面向脑类器官的微电极阵列技术发展现状及趋势

摘要: 脑类器官是通过人多能干细胞自我组织和诱导分化产生的体外三维细胞培养物,能够部分模拟人脑结构及功能。微电极阵列(Microelectrode Array, MEA)技术能够低损伤、高通量、高时空分辨率地检测脑类器官电生理活动,为脑类器官神经网络的功能表征提供高效的检测平台。脑类器官与MEA 技术的融合在神经系统发育及疾病机理研究、生物神经网络智能计算以及在体修复领域引发了广泛关注。在神经系统发育及疾病机理研究方面,MEA技术能够实时长期追踪脑类器官的动态发育过程,并且通过检测不同疾病来源脑类器官的电生理参数信息探究疾病发病机理。在生物神经网络智能计算方面,脑类器官具有异质的三维网络结构和可塑性,是良好的计算载体,通过与MEA 的交互,能够构建低功耗、高效率的计算平台。同时,MEA 技术在基于脑类器官为载体的神经系统修复领域展现出了广阔的技术应用前景。

钙钛矿材料:热电领域的潜力之星

摘要:硫系和卤化物钙钛矿材料具有优良的热电输运性能,以及易制备、稳定性良好等诸多优点,因而受到了广泛关注。筛选具有热电潜力的钙钛矿材料和提升现有钙钛矿材料的热电性能是目前研究的重点内容。本文回顾了钙钛矿和热电材料的基本理论,描述了材料热电性能的表征参数,综述了具有优良热电潜力的钙钛矿材料的研究进展,包括无机硫系和卤化物钙钛矿材料、有机复合钙钛矿材料以及氧化物钙钛矿材料等,并从电子结构、电输运性质、热输运性质以及热电性能调控方法等方面分析了钙钛矿材料具有优异热电优值和优良热电潜力的原因,展望了钙钛矿材料的热电应用前景。

低温锂离子电池的动力学挑战及解决策略

摘要:锂离子电池(LIB)应用领域广泛,但其在低温条件下容量、倍率和寿命等指标严重下降,极大限制了LIB在低温领域的应用。造成LIB低温性能差的因素有很多,其中发生在电极/电解质界面附近的微观过程,特别是低温下固态电解质界面(SEI)附近锂离子(Li+)脱溶剂化能垒增大以及Li+通过SEI的缓慢传输对LIB的低温性能起着决定性作用。因此,低温电解液的改进与发展对低温LIB的进一步应用具有重要意义。从限制低温LIB动力学的因素着手,分析其低温速控步骤,并探讨了溶剂、盐、添加剂在不同电池体系中改善低温性能的机制和规律,期望从电解液设计的角度为下一代低温LIB的研究提供借鉴。

航空发动机数字孪生工程:内涵与关键技术

摘要:航空发动机是集精密工艺与尖端科技于一体,需兼顾高性能、高效率、高可靠、长寿命等多元目标,且依赖设计、制造、试验、运维多方主体紧密合作的国之重器,承载着强国梦想和强军使命。航空发动机数字孪生工程通过充分利用数据、模型、服务等虚拟资产的潜在价值,融合仿真、预测、优化等多种数智化手段,基于全生命周期系统工程的创新模式、多学科协同的高效平台和多要素耦合分析的全局视角,全面提升航空发动机设计、制造、试验、运维能力,能够为航空发动机全产业链加速发展提供新动力。本文从研发、变革、创新3 个角度分析了航空发动机数字化发展趋势,从全生命周期的视角分析提出了航空发动机数字工程的6个阶段的18个需求趋势与挑战;通过分析数字孪生在航空发动机全生命周期中的研用现状,指出航空发动机在理论体系、组织协作、软件平台、标准规范方面的不足;以作者团队前期提出的数字孪生五维模型、数字工程“数智眼”体系架构、数字试验测试验证体系架构为基础理论,进一步提出了航空发动机数字孪生工程的内涵和体系架构,研究了航空发动机数字孪生工程关键技术体系;从思想、技术、模式、产业等角度对发动机数字孪生工程发展提出了若干建议。期望相关工作为航空发动机数字孪生工程数力和智力的开发利用,以及航空发动机设计、制造、试验测试验证、交付、运维、回收全生命周期能力的全面提升提供参考,助力航空发动机数字化、智能化研制水平和服务能力的跨越式发展。

