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低维材料因其原子级的物理尺寸而拥有独特的物理化学性质. 以石墨烯为代表的二维材料具有优越的光学、电学、力学及热学性能,在电子、光电、能源、催化等领域具有巨大的应用潜力. 大尺寸、高质量的单晶材料是大规模高端器件的应用基础. 为此,研究者们致力于实现晶圆级二维单晶材料的制造研究. 利用化学气相沉积法(CVD)制备二维材料具有薄膜质量高、可控性强、均匀性好等优点,因此,CVD成为制备高质量二维单晶材料的首选. 文章从二维导电石墨烯、绝缘氮化硼和半导体过渡金属硫族化合物入手,总结了近年来利用CVD技术外延制造二维单晶薄膜的研究进展,讨论了大面积二维单晶材料的制备策略与生长机理,指出了目前存在的问题,对未来高质量二维单晶薄膜的制备方法进行了展望. 该综述为进一步推动二维单晶材料的规模化应用提供借鉴. 相似文献
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为了解决传统粒子群算法存在早熟收敛、搜索空间受限、精度不高等问题,通过四元数理论和粒子群算法,提出了一种改进粒子群算法.该算法以树状拓扑结构为基础建立邻域结构,速度公式中分别使用粒子三部分的记忆值,即自身最佳、局部最佳及全局最佳,同时在"社会"部分加入以四元数为模型的三者之间关系项,这样既能记录三者单纯的比较结果,又可以记录三者之间的关联关系.最后,分别从理论证明、实验仿真和实际物理实验三个方面验证算法的收敛性及有效性.结果表明:提出的新算法在某些测试函数中可收敛于全局最优值,在其余的几种测试函数中,该方法的平均值也要比其他三种算法更接近于全局最优,同时在图像的对比度增强的应用上具有很明显的优势. 相似文献
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