摘要：金属有机框架(MOFs)由于其高孔隙率和超高的比表面积在气体吸附和分离领域受到广泛关注,金属有机框架数据库也因此丰富。使用高通量计算筛选方法可以提供丰富的结构性质和性能数据,有利于从大量的金属有机框架材料中筛选具有高性能的材料。为了充分挖掘数据内的信息,将机器学习用作辅助工具,可以揭示隐含的金属有机框架结构和性能关系;能够对金属有机框架材料在不同应用中的性能趋势有更多的理解。特别是在气体储存和分离方面,机器学习方法也被广泛应用。从适用于机器学习工作的金属有机框架的描述符,利用机器学习方法筛选及预测材料性质等方面综述了机器学习预测和设计应用于可燃气体吸附分离的金属有机框架材料的最新研究进展,加快金属有机框架的设计和开发步伐,指引材料的合成方向和规律,降低了人力物力成本。

摘要：氢燃料电池(PEMFC)是清洁和可再生能源的重要发展目标,其内部密封系统的可靠性设计直接影响了整个燃料电池的长期稳定运行。因此,设计并制备了满足PEMFC密封要求的含固、液2种类型三元乙丙橡胶的复合密封材料。基于该复合材料的制备,采用自主开发的软件筛选出3种高精度的超弹性本构方程。采用有限元方法计算构建的PEMFC单电池模型的接触压力,得到了更合理的Lambert-Diani-Rey超弹性本构模型。另外,提出了4种截面形状的密封结构,压力分布规律表明,圆角梯形截面密封结构具有明显优势。利用正交试验设计筛选出圆角梯形截面密封件底边长度与倒角尺寸分别为2.4 mm×0.9 mm,同时满足密封和最大平均接触应力要求。

摘要：聚氨酯材料由于分子结构可设计、性能可调控,且具有优异的机械性能及生物相容性,在组织再生及替代领域展现出巨大的应用潜力。回顾了近年来聚氨酯材料在生物医学领域的发展现状,归纳了聚氨酯的结构设计、合成制备、改性方法及聚氨酯在皮肤、神经系统、心血管系统、骨骼肌系统等组织的再生修复及替代领域的最新研究进展。总结并展望了生物医用聚氨酯材料面临的问题及未来发展方向,为设计性能更加广泛可调的聚氨酯材料,以实现多重组织再生修复及替代提供参考。

摘要：以300M钢,2024和5A06铝合金涂层体系作为实验材料,采用不同的耦接模式将其与钛合金耦接,并依次进行了湿热、盐雾和霉菌加速实验。然后,利用层次分析法(AHP),分析建立了有机涂层失效综合评价模型,并通过电化学阻抗谱(EIS)对评价结果进行了验证。最后,利用万能拉伸试验机,测试了加速实验后涂层样品的力学性能,建立了涂层失效程度与其力学性能损伤之间的关系。结果表明,经过加速实验之后,耦接涂层样品的抗拉强度和断裂延伸率均出现一定程度的下降,且其下降程度与耦接方式有关。同时,经过加速实验之后,涂层样品力学性能与其综合评价结果呈明显的负相关关系。

摘要：自由基离子型分子光催化剂被证实是具有很强还原能力的可见光超级还原剂,它们在促进惰性的有机反应(例如将芳基卤化物还原为芳基自由基)方面具有突出的催化能力.然而,由于分子聚集严重地降低其催化活性,因而针对非均相超级还原剂的研究较少.本文提出了一种新的方法来解决上述问题,通过溶剂热反应将具有连续光诱导电子转移机制的苝二亚胺超级还原剂(PDI)异质化为二维给体-受体(D-A)共价有机框架(COFs).即以N,N'-双(3-戊基)-2,5,8,11-四(4-甲酰基苯基)苝二酰亚胺(TFPDI)与1,3,6,8-四(4-氨基苯基)芘\(Py-TA)或2,3,6,7-四(4-氨基基苯基)四硫富瓦烯(TTF-TA)为原料,通过溶剂热反应分别制备了两种高晶态二维D-A型COF结构:USTB-21和USTB-22,并用于芳基氯化物、芳基溴化物和芳基碘化物的光催化还原反应.X射线衍射和理论模拟结果表明,USTB-21和USTB-22具有二维共价键连接的层状结构,分别呈现AA和AB的堆积方式.在各自最佳反应条件下,COFs显示出与均相催化剂相媲美的可见光催化性能,可高效地还原一系列芳基氯化物、芳基溴化物和芳基碘化物.其中,USTB-22在可见光驱动不同的芳香卤化物还原时,3 h内的转化率高达99%.瞬态吸收光谱结果表明,相比于均相催化剂(N,N'-双(2,6-二异丙基苯基)苝二酰亚胺),自由基阴离子激发态寿命是150 ps,USTB-21和USTB-22具有更长的激发态寿命,分别为210和260 ps.顺磁共振波谱测试结果证明,自由基阴离子光催化剂异质化成晶态D-A型COFs能够有效地促进电荷分离效率和延长激发态寿命.上述结果说明,USTB-22具有良好的光催化性能主要是因为其激发态寿命较长以及电荷分离效率较好.理论模拟结果表明,所制备的材料具有D-A型的电子结构.对COF的模型片段进行理论计算,揭示了各步反应路径中吉布斯自由能的变化,从而进一步阐明了光催化机理.在催化反应过程中,芳基卤化物还原途径可分为两个阶段:第一阶段为双光子能量输入和光驱电子转移,包括光子捕获和(TTF-PDI•−)^(*)产生以及光驱动电子转移到4-溴苯乙酮底物;第二阶段为能量输出,用于还原4-溴苯乙酮底物生成苯乙酮.综上所述,本文通过溶剂热反应将具有连续光诱导电子转移机制的苝二亚胺超级还原剂异质化为二维D-A型COFs结构.该结构在芳基氯化物、芳基溴化物和芳基碘化物等的光催化还原反应中,可很好地促进电子从光催化剂转移到反应物,进而显著提高光催化反应的活性和选择性;本研究对于未来设计新型自由基离子型高效光催化剂提供了新的思路.

