非线性光学开关材料是非线性光学材料的一个重要分支，指的是在某种外界条件（如：光、热、化学环境变化等）变化下，能够在非线性光学 “开”、“关”两种状态间切换的物质。先前的大多数研究主要集中于液态材料，但其易失谐以及不稳定等特点，使得液态开关材料难以获得实际应用。而固态非线性开关材料具备非线性性质优良、性能稳定、易于调控等优势；但是目前具备固态非线性开关特性的材料却还很匮乏，这是因为其不仅要求其结构构筑基元是强响应非线性活性基团，而且环境变化下具备基元间对称性的可逆重排特性。目前，已经报道的固态非线性开关材料在状态间切换依赖于材料本身的相变温度Tc，正因如此，已报道材料只能在一个固定温度点下使用，这严重限制了固态非线性材料在温度响应方面的应用。 2018年吴立明课题组从理论上预测具不对称性的单氟磷酸根PO3F2-有望成为新的DUV NLO功能基团，并提出氟磷酸盐可作为深紫外非线性光学材料；进而通过实验合成获得(NH4)2PO3F，NaNH4PO3F∙H2O，(C(NH2)3)2PO3F等新型单氟磷酸盐深紫外非线性光学材料，并对其非线性光学性能进行了系统研究。（Chem. Mater. 2018, 30, 7823-7830.）。对其中非线性晶体材料(NH4)2PO3F相变特性深入研究发现：该化合物可在温度变化下发生低温相（P21/n、无非线性信号）和高温相（Pna21、有非线性信号）的相互转变。通过单晶结构表征分析证实，该相转变需要克服氢键网络重排的能垒。基于此，该工作提出，如果能调控(NH4)2PO3F中的氢键结构，有望实现对该化合物相变能垒和相变温度的调控。据此，该工作利用K+与NH4+的半径相似但不存在氢键环境的特点，设计合成了一系列化合物Kx(NH4)2-xPO3F (x = 0.0 – 2.0)。研究表明，随着K+含量x的增加，由于Kx(NH4)2-xPO3F结构中氢键网络不断被削弱，发生相转变所需克服的能垒也逐步降低，在材料性能上则表现为非线性开关激发温度Tc的不断降低。因此，通过调控材料中K+离子的含量，固态非线性开关材料Kx(NH4)2-xPO3F (x = 0 – 0.3)可实现激发温度Tc在270–150 K大温度范围内的连续可调。这是首次实现对固态非线性开关材料激发温度的调控，并且根据K+离子含量的控制，可实现在120摄氏度范围内的宽温度连续可调。通过理论计算高温相与低温相的自由能证实当K+含量高于30%时，由于氢键结构的过度削弱，该相转变消失，这与实验结果相符。该工作系统深入地探究了内部微观结构与宏观非线性光学开关性质之间的内在机制，不仅打破了传统非线性开关局限在特定温度的壁垒，而且为今后研究氢键机制作用下调控宏观性质提供了有益的参考。

本发明公开了一种基于超材料结构的微波功率传感器，包括基板、输入微带信号线、悬臂梁结构输入微带信号线、悬臂梁结构输出微带信号线、输出微带信号线、叉指结构、开路短截线电感以及微带线地线，该微波功率传感器是在基板上放置由悬空的叉指结构和开路短截线电感构成的超材料结构，当输入的微波功率发生变化时，微波功率对相互平行、悬空的叉指结构的吸引，导致叉指结构的位移，从而使得叉指电容和开路短截线电感构成的超材料结构产生相应的相移输出，通过检测超材料结构的相移，实现微波功率的测量，本发明灵敏度高，且为相移输出，测量误差小，同时还具有结构简单、成本低、体积小、功耗低、工艺兼容等优势。

本发明公开了一种基于超材料结构的压力传感器，该压力传感器包括基板、输入微带信号线一、输入微带信号线二、金属?绝缘层?金属（MIM）电容的下极板、金属?绝缘层?金属（MIM）电容的绝缘层、金属?绝缘层?金属（MIM）电容的上极板、开路短截线电感、微带信号线三、微波功率合成器的输入端、微波功率合成器的输出端、微波功率合成器的隔离电阻连接用微带信号线、微波功率合成器的隔离电阻、微带线地线、压力感应腔体；该压力传感器采用金属?绝缘层?金属（MIM）电容感应压力的变化，并通过微波功率合成器合成的微波功率变化实现压力测量，具有灵敏度高、体积小、测量范围大、测量误差小的优势。

具有较大可逆形变功能的弹性材料在各种工程应用中具有广泛需求。然而，当温度显著降低时，材料延展性或弹性通常会受到损害。到目前为止，还没有材料能够实现在外太空等深低温下具有高弹性。近日，南开大学陈永胜团队报道了一种三维交联的石墨烯材料，在4K的深低温到1273K的高温温度区间材料超弹性行为几乎不变。在4K超低温条件下，具有与室温相同的力学性能：几乎完全可逆的超弹性行为（高达90％的应变），杨氏模量不变，泊松比接近零，循环稳定性好。原位实验和模拟结果表明，这种超弹性得益于独特结构的协同结果：单个石墨烯片层的本征弹性和片层之间的共价连接。

