政产学研协作数据库的知识产权保护机制研究——基于上海材料基因组数据库的范式分析

从项目管理角度研究政产学研协作数据库的知识产权保护机制,基于数据库项目管理五阶段论提出适用于政产学研数据库的知识产权管理模型,并以上海材料基因组数据库项目为例,详细阐述项目启动阶段的数据库知识产权战略部署、项目计划阶段的数据库知识产权计划设置、项目实施阶段的数据库知识产权保护措施、项目监测阶段的知识产权管理、项目完成阶段的知识产权运用,形成一套系统化、全方位的政产学研数据库项目的知识产权保护体制。

材料基因组工程专用数据库

材料数据具有多源、异构、高维等特点,收集纷繁复杂的材料数据,建立材料基因工程专用数据库,是实现数据驱动的新材料研发的基础.以材料数据的规范化表示、机器学习建模及模型跨域部署、材料数据隐私保护下的机器学习、利用知识图谱从材料数据库到知识库等材料基因专用数据库的若干核心技术为基础,介绍了材料基因数据库平台的系统架构及实现、平台超算部署及运行.最后以反钙钛矿负膨胀材料为例,介绍了材料基因工程数据库平台从数据归档到机器学习建模,再到逆向设计,以及最终实验验证的整个流程.

第一性原理计算研究γ'-Co3(V,M)(M=Ti,Ta)相的结构稳定性、力学和热力学性质

本文采用基于密度泛函理论的第一性原理计算方法并结合准谐德拜模型,对Co基高温合金中γ'-Co_(3)(V,M)(M=Ti,Ta)相的结构稳定性、热力学性质以及有限温度下的力学性质进行了系统的研究和讨论.结果表明,γ'-Co_(3)(V,M)相能以L12结构稳定存在,其具有良好的抵抗变形的能力.γ'-Co_(3)(V,Ti)相的热力学性能对温度的敏感性要大于γ'-Co_(3)(V,Ta)相,且γ'-Co_(3)(V,M)相具有高温稳定性.在有限温度下,随着温度的升高,γ'-Co_(3)(V,M)相由塑性材料向脆性材料过渡转变,而且,除了硬度性能有所提升外,γ'-Co_(3)(V,MM=Ti,Ta)相的力学性能均呈下降趋势.

定制电解液或隔膜实现锂离子各向异性输运从而抑制枝晶生长:相场模拟研究

电池内部不可控的枝晶生长问题严重地影响着电池的循环性能和安全性能,这对于锂金属电池的实际应用是一个严峻的挑战。尽管已有较多的实验和理论研究工作聚焦于电极间锂离子各向异性输运特性对枝晶形貌的影响,但仍有一些开放性的问题有待进一步研究,例如,如何将枝晶生长的动态演变与电解液性质、电势分布或隔膜多孔结构诱导的锂离子各向异性输运关联起来。我们通过将锂离子在电解液中的扩散系数(D_(L))表示为二阶张量的形式并进行相场模拟,发现D_(yy):D_(xx)比值的增加,以及电势诱导的电极/电解液界面锂离子快速扩散层均可以降低界面处锂离子浓度梯度和电势梯度,从而减弱枝晶生长的驱动力。我们还发现隔膜基体与y方向之间夹角的增大也会显著促进电解质中的锂离子各向异性输运特性,以利于抑制枝晶生长。籍此本文提出设计D_(yy):D_(xx)=10:1的电解液和基体倾斜角为arctan(0.5)的隔膜用于锂金属电池。该相场研究有望为设计具有抑制枝晶能力的电解质或隔膜提供指导。

