梯度纳米结构金属材料制备及力学性能研究现状

摘要: 近年来,在金属材料中引入梯度结构一直是研究热点,相较于单一结构材料,多级纳米结构材料可在变形过程中通过不同特征尺寸的结构相互协调,进一步优化材料的力学性能。结合现有研究成果,简要介绍了制备梯度纳米结构金属材料中的表面机械处理、累积叠轧+退火、激光冲击喷丸和物理或化学沉积等技术。根据微观组织特征定义了梯度纳米晶结构、梯度纳米孪晶结构、梯度纳米层片结构和梯度晶粒尺寸和孪晶厚度结构4种基本结构类型,总结了梯度纳米结构金属材料的强-塑协同效应、抗疲劳性能和耐磨性能等主要力学性能,讨论了其未来发展所面临的挑战。

基于聚二甲基硅氧烷弹性体的摩擦电纳米发电机的研究进展

摘要:随着全球气候变化与环境污染问题日益严峻,可再生能源技术越来越受到关注。摩擦电纳米发电机(TENGs)可以将机械能转为电能,是重要的能量收集技术之一。TENG由于成本低、效率高且输出功率大,被广泛用于微纳电源、自供电传感器、大规模海洋能量收集和高压直接电源等领域。TENG的输出性能主要取决于摩擦电材料,聚二甲基硅氧烷(PDMS)由于具有良好的柔韧性、生物相容性及负极性是优异的负摩擦电材料。文中综述了PDMS作为负摩擦电材料的优势,探讨了PDMS的物理改性或化学改性对TENG性能的影响,并深入分析了PDMS基TENG的应用及存在的问题。

纳米酶:结合天然酶和人工催化的力量

摘要:纳米酶代表了一类新型人工酶和生物催化剂,打破了无机与有机生命的界限。它既有纳米材料的理化特性,也有独特的类酶催化活性。同时,这些理化特性有可能会调控催化活性,使得纳米酶跟天然酶、传统的模拟酶和化学催化剂区别开来。纳米酶有比较好的稳定性、耐高温、低温、耐酸碱、活性可调且多功能,目前受到了广泛关注,在生物医药、环境治理、绿色农业、新能源等领域展现出巨大的应用前景,并初步形成了相应的学科框架。为了更好地推动纳米酶的发展,拓展对纳米酶的认识,文章回顾了纳米酶发现,分析凝练了纳米酶的学科特点及其结构,综述了纳米酶的应用,并展望了未来的发展趋势。

氧化铝陶瓷增韧的研究进展

摘要:作为研究最早和应用最广泛的陶瓷材料之一,氧化铝(Al2O3) 陶瓷具有高强高硬、耐高温、耐磨损、耐腐蚀等许多优异特性,已在国防工业、航空航天以及生物医疗等领域得到了广泛应用。然而,固有的脆性极大地限制了Al2O3 陶瓷在众多领域中的进一步应用。增韧始终是陶瓷材料研究中的一个核心研究课题,引入增韧相材料是提高陶瓷材料韧性的主要途径。本文首先简要概述了陶瓷材料的增韧机制,随即综述了Al2O3 陶瓷增韧的最新研究现状,分析了增韧方法中存在的关键问题,展望了Al2O3 陶瓷增韧的发展方向,以期为后续Al2O3 陶瓷增韧的发展提供借鉴。

深度学习辅助的纳米薄膜材料压痕力学性能反演与预测

摘要:准确高效地测定纳米金属薄膜的力学性能对于评价材料的服役可靠性至关重要。本文以人工智能技术与科学技术领域的交叉融合为驱动力,借助深度学习技术,利用试验和仿真中的数据信息,针对典型的包镍多壁碳纳米管增强烧结纳米银材料的纳米压痕力学性能表征问题开展研究。首先通过纳米压痕测试得到被测材料的载荷-位移曲线,并以此为基础进行有限元反演获得其幂指数型应力-应变关系。基于所提取的数据集和贝叶斯优化算法构建了人工神经网络(ANN)模型与卷积神经网络(CNN)模型,成功实现了对纳米薄膜材料压痕力学性能的高精度预测。结果表明,ANN模型计算效率较高,但因对应数据集关键参数较少所以预测效果较差;而CNN模型的预测效果良好且预测结果的决定系数为0.99,预测精度远高于ANN模型,其准确性和鲁棒性表现出巨大优势,很好地弥补了由于其效率低造成的性能短板。为测定航空工业中纳米金属薄膜的机械性能提供了一种通用方法,也为深度学习方法在预测其他材料的机械性能方面的应用提供了思路。

