多孔材料吸附分离氟代烃的研究进展

摘要：【目的】为了突破限制我国半导体产业发展的电子特种气体（特气）的高效、低成本生产等关键“卡脖子”问题，开展多孔材料吸附分离氟代烃的研究，实现关键氟代烃体系的提纯。【研究现状】总结通过活性炭、碳分子筛、金属有机框架等多孔材料对CF4、C2F6、C3F8等氟代烃体系进行吸附分离的最新研究进展；多孔材料吸附分离具有操作简单、条件温和、对痕量杂质去除效率高等优点，能够满足氟代烃电子特气的现有纯度要求，多孔材料吸附分离法可以在较低能耗的情况下获得高纯度的氟代烃。【结论与展望】 多孔材料在单组分的吸附量和混合气体的选择性2项关键参数上能够取得良好的效果；理论计算为寻找合适的多孔材料吸附剂提供指导，理论计算的工作重点集中于CF4分离体系，缺少针对双碳或多碳氟代烃分离体系的研究；虽然有一些国内外学者尝试将多孔材料用于氟代烃电子特气的工业化生产，但还处于比较初级的阶段；后续研究须加强与理论计算的结合，实现多孔材料的理性设计与选择，同时应逐渐偏向于工业生产背景，实现多孔材料吸附分离氟代烃的工业应用。

新材料 2026年07月06日 1 点赞 0 评论 57 浏览

基于同步辐射成像技术的金属材料凝固研究进展

摘要：凝固在金属材料制备中至关重要。凝固过程直接决定了金属材料的微观组织和宏观性能。金属从液态转变为固态时，晶粒的形成和生长、凝固速度、温度梯度和合金成分等因素会导致不同的微观结构，影响金属的最终组织结构。这些因素的变化不仅决定了金属的力学性能，还可能引发诸如晶界缺陷、气孔、夹杂物等缺陷，进而影响其整体质量和使用性能。同步辐射由于具有高穿透性和高时空分辨率，能够实时观察和跟踪金属在凝固过程中的微观结构演化，从而深入理解其内在变化机理。本文综述了国内外同步辐射成像技术在金属材料凝固过程研究中的最新进展，重点探讨了该技术在晶体形核与生长、凝固缺陷形成机制以及快速凝固（焊接与增材制造）等方面的应用与研究成果。通过结合相场模拟与机器学习等新方法，研究者在晶粒细化机制、气孔与热撕裂形成规律以及快速凝固模式控制方面取得了重要进展。最后指出，提升同步辐射时间与空间分辨率、开展多尺度耦合表征、融合实验与数值模拟并引入数据驱动的智能分析方法是未来凝固过程原位研究的重要发展方向，这将为先进材料设计与工艺优化提供更坚实的理论基础与技术支撑。

新材料 2026年07月06日 1 点赞 0 评论 71 浏览

Bi-2223超导带材力学性能增强研究进展

摘要: Bi2 Sr2Ca2Cu3Ox( Bi-2223)超导材料具有高临界转变温度和高上临界场，由其制备的Bi-2223带材具有较高的载流性能，因而在电工领域的应用中具有明确的优势。然而，Bi-2223带材在超导电缆、磁体等使用过程中所受洛伦兹力和热应力会对超导芯丝造成损伤，使带材的载流性能降低。在实际应用中需要对Bi-2223带材进行力学性能增强，以保证Bi-2223带材的使用性能。简述了Bi-2223带材的常用力学性能增强方法，包括合金包套增强和层压增强，还介绍了常用的银合金包套和层压增强材料，阐述了银合金包套增强作用和层压增强中残余应变对Bi-2223带材增强的作用。

新材料 2026年07月03日 1 点赞 0 评论 90 浏览

材料数据库的现状与未来:AI 技术引领的创新应用前景

摘要: 随着人工智能技术的不断进步，材料数据库在材料科学研究中扮演着日益重要的角色。旨在探讨材料数据库如何通过与AI 技术的融合，扩展其应用范围并提升其核心价值。通过文献综述的方法，系统地分析了材料数据库的当前分类，包括材料基础数据库、生产加工数据库、应用服役数据库等，并概述了支撑技术如机器学习、深度学习、数据标准化技术的应用情况。尽管国际上材料数据库的发展呈现出智能化、网络化、资产化、去中心化的趋势，但在数据质量、数据共享、知识产权、市场运维等方面仍面临挑战。未来材料数据库的发展将受益于与新兴技术如材料数据工厂、区块链、隐私计算、AI 大模型的结合，这将为新材料的研发和应用提供创新的手段和场景工具。

新材料 2026年07月03日 1 点赞 0 评论 91 浏览

光学隐身超材料技术研究进展

摘要: 在现代复杂的战场环境下, 隐身技术的发展加剧了各国武器装备的竞争。发展隐身技术, 提高武器系统生存、空防和纵深打击的能力, 已经成为集陆、海、空、天、电磁为一体的现代战争的迫切需求。本文介绍了光学隐身和超材料的应用背景及概念, 从基本工作原理出发, 介绍主流光学隐身超材料技术的实现方法, 包括变换光学隐身技术、等离激元隐身技术、基于微波网络理论的隐身技术以及相位调制型超构表面隐身技术等, 并对光学隐身超材料发展趋势进行了展望。