基于粉末床技术的增材制造AlSi10Mg合金研究进展

基于粉末床技术的增材制造AlSi10Mg合金,因其快速制造、设计灵活性高、成本低等优势,在汽车和航空航天等领域具有广泛的应用前景。然而,由工艺参数不当引起的孔隙和裂纹等缺陷,以及与熔池相关的独特微观结构,仍然影响打印部件的性能,这是激光选区熔化(SLM)面临的主要问题之一。而在电子束选区熔化(EBM)制造AlSi10Mg合金中,元素蒸发导致的强度下降是其主要问题,且技术应用较少。本文对SLM和EBM两类技术在AlSi10Mg合金中的应用现状和难点问题进行了总结与对比,两类技术所制造的打印部件在组织和性能上呈现出明显的差异。求解工艺−组织−性能之间的关系,以及开发增材制造技术(AM)专用合金粉末体系,是SLM和EBM技术打印AlSi10Mg合金共同面临的挑战,因此有必要进行综合考虑。同时,针对这些问题,本文讨论了未来的研究方向与发展趋势。

研究生兼职辅导员的角色冲突及调适路径

研究生兼职辅导员从字面上可以提取出三个关键词:“兼职”“研究生”和“辅导员”。这些关键词体现着其复杂的工作性质(一个工作属性)和丰富的角色内涵(两个社会角色)。角色冲突有两种表现形式:角色间冲突和角色内冲突。角色间冲突指个体必须同时扮演过多的不同角色时,由于缺乏充分的时间和精力,无法满足这些角色所提出的期望而产生的冲突。

数据驱动的机器学习在电化学储能材料研究中的应用

储能电池的关键是材料。继实验观测、理论研究和计算模拟之后,数据驱动的机器学习具有快速捕捉材料成分-结构-工艺-性能间复杂构效关系的优势,有望为电化学储能材料的研发提供新的范式。本文从结构化和非结构化数据驱动两方面,系统评述了机器学习在电化学储能材料研究中的最新进展。全面概括了可用于电化学储能材料机器学习的国内外材料数据库,分析了其数据的收集、共享和质量检测存在的问题;重点阐述了电化学储能材料中机器学习的工作流程和应用,包括结构化数据驱动下数据收集、特征工程和机器学习建模以及图形、表征图像和文献文本这类非结构化数据驱动下的模型构建和应用。进一步,厘清电化学储能材料领域机器学习面临的三大矛盾且给出对策,即高维度与小样本数据的矛盾与协调、模型复杂性与易用性的矛盾与统一、模型学习结果与专家经验的矛盾与融合,并提出构建“领域知识嵌入的机器学习方法”有望调和这些矛盾。本文将为机器学习在电化学储能材料设计和性能优化中的应用提供参考。

锂离子电池电极材料的断裂现象及其研究进展

锂离子电池中的多场耦合问题是目前研究的热点,其中电极材料的断裂行为更是目前固体力学的研究前沿.锂离子电池电极材料的断裂现象与电池性能退化存在密切关系,是锂离子电池中的核心力学问题之一,也是研究电池力学-电化学耦合失效的关键课题.本文从锂离子电池的结构和组成入手,介绍了电极材料断裂与电池充放电过程中电化学性能退化的相关机理,综述了观测电极材料断裂的实验现象,并重点评述了锂离子电池电极材料断裂的理论模型与数值分析等方面的最新国际研究进展.最后本文给出了这方面今后应进一步研究的问题.

高质量的材料科学文本挖掘数据集构建方法

科学文献中蕴含的大量历史数据和经验知识,对材料设计与研发具有重要参考价值.文本挖掘尽管能高效地探索并利用被存储在海量科学文献中的信息,但高质量文本数据的获取困难阻碍了其在材料领域更广泛的应用.本文从品质和数量双视角剖析了材料领域的文本数据质量问题及其相关研究工作,提出高质量的材料科学文本挖掘数据集构建方法.该方法通过可溯源的文献自动获取方案确保文本数据的源头可追溯;以下游任务为驱动对文献进行预处理以提升预标注文本语料的质量;基于材料四面体准则定义适配全体系的标签注释方案以完成对语料的高品质标注;利用融合材料领域知识的有条件文本数据增强模型实现材料文本数据量的扩充.在不同体系数据集上的实验结果表明,该方法可有效地提升下游文本挖掘模型的预测精度,其中在NASICON型固态电解质材料实体识别任务上的F1值达84%.本文为文本挖掘在材料领域的深入应用提供理论指导和解决方案,并有望推进数据与知识双向驱动的材料设计与研发.

