摘要：氮掺杂γ-石墨二炔(N-GDY)因其在能源、电子元器件和催化领域具有重要应用前景而备受关注.研究表明,N-GDY在不同的氮掺杂情况下会表现出迥异的物理化学性质.由于氮掺杂的多样性,N-GDY的理论及应用研究受到了极大的限制.鉴于此,本文采用鄂维南等人提出的DeepMD方法训练得到了具有第一性原理精度、适用于N-GDY的机器学习势.利用该机器学习势,系统研究了氮掺杂模式对N-GDY力学性能的影响.研究发现,氮原子掺杂会导致N-GDY的抗拉强度降低.在单个碳链上掺杂氮原子时,N-GDY的抗拉强度随着氮原子掺杂位点到苯环的距离变小而减弱.相邻碳链氮原子共掺杂能够使N-GDY表现出更强的各向异性力学特征.本文研究结果对N-GDY在能源存储和柔性设备等领域的潜在应用提供了理论支持,同时也表明了机器学习势在从大规模数据集中学习并预测碳纳米材料复杂力学性质方面的潜力,为纳米材料设计及工程应用具有重要指导作用.

摘要：铁电材料的力电耦合特性以及在纳米尺度的快速失效导致其剪切过程很难研究,而材料的脆性也限制了这些材料在铁电器件中的潜在应用.在这项工作中,我们使用分子动力学方法模拟了剪切和畴演变的动态过程,揭示了这些畴结构如何影响材料的力电性能.在原子尺度上,一个明显的极化旋涡状的畴结构出现在剪切带的尖端,两侧分别有180°和90°的畴壁.由应变梯度引起的挠曲电效应导致了这些复杂的畴结构.施加外部电场阻碍畴的翻转,并通过减少积累的能量减少了失配应变区域,加速了剪切过程.结果表明极化旋涡畴阻碍了剪切破坏过程,这启示我们可以通过设计畴结构来增韧铁电材料.

摘要：日间辐射冷却技术借助材料对太阳光高反射和对中红外大气窗口高发射的光谱特点,提供了一种零耗能的可持续制冷方案.然而,目前辐射冷却器因为实现对太阳光的高反射通常呈现出白色/银色,限制了其实际应用.开发彩色辐射冷却器则至关重要,但由于显示颜色往往导致对太阳光可见光波段的吸收,增加了体系的热负荷,所以实现彩色辐射制冷亚环境冷却一直是个挑战.本文提出了基于高量子发光效率的光致发光彩色辐射冷却器(PCRC),它可以实现全色谱亚环境日间辐射冷却.此外,作者还报道了一种可大规模生产的静电纺丝/喷墨打印方法制备***上层的光致发光着色剂实现显色的同时,将因为显色吸收的太阳光在可见光波段转化为发射光,极大地减少了太阳光对体系的加热效应;底层的醋酸纤维素纳米纤维膜能反射其余波段的太阳光并向宇宙辐射热量.这种基于光致发光的彩色辐射制冷器在太阳光直射(辐射峰值>740 W m^(-2))下,其温度比环境温度低2.2~5.4℃,实现了亚环境日间辐射冷却.该设计策略和可放大的图案化制备技术为辐射冷却的多场景应用开辟了一条新道路,并为可持续能源发展提供了一种创新途径.

摘要：传统的制冷、制热技术能源消耗量巨大,而利用太空和太阳作为天然冷源和热源的辐射制冷和太阳能制热技术由于零能耗、低碳排的特点受到了研究者们的广泛关注,然而,目前被动式制冷/制热器件通常只能实现单一功能、无法满足动态环境条件下多变的制冷/制热需求,本文提出了一种温度自适应的智能控温双层薄膜(STG),以辐射制冷技术和太阳能制热技术为基础,可以随温度响应实现不同环境条件下制冷/制热模式的智能切换,当温度低于其境界温度时,STG膜在太阳光波段从高反射切换为高吸收(反射率由0.962变为0.059),而中红外发射率始终保持在0.95.该光谱特性使得STG膜在夏季直射阳光(辐射峰值>900Wm)下能够实现比环境温度低5°C的亚环境日间辐射冷却,而在冬季则能实现550Wm²的太阳光加热功率。作者同时通过理论模拟验证当STG膜被大规模应用时,这种可智能切换的制冷/制热装置在节能方面展现出了巨大的应用潜力该设计策略能够为零能耗的热响应控温器件提供新的思路,并为实现能源的可持续发展提供新的途径。

摘要：为健全信号获得和识别的一个便携、高精确的传感器从编织的特殊设计的 graphene 的薄电影被制作织物(GWF ) 。在被拉长之上，随机的裂缝的高密度出现在网络，它减少当前的小径，从而增加电阻。因此，这部电影能对人的喉咙作为一个紧张传感器起作用以便测量通过肌肉运动，一个声音是否被生产的讲话。超离频敏感允许由提取声波的签名特征的快速、低频率的讲话采样的实现。在这研究， 26 封英语信，典型汉字和音调的代表性的信号，甚至短语和句子被测试，揭示在电阻的明显、典型的变化。而且， graphene 传感器的电阻变化与预告录下的声音完美地反应了。由把人工智能与数字信号处理相结合，我们期望以后，这个 graphene 传感器将能成功地达成复杂声学的系统和听觉的数据的大数量。