摘要：背景:梯度人工骨修复支架模拟了骨骼系统中的独特特征,在骨骼系统再生中具有巨大的应用潜力。目的:综述梯度人工骨修复支架在骨骼系统组织工程中的最新研究进展,并阐述了其优势与制造策略。方法:由第一作者检索Web of Science和PubMed数据库2000-2023年发表的文献,英文检索词为“gradient,bone regeneration,scaffold”,最终筛选后对76篇文献进行分析总结。结果与结论:①作为骨骼系统组织高效、高质量修复的重要手段,梯度人工骨修复支架目前针对骨组织、骨-软骨、肌腱-骨组织的天然梯度特征进行了仿生设计,这些支架能够一定程度地从结构、成分上模拟原生组织的细胞外基质,从而促进细胞黏附、迁移、增殖和分化,促进受损组织向原生状态再生恢复。②先进制造技术为梯度人工骨修复支架制备提供了更多可能;目前已经开发了通过空间差异化纤维排布和生物活性物质加载构建的梯度电纺纤维支架;分层叠加、分级孔隙率与生物3D打印技术制造的梯度3D打印支架;原位分层注射、简单逐层叠加、冷冻干燥法制造的梯度水凝胶支架;另外还包括其他方式或多方法联用的支架;这些支架在体外实验中展示了良好的生物相容性,在小型动物实验中能够加速组织再生并且观察到组织学结构明显改善。③目前开发的梯度人工骨修复支架仍需进一步优化,提高在梯度尺度上的匹配性,进一步明确材料与组织相互作用,避免降解产物导致的副反应等问题,未来需要结合相关学科优势与临床需求进一步优化。

摘要：催化剂性能受制备过程多种因素影响,为优化催化剂制备配方与工艺条件,通常需要大量人工操作的实验试错过程,由此造成的低效率与低精度不可避免。在机械自动化控制水平不断发展的背景下,高通量合成装置的研发与投用将提升实验制备催化剂过程的效率、精度与安全性。本综述从金属催化剂常用的合成方法(包括浸渍法、离子交换法、化学气相沉积法和沉淀沉积法)出发,阐述了薄膜沉积法、微流控技术、自动合成机器人、喷墨打印法等高通量合成装置如何协助强化催化材料制备过程和加速催化剂配方优化进程。本文将着重分析金属催化剂制备工艺的需求与高通量合成装置特征之间的一一对应关系。金属催化剂合成过程对高通量合成技术的需求日益增加,构建一种与合成工艺相适配、实用的金属催化剂高通量合成平台,可以为催化剂的研究带来巨大的推动力。

摘要：在全球引入氢能技术助力实现碳中和目标的过程中,高效、低成本且长寿命的氧还原反应(ORR)阴极电催化剂具有重要作用.近年来,非贵金属催化剂的ORR催化活性和稳定性显著提高.共价有机聚合物(COPs)因其可调节的孔隙率、可修饰的骨架和周期性排列的有序结构而成为理想的分子结构定制的材料平台.然而,常用的高温热解合成策略中,材料的结构变化不可预测,真正的活性位点不明确,阻碍了研究者对催化机理的深入探索.非热解策略应运而生,其可以充分发挥COP基材料可定制性的优势.非热解COP基催化剂精确可控的结构能够为ORR催化机理的研究提供一个理想的模型,从而指导设计催化性能更优秀的ORR电催化材料,进一步促进材料的宏观制备.本文从源头出发,深入分析了ORR反应机理,逐步归纳非热解COP基催化剂的设计原则和合成策略.然后,结合该领域内具有代表性的文献,分析了非热解COP基材料电催化性能的影响因素,系统阐述了非热解策略在ORR领域中的研究进展.最后,总结了本课题组对非热解COP基氧还原电催化材料的研究工作,并进一步展望了非热解技术的发展前景及面临的挑战.

摘要：分子模拟技术能够从原子尺度探究聚合物体系的反应机制和内部结构的微观参数,从而讨论对聚合物基复合材料的宏观性能等方面的影响因素。本文围绕环氧树脂基复合材料的材料体系设计和结构-性能的关联性研究,总结了当前国内外应用分子模拟技术针对环氧树脂基体交联网络结构、纳米粒子增强环氧树脂机制的研究结果。同时,介绍了国内外运用分子模拟方法,针对碳纤维/环氧树脂复合材料的微观界面及结构设计等科学问题开展研究的最新成果,并提出了分子模拟方法在高性能聚合物基复合材料未来发展中的指导意义和研究策略。

摘要：橡胶是一种非线性黏弹性材料,准确描述其非线性黏弹性力学响应的本构方程是橡胶材料及制品设计优化的关键。文中基于超弹性模型和并行流变模型(PRF)描述了橡胶材料的非线性黏弹性响应特征,重点探讨了由实验数据确定PRF本构方程材料参数的方法。首先通过单轴拉伸实验数据拟合得到超弹性模型,将应力松弛实验数据拟合得到表征材料线性黏弹性的模型-Prony级数,再将Prony级数转化为初始的PRF模型,进而不断优化得到PRF模型的准确材料参数,最后进行实验验证。结果表明,PRF模型计算的不同应变下的应力松弛数据与实验数据之间的误差仅为0.067%,PRF能准确地描述橡胶材料非线性响应的应力松弛行为。