场诱导软物质智能材料研究进展

场诱导软物质智能材料是指一类能够响应场作用并引起整个系统的量乃至质的改变的软物质材料.在场(磁场、电场、温度或者光等)的诱导下,材料内部微结构发生化学或者物理变化,从而导致材料某些宏观性质(机械、光学等)出现较大的变化,以达到某种智能控制的目的.本文系统介绍了磁流变液、电流变液以及高分子凝胶等几种典型的场诱导软物质智能材料,回顾了该领域近几年的研究及其应用进展,探讨了研究的前沿问题及发展趋势,特别指出了软物质智能材料的研究及应用呈现出的复杂性和跨学科性,需要各个学科的协同发展,才可能取得突破性进展.

热电材料的第一性原理高通量研究

热电材料是一种新型能量转换材料,在温差发电或通电制冷等领域具有广泛应用。热电优值ZT值是衡量热电材料能量转换效率的关键参数,ZT值要求热电材料具有优异的电输运性能及较低的热导率。传统第一性原理热电材料研究往往关注少量样本下的电热输运性质理解与优化,很难得到系统性的规律,也不利于新体系的设计优化。材料基因组计划力求通过大数据、高通量手段去加速材料设计与发现,具有广阔的发展前景。在热电材料研究领域,第一性原理高通量计算也将在新材料预测与性能优化等方面起到越来越重要的作用。另一方面,高通量研究也带来了新的挑战,譬如电热输运性质的高通量算法发展、大数据分析手段等等,这些方面的问题决定了高通量方法在材料应用中的效率与准确性。本文综述了热电材料中现有的电热输运性质高通量计算方法,介绍了这些方法具体的应用案例,并对高通量与热电材料结合的未来发展趋势进行了展望。

电流变液智能材料的研究进展

电流变液是一种电响应智能材料,由微纳米尺寸的介电颗粒分散在绝缘油中组成。从发现到现在的70余年中,虽然出现了种类繁多的电流变液,但是由于存在力学性能、沉降性能、再分散性能、零场黏度和电流密度等方面的问题,制约了电流变液在实际工业中的应用。巨电流变液的出现在一定程度上推进了电流变液的发展,但距离实现真正的工业化还有一些问题有待解决。主要从电流变液分散相、连续相和添加剂3个方面介绍了近期的研究成果,着重介绍了近期出现的4类具有代表性的分散相颗粒。并简单总结了电流变液的应用方向和前景、研究现状和未来发展方向。

BaTi_(1-x)Ce_(x)O_(3)陶瓷结构特性与介电性能的实验研究及第一性原理计算

BaTiO_(3)具有高介低损、廉价环保的优点,但其介电常数在相变温度附近发生非线性变化的特性限制了其在宽温稳定型电容器领域的应用。为改善BaTiO_(3)的介温特性,本工作利用固相合成法制备BaTi_(1-x)Ce_(x)O_(3)(x=0~0.20)陶瓷,在BaTiO_(3)的B位(Ti位)引入Ce掺杂,通过实验方法研究不同Ce掺杂量对陶瓷相演变、缺陷状态、微观形貌与介电性能的影响规律,并结合第一性原理计算方法探究掺杂改性的作用机理。结果表明:在所有陶瓷样品中,Ce元素均以Ce 4+形式完全进入B位。随着Ce掺杂量的增加,BaTi_(1-x)Ce_(x)O_(3)陶瓷的室温结构由四方/赝立方共存结构转变为正交/四方结构,再转变为赝立方相结构。由于Ce 4+与Ti 4+的离子半径差异,Ce掺杂使得陶瓷的晶格常数上升,导致局部晶格畸变与铁电结构长程有序度的降低,引起能带结构、态密度与电荷密度分布的变化,并诱发Ba空位与Ti空位的生成。相较纯BaTiO_(3)陶瓷而言,Ce掺杂使得陶瓷的平均晶粒尺寸出现先减小后增加的变化规律,而陶瓷的致密度则逐渐上升。BaTi_(1-x)Ce_(x)O_(3)陶瓷的峰值介电常数随Ce掺杂量上升呈现先上升后下降的变化规律,其介电常数峰值温度在x=0~0.08成分区间内由122℃缓慢下降至112℃,而在x=0.08~0.20区间内快速下降至-3℃。具有x≥0.06取值的BaTi_(1-x)Ce_(x)O_(3)陶瓷表现出弥散相变的介电行为,而x=0.20陶瓷具有弛豫铁电体的典型特征,室温介电常数3258.38(10 kHz),|Δεr/εr25℃|≤22%的温度区间为-60~87℃,介温稳定性符合EIA X5S标准。由此可见,B位Ce掺杂可以有效改善BaTiO_(3)介电常数在变温环境中的稳定性,这将为研发宽温范围内具有稳定介电性能的介质材料提供新的思路。

