Si衬底掺杂浓度对InGaN/Si异质单结太阳电池性能的影响

【目的】研究p-Si衬底掺杂浓度对InGaN/Si异质单结太阳电池性能的影响,为制备高效太阳电池提供理论基础。【方法】将器件的n-InGaN掺杂浓度固定为10~(16 )cm~(-3),在改变p-Si衬底掺杂浓度N_A的情况下,采用一维光电子和微电子器件结构分析模拟软件(AMPS-1D)对InGaN/Si异质单结太阳电池器件的各项性能参数进行模拟。【结果】随着掺杂浓度N_A的升高,电池的电流密度J_(SC)和填充因子FF随之升高,当到达一定高的掺杂浓度范围时(N_A5.00×10~(17)cm~(-3)),J_(SC)基本保持不变,约为28.12mA/cm~2,FF保持在0.85左右且变化不大。开路电压V_(OC)和光电转换效率E_(ff)与掺杂浓度的大小呈正相关关系,随着N_A的增大,V_(OC)、E_(ff)缓慢增大。【结论】高掺杂浓度下的太阳电池具有较好的光电转换效率。低掺杂浓度的太阳电池光电转换效率较低,这是因为其对应的尖峰势垒高度和宽度均较大,影响了光生载流子的输运。     

水产品中环境雌激素特性及检测技术研究进展

环境雌激素会干扰生物体内雌激素的正常分泌,使生物体的生殖功能或免疫功能出现异常。环境雌激素可以分为合成雌激素、生物源雌激素和环境化学污染物,检测方法主要有气相色谱（GC）法、高效液相色谱（HPLC）法、气相色谱-质谱联用（GC-MS）法、化学发光免疫分析（CLIA）法、分子印迹（MIT）法。目前,我国对环境雌激素的研究...     

神经网络在反插值问题中的应用

在之前研究中,根据多项式理论,提出了幂激励前向神经网络及其权值直接确定法。本文应用该神经网络研究反插值问题。仿真结果表明该神经网络能够很好地解决一一映射反插值问题,而对于非一一映射,却不具备准确反插值能力。基于前面提出的网络模型,本文进一步提出一种增加时序控制条件的神经网络,即时序神经网络模型,并给出理论推导和进行仿真验证,结果表明该时序神经网络能够成功解决一一映射及非一一映射反插值问题。     

基于三阶累积量的闭环辨识

将高阶累积量对具有高斯分布特性的（白色或有色）随机噪声的强烈抑制特性,用于辨识开环条件下的干扰,一些文献中提出了基于高阶累积量的改进均方辨识准则（MSE）。针对三阶累积量的情形,探讨了该晨噪声上环辨识中的适用性。理论分析表明,扩展到闭环情形下的MSE辨识准则等价于无噪声干扰下对象处理开环情形时的均方误差辨识准则,该方法可获得处于闭环运行状态下对象的渐进无偏参数估计;当对象采用ARMA模型时,可获得相应的线性递推辨识算法,仿真实验证明了该算法的有效性。     

城市公交主干线网布局优化模式与方法研究

文章从城市公交线网空间结构的演变趋势出发,提出了公交线路分层次进行规划的思想,基于中枢网络结构理论构建了城市公交主干线网的布局优化模式;根据公交主干线路的特点和功能定位,针对传统直达客流方法应用于城市公交主干线网布局优化的不足,提出了以直达客流运输密度最大和直达客流绕行系数最小为目标的公交主干线网布局2阶段优化模型,对模型的合理性进行了论证,提出了简单实用的求解算法,结合烟台开发区公交调查数据,对公交线网进行了优化,证明了该方法具有较强的实用性.     

黑茶中茶多酚及咖啡碱的超临界CO2流体萃取研究

以益阳黑茶为原料,采用超临界CO2萃取技术提取黑茶中的茶多酚和咖啡碱,采用正交试验对萃取温度、萃取压力、夹带剂浓度和夹带剂用量等因素进行优化(固定萃取时间为2 h).采用分光光度法测定茶叶中茶多酚和咖啡碱的含量,根据正交试验极差分析结果得出茶多酚的最佳萃取条件:萃取温度50℃,萃取压力20 MPa,夹带剂采用体积分数为70%的乙醇,适宜用量为100 mL/150 g,得率为(0.190±0.004)%.咖啡碱的最佳萃取条件:萃取温度40℃,萃取压力20 MPa,夹带剂采用体积分数为70%的乙醇,适宜用量为300mL/150 g,咖啡碱得率为(0.457±0.036)%.     

环境友好产品--过氧化钙的合成及其应用

通过加入新型稳定剂磷酸铵,研究了常温水相中合成过氧化钙的新工艺.讨论了原料配比、浓度、温度、时间、稳定剂加入量等因素对过氧化钙产率和纯度的影响,在最佳条件下合成的CaO2纯度大于65%.采用CaO2产品处理含铜、镉、铅、锌离子的工业废水,通过原子吸收分光光度计测定处理前后废水中铜、镉、铅、锌离子的浓度.结果表明,在室温下,过氧化钙用量与重金属离子摩尔比为2∶1时,处理60 min,处理过程不调节pH的条件下,含铜54.12 mg/L、镉36.58 mg/L、铅22.74 mg/L、锌30.10 mg/L的废水经一次处理后,铜、镉、铅、锌去除率均达到99.5%以上,且铜、镉、铅、锌浓度均达到国家一级水排放标准.     

α射线露点传感器温度跟踪补偿

介绍了采用半导体探测器和温度传感器研制成的α射线露点传感器的工作原理·分析了α射线露点传感器的温度特性,表明测量范围较宽时,传感器的输出易受环境温度的影响,并且呈非线性·提出一种基于神经网络共轭梯度算法的α射线露点传感器温度跟踪补偿方法·利用神经网络共轭梯度算法具有逼近任意非线性函数的特点,通过训练使神经网络建立在不同环境温度下传感器输出与其实际感受的电压值之间的非线性映射关系,实现α射线露点传感器温度补偿·计算机仿真表明,该方法不仅能有效地消除温度的影响,而且能在神经网络的输出端得到期望的线性输出·     

无约束优化中带线搜索的非单调信赖域算法

将信赖域与线搜索方法相结合,采用非单调技术,提出一种求解无约束优问题的非单调信赖域算法,并在适当的条件下,证明算法有全局收敛性和Q-二次收敛性.算法在试探步不被接受时,采用非单调线搜索寻找下一迭代点.算法克服了传统非单调算法中用于产生非单调性的参考函数值远大于实际函数值的问题.初步的数值试验证实算法是有效的.     

基于一种文档表示模型的站内搜索引擎设计与实现

根据全信息理论,认识论信息是语法信息、语义信息和语用信息的三位一体．在信息检索的过程中加入语用信息能有效的提高信息检索的质量．基于查询与内容的文档表示模型较好的利用了语用信息,对站内搜索引擎的查准率的提高有着很好作用;Lucene是一个用java语言开发的开源的全文搜索引擎架构．本文利用Lucene设计和实现一个基于查询与内容的文档表示模型的站内搜索引擎,实验结果表明该模型能有效的提高信息检索的查准率．