高温固相法制备Sn掺杂CaTiO3:Pr3+红色发光材料的发光性能优化

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该研究论文发表于2011年,标题为"掺Sn的CaTiO3:Pr3+红色发光材料发光性能",作者唐棉棉、王旭升和姚熹来自同济大学功能材料研究所。论文的核心内容围绕高温固相法制备了一系列CaTi1-xSnxO3:Pr3+(其中x范围为0~0.01)的红色发光材料。研究对象的关键成分包括CaCO3、TiO2、Pr6O11和SnO2,这些原料被精确配比以实现磷光体的合成。 通过X射线衍射(XRD)技术,研究人员确认了合成样品的晶体结构为正交晶系,这对于了解材料的微观结构和其潜在的光学性能至关重要。利用扫描电子显微镜(SEM),他们观察到粉末呈现出类球形,粒径约为2微米,这对评估其在实际应用中的分散性和稳定性有重要意义。 论文的重点是探究了SnO2作为掺杂剂对CaTiO3:Pr3+红色磷光性能的影响。实验结果显示,当掺杂比例为x=0.005时,在1400℃的氧气氛下进行4小时高温烧结,掺Sn的CaTiO3:Pr3+样品显示出最强的发光强度,相比于未掺杂的CaTiO3:Pr3+,其发光强度提高了367%。这表明适当的Sn掺杂可以显著提升磷光材料的发光效率。 激发和发射光谱的分析发现,这种发光粉体具有宽带发射特性,激发峰位于331纳米,发射峰则在613纳米,对应于Pr3+离子的1D2→3H4特征发射,这是磷光现象的关键特征。这些数据对于理解磷光机制以及优化磷光材料的设计具有重要价值。 该研究不仅提供了CaTiO3:Pr3+磷光材料的一种新的合成方法,还揭示了Sn掺杂对其发光性能的显著影响,为磷光体材料在照明、显示等领域可能的应用提供了理论基础和实践指导。
2024-10-12 上传
2024-10-12 上传
使用优化算法,以优化VMD算法的惩罚因子惩罚因子 (α) 和分解层数 (K)。 1、将量子粒子群优化(QPSO)算法与变分模态分解(VMD)算法结合 VMD算法背景: VMD算法是一种自适应信号分解算法,主要用于分解信号为不同频率带宽的模态。 VMD的关键参数包括: 惩罚因子 α:控制带宽的限制。 分解层数 K:决定分解出的模态数。 QPSO算法背景: 量子粒子群优化(QPSO)是一种基于粒子群优化(PSO)的一种改进算法,通过量子行为模型增强全局搜索能力。 QPSO通过粒子的量子行为使其在搜索空间中不受位置限制,从而提高算法的收敛速度与全局优化能力。 任务: 使用QPSO优化VMD中的惩罚因子 α 和分解层数 K,以获得信号分解的最佳效果。 计划: 定义适应度函数:适应度函数根据VMD分解的效果来定义,通常使用重构信号的误差(例如均方误差、交叉熵等)来衡量分解的质量。 初始化QPSO粒子:定义粒子的位置和速度,表示 α 和 K 两个参数。初始化时需要在一个合理的范围内为每个粒子分配初始位置。 执行VMD分解:对每一组 α 和 K 参数,运行VMD算法分解信号。 更新QPSO粒子:使用QPSO算法更新粒子的状态,根据适应度函数调整粒子的搜索方向和位置。 迭代求解:重复QPSO的粒子更新步骤,直到满足终止条件(如适应度函数达到设定阈值,或最大迭代次数)。 输出优化结果:最终,QPSO算法会返回一个优化的 α 和 K,从而使VMD分解效果最佳。 2、将极光粒子(PLO)算法与变分模态分解(VMD)算法结合 PLO的优点与适用性 强大的全局搜索能力:PLO通过模拟极光粒子的运动,能够更高效地探索复杂的多峰优化问题,避免陷入局部最优。 鲁棒性强:PLO在面对高维、多模态问题时有较好的适应性,因此适合海上风电时间序列这种非线性、多噪声的数据。 应用场景:PLO适合用于优化VMD参数(α 和 K),并将其用于风电时间序列的预测任务。 进一步优化的建议 a. 实现更细致的PLO更新策略,优化极光粒子的运动模型。 b. 将PLO优化后的VMD应用于真实的海上风电数据,结合LSTM或XGBoost等模型进行风电功率预测。