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利用自学习系统实现逼近理论极限的光学手性材料设计
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
北京大学
2021-04-11
二氧化碳电还原反应高效催化材料的研究
本研究设计并合成了无定型 Ag-Bi-S-O 修饰的 Bi 0 纳米颗粒，将其应用于二氧化碳电还原反应中 （图 1 ） 。 该研究工作首先通过溶剂热法制备了 AgBiS 2 纳米棒，并将其在空气中煅烧处理，得到了组成为 Ag 0.95 BiS 0.75 O 3.1 的双金属硫氧复合物纳米棒。在进一步电化学还原预处理后，该复合物被转化为无定型 Ag-Bi-S-O 修饰的 Bi 0 纳米颗粒。这种新型二氧化碳电还原催化剂在仅有 450 mV 的过电位下，实现了高达 94.3% 的甲酸法拉第效率和 12.52 m A/ cm 2 的甲酸部分电流密度。通过与 AgBiS 2 、 Bi 硫氧复合物及 Bi 2 S 3 参比样品进行对比，发现在电化学还原预处理过程中，金属硫化物中的 -2 价硫会转化为 H 2 S 并离开电极表面，只有金属硫氧复合物中被氧化为 +6 价的硫能保留在催化剂中。后续实验表明 ，这一部分硫能促进水的解离，而甲酸形成过程中所需的 H + 正是来自于 H 2 O 。因此，甲酸的生成被极大程度地促进。另一方面， Ag-Bi-S-O 修饰 Bi 0 纳米颗粒中的 Ag ，有利于电荷在电极中传递，提高了催化剂的电流密度。在过电位为 450 mV 时，更大的电流密度可以提高阴极附近的局域 pH ，而更大的局域 pH 能进一步提升硫促进水解离的效用，同时抑制氢析出反应的发生。因此，无定型 Ag-Bi-S-O 修饰的 Bi 0 纳米颗粒可以在极低的过电位下将二氧化碳高活性、高选择性地转化为甲酸。
北京大学
2021-04-11
基于汽车轻量化的少片簧关键工艺和材料技术研究
项目概况 该项目研究开发出具有自主知识产权的少片簧及关键工艺和材料技术，实现其轻量化、高性能和长寿命要求，形成了具有自主知识产权的承受高应力少片簧的关键制造技术，申请了“承受高应力的高强度变截面簧片及其制造方法”的发明专利（200710132237.5）。 本项目处于国内先进水平，拥有自主知识产权，项目获得2008年度中国汽车工业科技进步三等奖。主要特点 在少片簧优化设计的基础上，采用高洁净度、控制夹杂物形态和减少夹杂物数量、形变细化晶粒、表面无全脱碳的新型高强度弹簧钢，对少片簧进行变截面控温轧制，细化晶粒，减少表面缺陷，优化热处理工艺，减少脱碳，改善韧性；，提高表面应力喷丸的预应力大小和喷丸强度等措施，解决了少片簧在承受应力水平提高后,其强度提高和疲劳性能的匹配问题，以及疲劳性能对表面和内部缺陷敏感性显著增加的问题，稳定和提高了少片簧疲劳性能，实现了承受高应力的高性能、长寿命少片簧开发，可减轻悬架弹簧重量20~30%，提高平顺性约10％，具有明显的省材节能降耗效果。技术指标 少片簧设计应力1000-1200MPa、抗拉强度水平≥1800MPa，减轻悬架弹簧重量约20~30%，提高平顺性约10％，满足台架疲劳寿命和实际使用要求。市场前景 本项目已在依维柯系列轻型客车系列上实现了少片簧的国产化批量生产应用，取代了进口，满足了近万台份依维柯车的高端市场需求，减轻了悬架重量，提高了整车平顺性及乘座舒适性，取得了显著的经济效益，并正推广应用于更多的车型上。鉴于高应力少片簧具有整车轻量化、提高整车平顺性和降低材料消耗和燃油消耗等减重、节能、环保的效果，因此，该项目具有十分广泛的推广应用价值，能显著提高企业产品竞争力，填补该领域的国内空白，具有显著的经济效益和社会效益，其进一步的推广应用前景十分广阔。