基于机器学习的钙钛矿锰氧化物材料设计

ABO_(3)钙钛矿锰氧化物因成本低廉和稳定性好,已成为反铁磁体中最热门的存储器材料。提高ABO_(3)钙钛矿锰氧化物的奈尔温度(Néel temperature,T_(N)),使之在室温下呈现反铁磁性,具有重要的意义。利用超多面体方法对特征变量的重要性进行排序,进而结合机器学习算法来筛选特征变量,并构建了极端梯度回归(XGBoost)机器学习模型,搭建了ABO_(3)钙钛矿锰氧化物的T_(N)在线预报平台。利用高通量筛选找到了T_(N)预测值高于室温的候选材料(Sr_(0.7)Ce_(0.1)Sm_(0.2)MnO_(3),308.5 K),其TN比已知最高的样本还高6.37%。该研究方法有助于实验工作者选择最有希望的材料来做实验,可以加快新材料的研发和性能突破。

Co-Cr-Re三元体系FCC相的1373和1473 K扩散动力学研究

制备了8对Co-Cr-Re体系FCC相的扩散偶样品,采用电子探针X射线显微分析仪测量其成分-距离曲线,利用Whittle-Green方法获得互扩散系数。在评估并确定了该体系子二元系的原子移动性参数后,结合热力学数据库与互扩散系数试验数据,评估优化三元系的原子移动性参数。通过对比成分-距离曲线、扩散通道和主扩散系数的计算结果与试验数据,验证了Co-Cr-Re三元体系原子移动性参数的准确性。

基于多面体畸变的高性能钙钛矿及衍生物的合成研究进展

以钙钛矿为代表的共点配位多面体晶体(CSCPC)具有独特而丰富的光、电、磁性质,在多铁材料、快离子导体、光电催化等方面具有广阔的应用前景.在众多CSCPC中,具有优异理化性质的相只是极少数.因此,如何通过结构调控获得这些相,一直是相关领域的研究热点和“卡脖子”问题.受此启发,本文从相结构的角度评述了近年来高性能CSCPC的合成研究,以期明确相转变的内在规律,并揭示其中所蕴藏的相调控机制.首先系统地总结了CSCPC中常见的多面体和晶格骨架的类型,并将多面体畸变大致分为偏移、转动、变形三大类.以此为基础,对各类材料合成方案进行分析和归纳,发现传统的合成方案多依赖于宏观尺度上对温度、压力、组分等外部物理条件的改变.近年来,新兴的合成方案聚焦于对多面体几何和拓扑结构的微观调控,如利用容忍因子和基板趋近效应来构造相结构.它们在本质上都遵循着共同的相调控机制,即通过引发多面体的畸变来诱导晶体转变成具有目标属性的相结构.不同的是,后者具有更强的目标导向性,但其适用面还局限在配位八面体的转动体系,如何拓展其应用范围尚存挑战性.此外,“明确引发畸变的根源及各畸变间相互作用”以及“基于计算机科学的定制化指导”都是优化合成方案的未来方向.本文所做的调研和评述以期为高性能CSCPC材料的设计和制备提供一些思路和启发.

