7、纳米材料的合成与光学特性研究

纳米材料的合成与光学特性研究

1. 胶体 CdS/CdSe/CdS 量子阱的合成与特性

半导体量子点(QDs)在基础物理研究和光电器件应用方面具有重要意义。由于载流子被限制在近乎“零”维的结构中,一些量子点表现出高效的发光特性,使其成为光电器件的潜在候选材料。为了抑制表面效应对纳米粒子光学性质的影响,常采用无机钝化方法,即用高带隙材料包覆纳米晶体。

CdS/CdSe/CdS 量子点 - 量子阱(QDQW)结构是一种有前景的异质量子点。CdS 的宽带隙(2.5 eV)和 CdSe 的窄带隙(1.74 eV)使得电子和空穴局限在 CdSe 内层,CdSe 壳层充当量子阱(QW),整个系统构成 QDQW。

1.1 实验方法
  • 化学试剂 :使用氧化镉(CdO)、油酸(OA)、硫(S)、硒(Se)、十八烯(ODE)和三正辛基膦(TOP)等试剂。
  • 合成步骤
    1. CdS 核的生长 :将 CdO、OA 和 ODE 的混合物加热至 300°C,注入 S 在 ODE 中的溶液,然后冷却至 250°C 反应 30 分钟生长 CdS 核。通过吸收光谱的第一个激子峰位置估算 CdS 核的大小。
    2. CdSe 阱的生长 :采用连续离子层吸附和反应(SILAR)方法。在 185°C 交替注入 Cd 注入溶液(CdO 溶于 OA 和 ODE)和 Se 注入溶液(Se 粉末溶于 TOP 和 ODE)。每层添加的阱前驱体数量基于纳米晶体模板的大小、溶液
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复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模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仿真方法拓展自身研究思路。
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