1、基于超分子作用的聚合物-SiO2 复合粒子的设计合成和性能研究 2、聚合物-无机纳米复合粒子的制备与表征3、在 Chem. Rev., Polym. Chem., Langmuir, J. Phys. Chem. C, J. Polym.Chem. Part A,

随着纳米光子学的发展，具有超颖性质的人工微结构吸引了众多研究。针对日益增长的研究和设计需求，北京大学物理学院方哲宇及其研究团队实现了一种自洽的框架——BoNet，其结合了贝叶斯优化（Bayesian optimization）和卷积神经网络（convolutional neural network），实现了纳米结构对于超强光学手性的自学习。基于此框架，他们将纳米结构设计表示为图形，并输入卷积神经网络进行电场分布和反射光谱的学习，此过程不需要将纳米结构参数化为向量，因此最大化的保留了其几何信息和边界条件。同时，利用贝叶斯优化以实现对纳米结构远场光学手性的优化，并运用其采样样本反复训练神经网络实现自学习。利用BoNet，他们针对远场反射光谱的圆二色性进行优化并逼近了其理论极限(CD = 1)，同时利用神经网络匹配预测的近场电场分布，对获得的强光学手性进行分析解释。 此框架能够被直接推广用于其他光学性质的自学习优化，例如实现反常透射，偏振态调制和相位调制。更进一步的，此方法论能够帮助设计更多的，具有良好光学性质和运用价值的纳米光子学器件，比如消色差超透镜，超灵敏的微传感器以及智能超表面等。此研究同时能够启发更多数据驱动的研究，通过利用人工神经网络和其他机器学习的方法，实现对传统科学研究的新探索，在制药，引物设计，固体结构分析上启发新突破。 该工作于2019年11月19日在线发表于学术期刊《PHYSICAL REVIEW LETTERS》上，题为“Self-Learning Perfect Optical Chirality via a Deep Neural Network”(DOI: 10.1103/PhysRevLett.123.213902)。北京大学物理学院方哲宇研究员是本文的通讯作者，李瑜，徐优俊，姜美玲为该文的共同第一作者，北京大学定量生物学中心来鲁华教授为合作者，北京大学为唯一通讯作者单位。该工作得到得到了科技部、教育部、国家自然科学基金委、北京大学人工微结构和介观物理国家重点实验室、北京大学纳光电子前沿科学中心、量子物质科学协同创新中心、北京大学高性能校级计算平台、北京大学生命科学中心高性能计算平台等单位的支持。用于近远场计算的神经网络结构表征实现了逼近理论极限的高手性，并利用神经网络对近场分布进行分析

稀土超磁致伸缩材料的磁致伸缩应变比压电陶瓷大4倍以上，而且能量密度比压电陶瓷大10倍以上，但其杨氏仅为压电陶瓷的1/3左右。美国将其列为战略性功能材料，并对我国实行禁运。传统制备技术主要有布里吉曼法(Bridgman法，即下拉法)、丘克拉尔斯基法(Czochralski法，即直拉法)和浮区区熔法(Float Zone法)。上述三种制备GMM工艺都存在共同缺陷：1.生产效率很低，生长一件Æ18´150mm定向凝固GMM需要48-168h；2.生产GMM工序很长，需要合金熔炼、晶体生长、热处理等工序，生产成本高，设备投资大，3.生产GMM成品率只有15-30%。 本项目采用具有自主知识产权的一步法工艺和设备生产稀土超磁致伸缩材料，与传统工艺相比较主要有如下优点：1.质量好、高性能。因一步法工艺是将合金熔炼、晶体生长、热处理三道工序集中于一台设备完成，故减少了过程污染，杂质和氧含量低，合金成分控制准确，提高了材料的性能和产品的一致性；2.效率高、成本低。一步法易于实现自动化控制，操作简单，人为因素少，故产品的合格率高(达80%)；单炉产能达5-10公斤，每天可以生产2-3炉，生产效率比传统工艺提高了100-150倍，成本大大降低；3.易于制备大直径（Æ70mm以上）棒材。一旦形成规模生产，大幅度降低生产成本和产品价格。稀土超磁致伸缩材料在低频、大功率换能器中得到了越来越广泛的应用。此外，可广泛应用到机械、电子、石油、纺织、航天、农业等其他领域，是一种重要的新型功能材料，是许多高技术的物质基础，被誉为是21世纪的战略材料。

本发明公开了一种频率可调的太赫兹波超材料调制器，包括周 期排列的单元器件，每一个单元器件包括衬底、位于衬底上的功能材 料层以及位于功能材料层上的金属谐振单元；当功能材料层从绝缘相 变成金属相，功能材料层的电导率呈指数倍增加使得金属谐振单元的 中间开口电容的面积增加，金属谐振单元的谐振频率随着电容的增大 而变小实现了对单元器件的频率调谐。本发明采用在太赫兹波段低传 输损耗衬底上制作周期排列的金属开口谐振单元、利用金属绝

该团队首次提出一种全新的基于齿轮构型的智能可编程力学超材料，其结构单元为刚度可连续变化的齿轮或齿轮组。研究还突破宏观与微观、金属基和复合材料基超材料的集成一体化制造和集成驱动技术，实现了材料性能的大范围、连续、快速调节，对减隔振、冲击防护、无人系统/机器人等智能结构设计具有重要应用价值。