摘要：针对材料分析课程在学生学习积极性和培养学生解决实际问题能力上的不足,本人在《现代材料表征技术》课程教学中进行了大胆的教改探索和实践。在教学内容上进行合理安排并采用开放式的教学模式。通过开放维度控制,设计性课程设计使学生真正融入课堂教学之中成为教学的主体,在牢固基础知识的同时培养学生的设计,自学和解决实际问题的能力。通过实践表明,该模式对于激发学生学习兴趣、培养实践能力和设计意识具有良好的促进作用。

摘要：将思政元素融入专业课程是丰富专业教学价值内涵、实现综合型素质人才培养的重要途径。论文结合“材料表征与测试”课程特色,坚持以“学生为主体、教师为引导”的教学模式,以X射线衍射教学内容为例,采用“知识传授-能力培养-价值塑造”三位一体式的教学方法,深入挖掘该部分教学内容蕴含的思政元素,以专业知识为载体,能力培养为导向,价值塑造为目标,对课程的教学设计、实施方法、评价机制等方面进行“思政”的探索与改革,以形成全方位协同育人的教学模式。

摘要：随着数据传输速率的不断增加,对高速互连的信号完整性设计和优化变得至关重要。在高速通道设计的各个方面中,我们通过对现有的方法进行综述来着重介绍准确的PCB材料电磁表征这一关键问题,并对于提取PCB材料特性,如介电常数、损耗正切以及铜表面粗糙度的各种方法进行分类。首先,这些方法分为两大类:①对原始介质材料进行表征的技术;②适用于一般由玻璃纤维和树脂材料混合而成的PCB材料的表征方法。在每个类别中,简要描述了几种常用技术,并进行了优缺点的比较和讨论。基于传输线的方法的挑战和局限性在这里尤为重要,因为相关的材料特性提取程序在工业中已经是常规操作。此外,特别是在数十吉赫兹的频率范围内,典型铜箔表面粗糙度对准确材料表征的影响也被考虑。本文旨在通过总结和比较提供PCB材料表征方法的全面概述和分析。

摘要：微波谐振式传感器具有低成本、高灵敏度、实时、无损检测等特点,在生物、医疗、环境等领域都有着广阔的应用前景.一般来说,微波谐振式传感器通过传输线激励谐振单元,通过谐振频率偏移等特征变化获得待测量.本文对微波谐振式传感器现有研究成果进行了详细的综述.首先简要介绍了微波谐振式传感器分类、基本工作原理及关键性能指标,其次以位移传感器、介质传感器及液体传感器这3种类型总结当前微波谐振式传感器国内外研究进展,之后着重探讨了群智能算法、机器学习等优化算法在微波谐振式传感器优化设计方面的应用,最后展望了微波谐振式传感器的发展前景以及存在的挑战.

摘要：发现和优化纳米复合材料可以通过融合从头算方法和机器学习(ML)来实现,目前的瓶颈在于缺乏原子尺度上描述单体间相互作用的ML模型.我们开发了名为双区域网络(DRN)的深度学习算法,通过训练学习原子之间的多尺度交互作用,预测了由337种不同分子组成的分子对在随机构型中的电子耦合强度,平均绝对误差低至2.8 meV.基于两种截止半径的层次化材料表象被证明对DRN模型的高迁移性和鲁棒性至关重要,这种材料表征方式不仅捕获了共轭片段的局部特征,而且在模型训练之前编码了重要的分子片段间相互作用.本研究建立的ML模型为描述单体间相互作用提供了普适的建模框架,为复杂纳米复合材料的逆向设计打下了基础.

摘要：同步辐射原位X射线散射技术可以实现对材料结构进行多尺度的、无损的、高时间空间分辨率的表征,动态地揭示材料微观结构在不同外界环境下的演变过程。X射线散射基础理论已经相对成熟。第三代同步辐射光源大幅提高了X射线散射技术的时空分辨率,进一步拓宽X射线散射技术的应用场景。当前同步辐射原位X射线散射技术的难点主要集中于实验装置设计和大数据处理。概述了X射线散射技术的主要分类和基本的实验方法,主要介绍了不同分类的同步辐射原位X射线散射技术在纳米材料(纳米颗粒生长和纳米颗粒自组装)与能源材料(以钙钛矿薄膜材料为代表)研究中的应用。最后结合当前国内外先进同步辐射光源的发展现状,展望了同步辐射原位X射线散射技术未来发展的方向和应用前景。

摘要：系统研究了I类组分量子阱结构材料GaAs/AlGaAs的结构设计、材料表征及光学性能。利用分子束外延(MBE)技术生长量子阱材料,原子力显微镜(AFM)测量结果表明样品表面粗糙度达到10-1 nm数量级。X射线双晶衍射测试结果显示材料具备良好的生长质量及晶格完整性。室温光致发光谱探测出量子阱导带电子与价带轻重空穴的复合发光,及施主-受主(D-A)能级间距与GaAs禁带宽度。综合分析结果表明用MBE方法制备实现了与设计结构高度相符的GaAs/Al0.27Ga0.73As量子阱样品,为后期器件设计的精确实现提供了理论依据。

摘要：设计了一个材料科学与工程专业本科教学的综合实验并将其应用到教学中——平板式固体氧化物燃料电池(solid oxide fuel cells,SOFC)的构建以及性能测试,建立基于固体氧化物燃料电池用阳极材料、电解质和阴极材料的合成、表征及性能测试的综合性实验。通过查阅文献、确立合成路线、材料合成、SOFC制作、表征与测试等内容,使学生了解目前SOFC中常见的阴极/阳极/电解质材料种类、合成与制备、电池的构筑以及性能的测试方法。在教学设计与实施过程中以学生主动探索为主体,教师引导为辅助,锻炼学生的检索文献、设计实验和实验操作的能力,培养学生的创新思维、科学探究和团队协作的能力。

摘要：锂离子电池已成为解决现代社会储能问题的最佳解决方案之一。然而,电池材料和器件开发都是复杂的多变量问题,传统的依赖研究人员进行实验的试错法在电池性能提升方面遇到了瓶颈。人工智能(AI)具有强大的高速、海量数据处理能力,是上述突破研究瓶颈的最具潜力的技术。其中,机器学习(ML)算法在评估多维数据变量和集合之间的组合关联方面的独特优势有望帮助研究人员发现不同因素之间的相互作用规律并阐明材料合成和设备制造的机制。本综述总结了锂离子电池传统研究方法遇到的各种挑战,并详细介绍了人工智能在电池材料研究、电池器件设计与制造、材料与器件表征、电池循环寿命与安全性评估等方面的应用。最重要的是,我们介绍了AI和ML在电池研究中面临的挑战,并讨论了它们应用的缺点和前景。我们相信,未来实验科学家、数学建模专家和AI专家之间更紧密的合作将极大地促进AI和ML方法用以解决传统方法难以克服的电池和材料问题。

摘要：针对储氢材料压力-组成等温线(PCT)测试的自动化程度不高和测试效率低等问题,提出了一种基于LabVIEW的储氢材料可变温循环PCT自动测试装置。介绍了该装置核心硬件的选型、设备的设计原理和PCT变温循环自动测试的实现方法;利用计算机与AI-518P温控器的串口通信实现了PCT测试的自动变温控制;提出了一种用于PCT测试的自动充放氢方法,实现了PCT测试的完全自动化及提高了测试效率。通过对多种储氢材料进行自动PCT测试,验证了自动充放氢方法的有效性;通过对LaNi_(4.25)Al_(0.75)合金样品的变温循环PCT自动测试,验证了该装置的鲁棒性和高效性。