉末X射线或电子衍射数据的建模和解决方案,尚未报道适合于X射线衍射表征的COF单晶。

COF-300 cas:1133843-97-6 可密闭稳定保存数周在水溶液和常见有机溶剂中较为稳定

产品名称;COF-300

cas1133843-97-6

产品性状

产品形貌 橙黄色粉末

Orange/Yellow Powders  

粒径  500nm左右的块状微粒或团聚体

稳定性

1) COF-300较为稳定,可密闭稳定保存数周。在水溶液和常见溶剂中较为稳定

2) 稳定性、热分解温度大于450℃

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(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编程基础和优化算法基础知识,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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