基于机器学习的低弹性模量钛合金建模和预测的研究

针对钛合金弹性模量快速预测的需要,采用合金设计公式对原始合金数据进行转换,利用转换所得的Mo当量、d-电子结合次数和d-电子结合能作为数据集;采用多层感知器、随机森林网络和卷积神经网络三种机器学习方法,基于数据驱动方式搭建钛合金成分与弹性模量的关系模型。结果表明,相比随机森林网络模型和卷积神经网络模型,多层感知器模型具有更优的预测性能和预测精度。此外,多层感知器模型的预测能力符合预期,其相关指数评分达到0.66,均方根误差为7.54 GPa;说明多层感知器适用于医用钛合金的数据挖掘和研发。

研究生兼职辅导员的角色冲突及调适路径

研究生兼职辅导员是高校思想政治教育工作的重要组成部分,对于实现立德树人根本目标、落实“三全育人”格局、提升高校思想政治教育工作成效具有重要意义。“兼职”的工作属性和“研究生”“辅导员”的双重角色是研究生兼职辅导员角色冲突产生的主要动因,表现为角色内冲突和角色间冲突。研究生兼职辅导员角色冲突的调适,要明确研究生兼职辅导员的角色内涵,提高其角色认知,分清角色主次,实现角色的合并与转化,并通过挖掘工作资源,提升角色效能。

0.6%Pr,x%La:CaF_(2)的发光性能研究和Judd-Ofelt分析

氟化钙(CaF_(2))是一种良好的激光材料基质,具有较宽的透过范围(0.125~10μm)、良好的导热性(9.71 W/(m·K))和低非线性效应系数。在Pr:CaF_(2)晶体中,[Pr^(3+)-Pr^(3+)]团簇导致Pr^(3+)离子在较低浓度下出现荧光猝灭现象。在CaF_(2)中共掺入La^(3+)离子有可能打破[Pr^(3+)-Pr^(3+)]团簇。本研究通过温度梯度法(Temperature Gradient Technique,TGT),成功地生长了一系列共掺入不同浓度La^(3+)离子的Pr:CaF_(2)晶体。在室温下采用X射线粉末衍射、吸收光谱、荧光光谱和荧光衰减寿命对Pr,La:CaF_(2)晶体进行表征。Pr:CaF_(2)晶体共掺入La^(3+)离子后仍具有立方晶体结构。^(3)P_(0)→^(3)H_(6)(604 nm)和^(3)P_(0)→^(3)F_(2)(640 nm)处的最大受激发射截面分别为1.36×10^(-20)和3.18×10^(-20)cm^(2),半峰宽分别为17.0和3.8 nm。随着La^(3+)离子掺杂含量的增加,^(3)P_(0)→^(3)H_(6)(604 nm)处的半峰宽从15.84增加到18.53 nm。0.6%Pr,10%La:CaF_(2)(原子分数)的最大荧光寿命和光谱质量因子分别为45.82μs和145.8×10^(-20)cm^(2)·μs。上述结果表明:[Pr^(3+)-Pr^(3+)]离子淬灭团被打破,Pr,La:CaF_(2)晶体是潜在的激光增益材料,可应用于橙红色激光领域。

F掺杂Li_(2)OHX(X=Cl,Br)固态电解质的界面稳定性和离子输运的第一性原理计算研究

全固态结构的关键因素是固态电解质材料,它应具有良好的相稳定性和电化学稳定性,以及在室温下的高锂离子电导率。本研究采用第一原理计算,对F掺杂的Li_(2)OHX(X=Cl,Br)固态材料的相稳定性、电化学稳定性、化学稳定性和电子/离子传输特性进行了系统的研究。计算结果表明,F掺杂的Li_(2)OHX(X=Cl,Br)在0 K时是热力学亚稳态且宽带隙的电子绝缘体,可以通过实验合成。与一些硫化物和氧化物基固体电解质相比,该材料表现出更宽的电化学稳定性窗口(0.80-3.15 V)。此外,当与典型的正极材料(LiCoO_(2),LiMn_(2)O_(4),LiFePO_(4))接触时,F掺杂的Li_(2)OHX(X=Cl,Br)显示出良好的化学稳定性。对于离子输运性质,用F~-替代部分OH~-被证明能有效地降低Li_(2)OHX(X=Cl,Br)的锂离子迁移势垒。这些发现为进一步设计高性能固态电解质提供了一个理论指导。