【摘 要】
:
刺激响应材料能够感知外界刺激(如热、磁、电、光、机械力等),并通过构象转变、动态共价化学和非共价相互作用等多种途径将外部施加的刺激转换为自身结构或性能的改变,在智能材料领域展现出巨大的应用前景。其中,刺激响应发光材料是指在外界刺激下,发光颜色或明暗状态发生改变的发光材料。由于刺激响应发光材料独特的性质和在先进光电功能材料领域良好的应用前景而备受人们关注。但是,已报道的刺激响应发光材料大多数是在机械
论文部分内容阅读
刺激响应材料能够感知外界刺激(如热、磁、电、光、机械力等),并通过构象转变、动态共价化学和非共价相互作用等多种途径将外部施加的刺激转换为自身结构或性能的改变,在智能材料领域展现出巨大的应用前景。其中,刺激响应发光材料是指在外界刺激下,发光颜色或明暗状态发生改变的发光材料。由于刺激响应发光材料独特的性质和在先进光电功能材料领域良好的应用前景而备受人们关注。但是,已报道的刺激响应发光材料大多数是在机械力刺激下其发光颜色或明暗状态发生改变,且往往需要另外一种刺激才能返回初态,其转化过程难以精准控制并且会损坏材料。因此,急需开发出新型的刺激响应发光材料。为了得到新型的刺激响应发光材料。本课题决定以不同的光源作为外界刺激,研究晶体/固体状态下的刺激响应发光行为。最终,选取偶氮苯分子(光致可逆异构化特性的有机光开关)和四苯基乙烯分子(具有螺旋桨状的空间构型,典型的AIE分子)为底物,通过Mills偶联反应或Suzuki偶联反应制备出六种不同的偶氮苯衍生物。在确定产物的分子结构后,对产物的发光行为进行了研究。观察到单取代产物1-ABHO明显的室温光致发光现象以及大多数产物在77 K温度下的光致发光现象。产物在室温和77 K温度下的光致发光谱图进一步证明了产物的发光行为。为了对难以观察到偶氮苯衍生物室温光致发光的原因给出合理的解释,又测试了产物在不同极性溶剂中的紫外-可见光吸收并且进行了理论计算。结合现有的理论知识和对测试结果的分析,将难以观察到偶氮苯衍生物室温光致发光的原因归结为:偶氮苯的顺反异构化和系间窜越。为了检验产物的光刺激响应行为,分别用365 nm紫外光和可见光(波长400 nm~800 nm)对产物的溶液和旋涂法得到的薄膜进行照射,观察其紫外吸收的变化情况。在分别经过365 nm紫外光和可见光照射后,偶氮苯特征吸收区的紫外吸收会产生明显程度的变化与恢复。证明不同光源照射后,产物可以进行溶液和薄膜/固体状态下的可逆顺反异构化。通过偏振光学显微镜观察到经过365 nm紫外光和可见光照射后晶体双折射先减弱后增强的变化,证明了产物在不同光源刺激后可以进行晶体状态下的可逆顺反异构化。通过本课题的研究,我们得到了鲜有报道的单分子偶氮苯衍生物的室温光致发光,目前,关于偶氮苯衍生物光致发光的报道较少且主要集中在聚合物体系;同时,得到了固体和晶体状态下对紫外光源和可见光源具有刺激响应的全新的偶氮苯衍生物;丰富了偶氮苯分子体系和刺激响应分子体系,加深了对刺激响应机理的研究,为刺激响应发光材料领域的发展积累了宝贵的经验。
其他文献
全球化的推进使得服务经济和数字经济已经成为大的发展方向。现实的数据表明,制造业企业在发展进程中逐步面临着技术瓶颈、产能过剩、市场饱和等限制。传统的产品制造已经不能再满足利润增加的要求,而技术赋能产品和产品服务客户的增能日渐明显。服务业务的开发和数字化转型的拓展已经成为制造业企业提升经济增值的一部分。本文旨在分析制造企业服务化和数字化的交互对于企业绩效的影响,同时研究探索两者关系中的情境因素。本文基
随着科学技术和经济的发展,机械臂在生产生活中的应用也越来越广泛。当今的机械臂控制方式多种多样,可以通过固定的程序、手柄对机械臂的各个关节实现控制,也可以通过穿戴设备的方式进行控制。但是这些控制方式存在不灵活、不直观等诸多问题。为了改善机械臂控制系统的控制方式,本文提出了一种基于leapmotion的机械臂控制方案,机械臂操作者可以直接通过自己手部的动作来控制机械臂和其载具的移动,简化了操作流程,提
