66、光导聚合物:原理、应用与研究进展

光导聚合物:原理、应用与研究进展

1. 前言

自 1992 年以来,光导聚合物(更准确地说是电荷传输材料)有了许多新应用。其中最成功的是有机发光二极管(OLEDs),目前已作为明亮显示屏进入手机和汽车收音机市场。其他重要领域包括有机场效应晶体管、太阳能电池和激光器。相关综述在共轭聚合物部分进行了全面更新,纳入了大量新聚合物和最新参考文献。

2. 光导聚合物简介

光导性定义为材料在光照下电导率增加。光导聚合物在黑暗中是绝缘体,光照时变成半导体。与导电聚合物不同,光导聚合物没有自由电荷载流子,其载流子(电子或空穴)由光激发产生,也可由相邻电荷产生层光生后注入聚合物,此时聚合物作为电荷传输材料。

只有既能在光照下产生电荷载流子,又能在材料内部传输这些载流子的聚合物才是真正的光导聚合物。不吸收入射光,但能接受相邻材料产生电荷的聚合物只是电荷传输材料。

光导性的发现可追溯到 1873 年,W. Smith 在硒中发现了这一效应。1938 年,C. F. Carlson 在此基础上开发了静电复印工艺原理。1957 年,H. Hoegl 首次发现聚合物中的光导性,他发现用合适电子受体敏化的聚(N - 乙烯基咔唑)(PVK)具有足够高的光导性,可用于静电照相术等实际应用。1970 年,IBM 推出 Copier I 系列,首次使用了 PVK 与 2,4,7 - 三硝基芴酮(TNF)的电荷转移复合物作为有机光导体。

实际应用中的聚合物光导体基于两种体系:一种是光导部分作为聚合物的一部分,如侧基或链内基团;另一种是低分子量发色团嵌入聚合物基质,即分子掺杂聚合物,目前广泛使用,几乎所有静电照相感光体都由有机光导体制成。

在数字化进程中,人工智能技术日益成为科技革新的关键驱动力,其中强化学习作为机器学习的重要分支,在解决复杂控制任务方面展现出显著潜力。本文聚焦于深度确定性策略梯度(DDPG)方法在移动机器人自主导航领域的应用研究。该算法通过构建双神经网络架构,有效克服了传统Q-learning在连续动作空间中的局限性,为高维环境下的决策问题提供了创新解决方案。 DDPG算法的核心架构包含策略网络价值评估网络两大组件。策略网络负责根据环境状态生成连续动作指令,通过梯度上升方法不断优化策略以获取最大长期回报;价值评估网络则采用深度神经网络对状态-动作对的期望累积奖励进行量化估计,为策略优化提供方向性指导。这种双网络协作机制确保了算法在复杂环境中的决策精度。 为提升算法稳定性,DDPG引入了多项关键技术:经验回放机制通过建立数据缓冲区存储历史交互记录,采用随机采样方式打破样本间的时序关联性;目标网络系统通过参数软更新策略,以θ_target = τ·θ_current + (1-τ)·θ_target的更新方式确保训练过程的平稳性;探索噪声注入技术则通过在动作输出中添加随机扰动,维持了策略探索利用的平衡。 在具体实施过程中,研究需依次完成以下关键步骤:首先建立符合马尔科夫决策过程的环境模型,精确描述机器人的运动学特性环境动力学;随后设计深度神经网络结构,确定各层神经元数量、激活函数类型及参数优化算法;接着进行超参数配置,包括学习速率、批量采样规模、目标网络更新系数等关键数值的设定;最后构建完整的训练验证流程,通过周期性测试评估导航成功率、路径规划效率、障碍规避能力等核心指标。 该研究方法不仅为移动机器人自主导航提供了可靠的技术方案,其算法框架还可扩展应用于工业自动化、智能交通等需要精密控制的领域,具有重要的工程实践价值理论借鉴意义。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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