氧化石墨烯复合涂层在金属腐蚀防护方面的研究进展

摘要:氧化石墨烯(GO)作为石墨烯的衍生物具有优异的综合性能,在金属的防腐蚀领域中表现出了巨大的应用潜力。GO不仅具有石墨烯的二维层状结构,还含有羟基、羰基、羧基和环氧基团等官能团可作为活性位点与其他物质进行共价/非共价性功能化改性,因此GO常被用作填料来增强涂层的综合性能。本文以GO复合涂层为中心,简要地介绍了其理化性质,以当前世界金属腐蚀的情况和腐蚀类型为切入点,针对一些常用的腐蚀防护方法进行了讨论。综述了近年来国内外关于GO与有机物和无机物的复合涂层在金属腐蚀与防护领域的研究进展并对复合涂层的防腐机制进行了简述;最后,总结了目前研究工作中存在的关键科学难题与挑战,对涂层的研究方向与应用前景进行了展望。

大尺寸非晶合金的成分设计和新制备方法研究进展

摘要: 非晶合金,又称为金属玻璃(MG),是一种新型的多功能材料,具有长程无序,短程有序的原子结构。由于不存在晶粒、晶界及位错等缺陷,非晶合金具备一系列优异的综合性能,在众多领域有着极大的应用前景,受到众多学者的广泛关注。但非晶合金的形成受到玻璃形成能力以及冷却速率的限制,使得该材料的尺寸远小于传统金属材料,极大地限制了其在工程领域的推广及应用。针对如何突破非晶合金尺寸限制的问题,研究学者们给予了充分的关注及和研究。简要介绍了非晶合金的发展历史,总结了临界尺寸≥15 mm的非晶合金成分及其制备方法,同时阐述了获得较大尺寸非晶合金的策略,包括根据经验准则、高通量制备及表征、机器学习得到高玻璃形成能力(GFA)的合金成分设计方法以及低温热塑性连接、 焊接、放电等离子烧结及3D打印的获得大尺寸非晶合金的制备技术,并对这些方法的发展提出展望。

原子级制造的关键基础科学问题

摘要:人类的制造技术逐步向原子级推进,原子作为化学反应中的最小粒子,虽然它可以分成更小的原子核、电子等,但是从制造的角度看,原子级制造可以说是人类制造的最底层技术,也是继微纳制造之后新的制造范式,可将制造精度以及产品性能推向极致水平,代表着人类对物质世界认知和制造能力发展的新阶段,是引领未来产业变革发展的战略性技术,也是保障国家安全和推动国计民生重大装备跨代升级的重要前沿方向。本文基于第330期双清论坛总结了原子级制造的研究现状、发展趋势及机遇挑战,凝练出未来5~10年原子级制造的焦点问题和亟需解决的关键科学问题,探讨了相关领域的前沿发展方向和科学基金资助战略。

热学超材料智能设计方法研究进展

摘要: 超材料是一类人工设计的结构材料,因其具有自然材料不具备的超常属性而备受关注。作为超材料的重要分支,热学超材料通过灵活调控热流可实现一系列超常热功能,如热隐身、热集中和热旋转等,在航空航天、能源和电子等领域具有重要的应用价值。本研究首先介绍了基于变换热学、散射抵消和拓扑优化的热学超材料传统设计方法,讨论了传统设计方法存在的设计效率低、灵活性差和计算成本高等局限。随后,重点介绍了基于深度学习和智能算法的热学超材料智能设计研究进展,探讨了智能设计方法在设计效率、设计灵活性以及满足复杂设计需求等方面的独特优势。最后,介绍了几类具有超常热功能的热学超材料应用实例,并展望了热学超材料智能设计的未来研究方向。

机器学习在分子束外延生长的应用进展

摘要:最近几年,人工智能在材料领域得到广泛应用,机器学习在分子束外延(MBE)技术中的应用引人关注。基于原位反射高能电子衍射(RHEED)及相关物性的智能识别和反馈的MBE技术,能够显著提升生长材料的质量和生长效率,有望实现薄膜的MBE智能外延。本综述聚焦机器学习MBE中的应用研究,首先介绍了MBE中常用的机器学习算法模型,阐述了机器学习在优化MBE生长条件中的应用,着重总结了不同材料体系(半导体薄膜和量子结构材料、氧化物材料和二维材料等)基于RHEED图像机器学习的研究进展,并就存在的问题和未来的发展策略进行了总结展望。