基于石墨烯超材料的太赫兹五频段折射率传感器

摘要: 针对目前太赫兹折射率传感器波段单一且灵敏度低的问题,提出一种基于石墨烯超材料的五频段折射率传感器。通过CST电磁仿真软件对传感器结构进行模拟仿真,确定了可以同时提高吸收率和灵敏度的特征尺寸。与传统超材料折射率传感器相比,通过调整石墨烯层的化学势和弛豫时间即可实现石墨烯吸收体的可调谐性。仿真结果表明,该折射率传感器在频率为4.535、6.3681、8.253、10.395和11.321THz时达到折射率吸收峰值, 吸收率分别为92.2%、99.5%、99.9%、90%和99.1%,且5个波段中最高折射率灵敏度为436GHz/RIU。与其他折射率传感器相比,该折射率传感器波段多且灵敏度高,具有良好的传感性能,可应用于光学检测、医学成像、生物传感等领域。

锂离子电池快速充电研究进展

摘要:具有高能量密度的可充电锂离子电池作为电动汽车的动力之源备受关注,然而,在高倍率充电时引发的镀锂、机械效应和放热等一系列问题会导致电池容量和功率的衰减。为了解决上述问题,需要合理地设计有利于锂离子快速传输的电极材料和电解质。基于对最新进展的系统理解和分析,本综述可为设计具有优异倍率性能的快充锂离子电池提供指导。关键词:锂离子电池;快速充电;电极材料;电解质;锂离子传输

悬空石墨烯/六方氮化硼异质结焦耳热红外辐射器件的可控制备与光电性能研究

摘 要:石墨烯具有优异的光、电、热以及力学性质,而悬空石墨烯避免了衬底带来的褶皱、载流子散射和掺杂等影响因素,可以充分展现石墨烯的本征物理特性,因此在高性能石墨烯微电子和光电子器件研究中具有重要意义。文中提出了一种利用六方氮化硼吸附石墨烯,将其定点转移到金属电极,制备悬空石墨烯焦耳热红外辐射器件的新方法。关键词:悬空石墨烯; 六方氮化硼; 真空退火; 焦耳热; 拉曼光谱; 红外辐射

面向电极接触应用的二维金属性过渡金属硫属化合物的制备和器件研究进展

摘要二维(two-dimensional, 2D)层状半导体材料因具有原子级厚度、优异的光电性质和良好的热/化学稳定性等,被认为是延续摩尔定律的重要候选材料之一,基于超薄2D半导体材料构建的电子器件本质上是一种界面器件,其性能与金属-半导体接触的质量密切相关。关键词金属性过渡金属硫属化合物,化学气相沉积,电极接触,异质界面

高强、高导铝合金研发的机器学习策略

摘要: 利用机器学习框架搭建材料研究设计平台对材料性能进行分析与预测,成为开发新型材料的重要手段。铝合金的导电率和强度往往是互斥的,导电率的提高,伴随着强度的降低。使用SVM、RF、ELM、BP 和DNN五种机器学习方法建立6000系铝合金的导电率和强度的机器学习预测模型。发现以热力学数据和加工工艺为特征输入,在合金性能预测模型的构建方面表现出巨大潜力。并最终筛选出精确度高,泛化能力好的深度神经网络预测模型。经过与实验数据验证,证明了所提模型对于铝合金导电率、强度预报的可靠性。

针刺治疗急性期脑卒中的研究进展

【摘要】 针刺对急性期脑卒中人群的效应规律尚不明确,分析针刺治疗急性期脑卒中的随机对照试验实施现状,可为布局后续相关研究、形成高质量循证证据链提供参考。【关键词】 脑卒中;急性期;针刺;随机对照试验;现状分析