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α粒子被金原子散射的束缚态理论研究
1
作者
滑亚文
卡盖·索音图
刘以良
《西南民族大学学报(自然科学版)》
CAS
2022年第2期216-221,共6页
双缝衍射是量子力学的一个核心问题,它代表了量子力学的一个关键特征:微观粒子波动性和粒子性的关系.粒子性与波动性具有互补性,微观粒子能表现出粒子性,也能表现出波动性,但不能同时表现出以上两种特性,例如在电子双缝干涉实验中测量...
双缝衍射是量子力学的一个核心问题,它代表了量子力学的一个关键特征:微观粒子波动性和粒子性的关系.粒子性与波动性具有互补性,微观粒子能表现出粒子性,也能表现出波动性,但不能同时表现出以上两种特性,例如在电子双缝干涉实验中测量衍射电子的路径,干涉条纹就会消失.本研究中,我们建立了一种α粒子被两个金原子散射的模型,基于量子力学束缚态理论研究了微观粒子波粒二象性的关系,通过计算基态概率密度、第一激发态概率密度和第二激发态概率密度的极大值得到了量子化的瞄准距离,通过比较量子束缚态理论结果与夫琅禾费单缝衍射公式,我们发现微观粒子的束缚态理论结果与波动性理论结果相吻合.
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关键词
波动性
粒子性
单缝衍射
量子力学
束缚态理论
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职称材料
人工智能在可再生能源材料研发领域的研究进展
被引量:
1
2
作者
司司
卡盖·索音图
+3 位作者
庄明兴
刘妍
Fateev Vladimir N.
魏永生
《稀有金属》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第4期570-586,共17页
近年来煤炭、石油、天然气等传统能源逐渐枯竭,大量化石能源的使用造成环境污染。为了降低二氧化碳的排放量,国家积极推动风、光、水电、氢能等可再生能源的发展,而这些能源技术的推广应用的关键是新材料的研发。目前新材料的研发主要...
近年来煤炭、石油、天然气等传统能源逐渐枯竭,大量化石能源的使用造成环境污染。为了降低二氧化碳的排放量,国家积极推动风、光、水电、氢能等可再生能源的发展,而这些能源技术的推广应用的关键是新材料的研发。目前新材料的研发主要依赖于研究者根据材料结构以及其用于某一特定体系的预期催化活性为目标进行实验优化,导致新材料研发过程缓慢。随着计算材料学的进一步发展,研究人员整合了大量关于材料结构及性能表征的材料数据库,通过比较逐步优化筛选新材料。综述了当前材料开发的设计思路以及合成方法,以人工智能(AI)为着眼点阐述了近年来基于AI方法设计、制备可再生能源材料过程中的模型与算法,并总结了AI用于材料设计方面的研究意义和发展过程,最后对AI方法用以可再生能源材料设计、制备的发展进行了展望,介绍了本课题组提出的材料优化模型,并且列举了该模型成功应用于电解水析氢以及硼氢化钠制氢的材料优化的案例。未来,AI技术在新材料的理论计算、合成设计、性能预测、材料微观结构表征分析等方面具有非常广阔应用前景。
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关键词
材料制备
人工智能(AI)
可再生能源
材料优化
原文传递
题名
α粒子被金原子散射的束缚态理论研究
1
作者
滑亚文
卡盖·索音图
刘以良
机构
西南民族大学电子信息学院
出处
《西南民族大学学报(自然科学版)》
CAS
2022年第2期216-221,共6页
基金
中央高校基本科研业务费专项基金项目(2021NYB02)。
文摘
双缝衍射是量子力学的一个核心问题,它代表了量子力学的一个关键特征:微观粒子波动性和粒子性的关系.粒子性与波动性具有互补性,微观粒子能表现出粒子性,也能表现出波动性,但不能同时表现出以上两种特性,例如在电子双缝干涉实验中测量衍射电子的路径,干涉条纹就会消失.本研究中,我们建立了一种α粒子被两个金原子散射的模型,基于量子力学束缚态理论研究了微观粒子波粒二象性的关系,通过计算基态概率密度、第一激发态概率密度和第二激发态概率密度的极大值得到了量子化的瞄准距离,通过比较量子束缚态理论结果与夫琅禾费单缝衍射公式,我们发现微观粒子的束缚态理论结果与波动性理论结果相吻合.
关键词
波动性
粒子性
单缝衍射
量子力学
束缚态理论
Keywords
volatility
particle
single slit diffraction
quantum mechanics
bound state theory
分类号
O413.1 [理学—理论物理]
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职称材料
题名
人工智能在可再生能源材料研发领域的研究进展
被引量:
1
2
作者
司司
卡盖·索音图
庄明兴
刘妍
Fateev Vladimir N.
魏永生
机构
江苏师范大学物理与电子工程学院氢能研究中心
徐州徐工新能源汽车有限公司
Kurchatov Institute National Research Center
出处
《稀有金属》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第4期570-586,共17页
基金
国家自然科学基金项目(21606115)
江苏师范大学研究生科研与实践创新计划项目(2021XKT1225)
+1 种基金
江苏省研究生科研与实践创新项目(SJCX20_0910)
徐州市科技计划项目(KC20195)资助。
文摘
近年来煤炭、石油、天然气等传统能源逐渐枯竭,大量化石能源的使用造成环境污染。为了降低二氧化碳的排放量,国家积极推动风、光、水电、氢能等可再生能源的发展,而这些能源技术的推广应用的关键是新材料的研发。目前新材料的研发主要依赖于研究者根据材料结构以及其用于某一特定体系的预期催化活性为目标进行实验优化,导致新材料研发过程缓慢。随着计算材料学的进一步发展,研究人员整合了大量关于材料结构及性能表征的材料数据库,通过比较逐步优化筛选新材料。综述了当前材料开发的设计思路以及合成方法,以人工智能(AI)为着眼点阐述了近年来基于AI方法设计、制备可再生能源材料过程中的模型与算法,并总结了AI用于材料设计方面的研究意义和发展过程,最后对AI方法用以可再生能源材料设计、制备的发展进行了展望,介绍了本课题组提出的材料优化模型,并且列举了该模型成功应用于电解水析氢以及硼氢化钠制氢的材料优化的案例。未来,AI技术在新材料的理论计算、合成设计、性能预测、材料微观结构表征分析等方面具有非常广阔应用前景。
关键词
材料制备
人工智能(AI)
可再生能源
材料优化
Keywords
material preparation
artificial intelligence(AI)
renewable energy
material optimization
分类号
TK01 [动力工程及工程热物理]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
α粒子被金原子散射的束缚态理论研究
滑亚文
卡盖·索音图
刘以良
《西南民族大学学报(自然科学版)》
CAS
2022
0
下载PDF
职称材料
2
人工智能在可再生能源材料研发领域的研究进展
司司
卡盖·索音图
庄明兴
刘妍
Fateev Vladimir N.
魏永生
《稀有金属》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
1
原文传递
已选择
0
条
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参考文献
引证文献
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