近年来,由于疫情、人口老龄化等因素的影响,人们对于非面对面服务的需求明显增加,服务机器人成为人们关注的热点。服务机器人的自主导航能力是影响其能否顺利完成任务的关键因素,而定位技术是服务机器人自主导航关键技术中不可缺少的一部分。为了提高服务机器人在室内环境下按照预定轨迹移动时的定位精度,本文以三轮全向移动底盘的服务机器人为研究对象对服务机器人的定位方法等相关问题展开研究。本文的主要工作如下:(1)建
光伏电池通过串并联的方式构成了光伏阵列,在光伏发电系统中发挥着重要的作用。因此,对光伏电池在不同状态下的参数进行准确辨识,探究电池模型中的基本参数对其性能的影响,是光伏电池结构优化、提高光伏发电系统工作效率以及实时控制的基础。本文基于梯度搜索方法和牛顿搜索方法,利用递阶辨识原理和多新息辨识理论探讨光伏电池模型的参数辨识问题,主要研究成果如下:(1)对于光伏电池非线性系统,以单二极管光伏电池模型为研
从有限的示例中尽快适应新的类别,即小样本学习所面临的重要挑战。一类有效的模型为基于度量学习的框架,该类框架倾向于学习查询样本与支持样本间的相似性判别,从而有效地实现小样本目标分类。但现有方法仍存在一些可改进之处:比如对特征价值大小的区分以及在求取类表征时对每个样本的重要程度区分往往不够重视;其次,现有技术常依赖于特征提取主干网末层获取的特征来判别相似性,并未考虑到可将多个层次获得的特征适当利用;此
好氧颗粒污泥(AGS)具有沉降性能好、污染物去除效率高等优势,是污水处理领域的研究热点,AGS技术已成功应用于高COD浓度的废水处理。但应用于生活污水处理时,因污水COD浓度相对较低,AGS面临污泥培养周期长、稳定性差的问题。本论文通过连续添加3~5mg/L Fe3+强化好氧颗粒污泥的培养,探究Fe3+对成熟AGS的稳定性的影响,并考察了AGS对模拟生活污水和实际生活污水的长期处理效能。AGS培养
水井钻机电液伺服系统是高度非线性的,不仅存在负载质量变化、随温度和磨损造成的液压弹性模量、伺服阀流量增益、黏性摩擦系数等变化造成的参数不确定性;还存在水井钻机实际钻井工况下,由于井底岩层未知以及工作进程中大量泥沙喷射所造成的未知扰动所引起的不确定非线性;以及输入饱和、伺服阀开口方向切换、摩擦、阀芯重叠等不连续和不平滑的非线性特性。参数不确定性和不确定非线性的存在使依赖精确模型设计的控制器难以实现水
在矿业生产中,由于井下运输通道狭窄,以及选矿工艺要求,往往需要对大块的原矿石进行破碎处理,传统的自动化矿石破碎系统由井下摄像头拍摄的视频信息引导人工操作,但由于视频传输速率低,井下环境恶劣等因素,往往无法精准定位,针对这些问题,本文提出一种以毫米波雷达成像技术为基础,结合了图像处理的井下原矿石定点破碎系统。具体研究工作如下:(1)设计了一套基于毫米波雷达成像的原矿石重构定点破碎系统的总体结构和工作
实际工业生产过程由于工况条件越来越复杂,呈现出强非线性、多输入多输出、多工作点等特点,多模型方法利用“分而治之”的思想能够有效处理此类非线性系统,并取得广泛应用。同时,机器学习的快速发展、开源软件以及深度学习框架的不断优化,也为多模型方法提供了丰富的场景。本文针对非线性系统,提出一种多模型结构框架,其子模型采用RNN神经网络结构,利用前向传播算法和反向传播算法训练;然后采用BP神经网络结构把子模型
强化学习作为机器学习中重要的分支,可以不依赖于模型而仅依靠数据就能训练比人类表现更好的控制策略。因此,强化学习在机器人领域,尤其是无人机自主导航领域在近年来受到了广泛的关注。然而,由于现有的强化学习算法通常缺乏安全性和鲁棒性,使得其很少在实际场景任务中部署使用,大多算法都仅停留在实验室测试阶段。为此,现已有的安全强化学习研究中,通常在具有安全约束条件下进行策略训练,然而,这种无人机具有高机动性,其