南京工程学院
2021-04-13
一种金属材料表面热喷涂涂层的钎焊强化方法
研发阶段/n本发明涉及一种金属材料表面热喷涂涂层的钎焊强化方法，采用热喷涂方法，首先在金属材料表面喷涂熔点低于涂层材料和基体材料的钎料层，再在钎料层表面喷涂所需要制备的涂层，然后对涂层表面进行等离子焰流加热，使钎料层熔化，熔化后的钎料层将涂层和基材焊接在一起，冷却后涂层和基材之间产生冶金结合。本发明通过钎焊方法对热喷涂层进行强化，涂层和基材之间产生冶金结合，获得的热喷涂涂层的结合强度（剪切拉伸强度）大于２５０ＭＰａ。
湖北工业大学
2021-01-12
超分子纳米材料吸附剂在环境污染治理中的应用
本成果将超分子化学与纳米化学进行有机地结合，采用冠醚、环糊精、杯芳烃等超分子主体化合物与与多种纳米材料相结合，制备了一种新型的吸附剂，并应用于刚果红染料的吸附、 解吸； 制得新型的具有捕获分子功能的 β-环糊精/聚乙烯醇纳米纤维膜（β-CD/PVAnfm）。
扬州大学
2021-04-14
一种压入硬度预测材料单轴本构关系的方法
本发明公开了一种压入硬度预测材料单轴本构关系的方法，在具有压头加载单元、变形检出单元和数据处理单元构成的压入硬度检测系统中，压头加载单元采用不同外形压头压入被测材料，变形检出单元检测出被测材料相应的变形并输入到数据处理单元以获得预测材料的本构参数E、σy、n，通过简单的压入硬度预测材料单轴本构关系，以实现材料和在役结构件的单轴本构关系的便携测量。
西南交通大学
2016-10-20
一种激光辅助低温生长氮化物材料的方法与装备
本发明公开了一种激光辅助低温生长氮化物材料的方法及装备， 该方法将非氮元素的前驱体蒸汽和活性氮源前驱体气体分别输送到反 应腔室内温度为 250 至 800℃的衬底材料处，利用波长与活性氮源分 子键共振波长相等的激光束作用于活性氮源气体，使激光能量直接耦 合至活性氮源气体分子，加速 NH 键的断裂，提供充足的活性氮源， 使非氮元素与活性氮源发生化学反应，沉积第 III 族氮化物膜层材料， 持续作用直到沉积物覆盖整个衬底
华中科技大学
2021-04-14
对具有导磁材料保护层的构件腐蚀检测方法及装置
本发明提供了一种对具有导磁材料保护层的构件腐蚀检测方法，具体为：将导磁保护层磁化到饱和或深度饱和，在被测构件表面选取参考区域和待测区域，在两区域的保护层上设置脉冲涡流传感器，向脉冲涡流传感器激励线圈中施加方波激励，测取方波下降至低电平后传感器检测线圈内感应电压的衰减曲线，比较两区域的感应电压衰减曲线差异，即可判别待测区域相对参考区域的腐蚀情况。本发明还提供了实现上述方法的装置，包括依次连接的脉冲涡流传感器、方波信号激励电路、信号处理电路、A/D 转换电路和计算机，脉冲涡流传感器带有磁化单元。本发明提
华中科技大学
2021-04-14
基于离子液体电解液的Li-S二次电池材料
在金属锂-硫二次电池中，锂与硫完全反应后生成 Li2 S ，能够发生多电子反应(2个电子反应)，释放出超常的电化学容量，其电极理论比容量为1672mAh/g，以此构建的电池体系理论能量密度将达到2600Wh/kg，完全可以满足现代信息技术和电动汽车领域对化学电源高能量密度和安全性的要求。但是金属锂容易形成枝晶而引发安全问题。单质硫正极材料具有导电性能低，特别是在有机电解液中的溶解性制约了其在高能二次电池体系中的发展。 本课题采用室温离子液体做电解液，提出了用“纳
南开大学
2021-04-14
维多层的Mn-Bi-Te材料可以用来实现多种拓扑相
基于对Mn-Bi-Te家族成员MnBi 2
南方科技大学
2021-04-14