新材料 2026年07月01日 1 点赞 0 评论 96 浏览

人工智能方法在RTM工艺仿真中的应用

摘要：树脂传递模塑成型（Ｒｅｓｉｎ ｔｒａｎｓｆｅｒ ｍｏｌｄｉｎｇ，RTM）工艺仿真对于提高成型质量，降低ＲＴＭ 工艺成本至关重要。将人工智能方法引入RTM工艺仿真中，可以不必求解复杂的多尺度渗流模型就能够获得对RTM 模具设计的指导性意见。本文综述了以遗传算法和机器学习方法为主的人工智能方法在RTM工艺仿真中的研究现状，并讨论了该领域存在的问题及发展方向。遗传算法主要被应用于注胶口及流道配置优化方面，但在复杂问题中收敛性较差，与其他局部搜索算法结合的方法展现出解决复杂问题的潜力；机器学习方法的应用研究处于起步阶段，目前主要被应用于注射压力、浸渍质量、渗透率预测等方面，只对简单二维充模问题进行了研究；其他人工智能方法通常计算成本低，但难以验证最优性。人工智能方法的问题集中在迭代／训练所需的数据集的获取成本方面。其在三维复杂几何结构及非均匀渗透率制件方面的应用是未来的重要发展方向。

新材料 2026年07月01日 1 点赞 0 评论 117 浏览

金属异质结构材料：分类、强韧化机制与发展趋势

摘要：不同于传统金属材料，异质结构金属材料通过在微观尺度（如晶粒尺寸、晶体结构、相组成和成分差异等）构建具有显著差异的结构单元，实现强度与塑性的协同提升。本文归纳总结了异质结构金属材料发展至今的一些重要研究成果，基于对该类材料的设计、强韧化机制和种类的认识，对这一新兴材料领域的未来发展进行了展望。通过介绍循环加载-卸载实验，阐述了异质结构金属材料的强韧化机制和变形行为，解释了背应力的产生原因和其对性能的影响。列举了梯度结构、片层结构、双峰结构、谐波结构、双相结构和化学成分异构等典型异质结构单元。提出了该材料领域发展面临的难题和研究方向，为未来开发综合性能更优秀的异质结构金属材料提供参考。

新材料 2026年06月30日 1 点赞 0 评论 86 浏览

机器学习在非晶合金逆向设计中的应用

摘要：逆向设计范式，通过构建从“性能需求”回溯至“材料结构”乃至“成分组成”的逆向映射关系，为突破材料传统研发模式提供了革命性思路。非晶合金因其优异力学性能和应用潜力在材料科学研究中备受关注，但其长程无序的原子排布与复杂的构效关系，致使传统试错法难以实现性能导向的精准设计。机器学习技术通过整合高通量计算、实验数据库和智能算法，构建多重特征到目标性能的预测模型，显著提升了非晶合金成分设计效率与可靠性。为加深对这一新兴交叉领域的理解，本文对近年来机器学习在非晶合金逆向设计方面的研究进展进行了系统综述。首先，简要介绍了机器学习驱动的材料设计框架。其次，探讨了高通量实验与主动学习协同挖掘关键特征的机制，以及全局优化策略在多目标性能平衡中的应用。再次，详细阐述了生成式模型在高维成分空间探索中的独特优势。最后，归纳了非晶合金逆向设计方面的研究成果与面临的挑战，并展望了未来发展方向。旨在为非晶合金设计提供系统性知识参考框架，促进新型材料研发体系的建立及应用拓展。

新材料 2026年06月30日 1 点赞 0 评论 90 浏览

聚乙二醇基相变材料的概述：制备方法和应用

摘要：聚乙二醇（ＰＥＧ）因其具有在宽温域内可调的相变焓值、良好的生物相容性以及易于化学修饰等优点，在热能存储和温控等方面表现出广阔的应用前景。回顾了ＰＥＧ基相变材料（ＰＣＭｓ）的基本特性，同时介绍了ＰＥＧ基相变材料的多种制备方法，如物理共混、多孔材料吸附、微胶囊化、纤维法和化学改性等，这些手段有效解决了传统ＰＣＭｓ在相变过程的易泄漏、低相变焓值和热稳定性不足等问题。在应用方面，重点探讨了在建筑节能、热管理和冷链运输等领域的实际进展，分析了其在不同场景下的性能优势与局限性。最后分析了目前ＰＥＧ基相变材料仍面临的挑战，指出未来的研究方向应突破单一领域应用的局限，聚焦于优化结构设计和多功能集成的ＰＣＭｓ。

新材料 2026年06月29日 1 点赞 0 评论 90 浏览

镓基液态金属相变过程及其在热管理应用中的研究进展

摘要：本文对镓(Ga) 基液态金属(LM) 的研究进展进行了系统且全面的综述。研究内容广泛，涵盖了Ga基LM 的组成成分、复杂的相变过程、多元化的应用领域、显著的优势与现存的挑战，以及有效的改性策略。Ga 基LM 凭借其独特的物理和化学性能，在众多领域中备受瞩目。其相变过程极为复杂，涉及一系列物理化学变化，在微观层面发生着原子的重新排列与相互作用。该材料具有热导率高、相变潜热大等显著优势，使其在热管理领域能够高效地传导和存储热量，为电子设备的散热提供了优良解决方案；在储能领域，也展现出巨大的应用潜力，有助于提升能源存储与转换的效率。然而，Ga 基LM 的应用也面临着一些挑战，例如存在腐蚀其他材料的问题，可能影响与之接触的器件寿命，同时还存在过冷现象，限制了其在某些场景的应用。为解决这些问题，可以通过合金化、复合等改性策略来改善其性能。展望未来，在微观机制探究、性能进一步优化及新应用领域拓展等方面，Ga 基LM 有望取得突破性进展，本综述也将为相关领域的研究与应用提供全面且有价值的参考。

新材料 2026年06月29日 0 点赞 0 评论 103 浏览