摘要:在这项工作中,使用溶液制备方法制备了聚苯胺(PANI)(PANI)(PANI)和铅硫纳米颗粒(PBSNP)的纳米复合样品,以植入储能元件中。PANI/PBS纤维被不同的氧束的不同流体辐射:5×10 16、10×10 16和15×10 16离子。CM -2。由XRD,SEM,DSC和FTIR研究了复合材料。离子辐照后,T G和T M值分别降低了4.8℃和10.1℃。 以10 2 Hz至5 MHz的频率检查了未处理和受照射样品的电导率,电阻抗和电气模量。 此外,离子束在PANI/PBS的介电特性中引起了修改。 介电常数ε'从31提高到611,并通过通过将流量提高到15×10 16离子。CM -2。 此外,势能屏障W M从0.43 eV降低到0.23 eV。 确定了PANI/PBS样品的介电性能和结构特性的诱导变化。 这些修改提供了一个机会,可以将使用辐照的PANI/PBS样品用于多种应用,包括微电子,电池和电能的存储。离子辐照后,T G和T M值分别降低了4.8℃和10.1℃。以10 2 Hz至5 MHz的频率检查了未处理和受照射样品的电导率,电阻抗和电气模量。此外,离子束在PANI/PBS的介电特性中引起了修改。介电常数ε'从31提高到611,并通过通过将流量提高到15×10 16离子。CM -2。此外,势能屏障W M从0.43 eV降低到0.23 eV。确定了PANI/PBS样品的介电性能和结构特性的诱导变化。这些修改提供了一个机会,可以将使用辐照的PANI/PBS样品用于多种应用,包括微电子,电池和电能的存储。
为人类肌肉茎(Hmustem)细胞获得的临床前数据表明其在肌肉损伤的背景下的巨大修复能力。但是,它们的临床潜力受到移植后中等生存能力的限制。要克服这些局限性,它们在保护环境中的封装将是有益的。在这项研究中,研究了使用外部或内部凝胶化获得的可调节钙 - 阿尔金酸盐水凝胶作为Hmustem细胞封装的新策略。使用原子力显微镜通过压缩实验来表征这些水凝胶的机械性能。测量的弹性模量强烈取决于胶凝模式和钙/藻酸盐浓度。分别在内部和外部凝胶化后制备的水凝胶获得了从1到12.5 kPa和3.9至25 kPa的值。此外,水凝胶的机械性能差异是由其内部组织产生的,具有内部凝胶的各向同性结构,而外部模式导致各向异性。进一步表明,释放后,保留了藻类水凝胶中掺入的Hmustem细胞的生存力,形态和肌原分化char术。这些结果表明,封装在钙钙酸钙水凝胶中的Hmustem细胞保持其功能,从而可以开发肌肉再生方案以提高其治疗功效。
尤其是,我们调查了针对基于晶格的密码系统中多项式乘法的实施工程,其中具有指令套件的架构架构/扩展ARMV7-M,ARMV7E-M,ARMV7E-M,ARMV8-A和AVX2。本文有三个重点:(i)模块化算术,(ii)同态和(iii)矢量化。对于模块化算术,我们调查了蒙哥马利,巴雷特和panthard乘法。对于同构,我们调查(a)各种同态,例如cooley-tukey FFT,良好 - 托马斯FFT,Bruun的FFT,Rader's FFT,Rader's FFT,Karat-suba和Toom – Cook; (b)与系数环相邻的各种代数技术,包括定位,Schönhage的FFT,Nussbaumer的FFT和系数环开关; (c)与多项式模量相关的各种代数技术,包括扭曲,组成的乘法,∞评估,截断,不完全转化,步骤和toeplitz矩阵矢量 - uct。为矢量化,我们调查了同态和矢量算术之间的关系。然后,我们进行了几个案例研究:我们比较了二锂和kyber中使用的模块化乘法的实现,解释了如何在Saber中利用矩阵对矢量结构,并回顾了NTRU和NTRU Prime与矢量化的转换设计选择。最后,我们概述了几个有趣的实施项目。
在外部施加的载荷下,颗粒包装形成了力链网络,这些网络取决于晶粒的接触网络和刚度。在这项工作中,我们研究了可变刚度颗粒的包装,我们可以通过更改包装中各个颗粒的刚度来指导力链。每个可变刚度颗粒都是由硅胶壳制成的,该壳封装了由低熔点金属合金(田间金属)制成的芯。通过通过共同设置的铜加热器发送电流,可以通过焦耳加热熔化每个粒子内部的金属,从而导致颗粒的软化。随着粒子冷却至室温,合金凝固,粒子恢复了其原始刚度。为了优化包含软颗粒和刚性颗粒的颗粒包装的机械响应,我们采用了一种进化算法,结合了离散元素方法模拟,以预测将在组装边界上产生特定力输出的刚度模式。使用可变刚度颗粒的2D组件在实验中构建了预测的刚度模式,并使用光弹性测量了组装边界不同点处的力输出。此结果是制造机器人颗粒超材料的第一步,可以动态地调整其机械性能,例如力传输,弹性模量和按需频率响应。
键由玻璃的磷酸盐成分贡献。结果,Inaba等人对Young的模量的预测。[3]比依赖MM模型中使用的氧化物解离能的值更接近测量值,特别是对于磷酸盐玻璃。在最近对Okamoto等人的Zn-SN-磷酸玻璃机械性能的研究中。[4],通过使用金属氧键距离和金属离子配位数(由X射线和中子衍射研究确定[5-7])来修改Inaba模型[5-7],以钙化离子堆积分数(V P)。此外,Okamoto等。修改了Inaba等人使用的解离能。与四面体相比,与邻近的p -tetrahedra相比,通过一个(q 1)或两个(q 2)布里牛根键相比,要考虑不同的协调环境,特别是对于SN 2 + -Polyhedra,并说明了孤立的PO 4 3-(Q 0)四面体的更大刚度。Okamoto的单个氧化物解离能和体积的新值改善了对弹性模量和维克斯硬度的预测,这些弹性模量和维克硬度的硬度是几个系列X Zno-(67 -x)Sno -33p 2 O 5玻璃,具有有用的光子末端特性的组合物[4]。最近,Shi等人。[8]通过指出构成氧化物玻璃结构的金属多层的有效体积并不是构成多面体的离子半径的总和,但还必须在该多面体中包括无知的空间。通过更换
活化的碳(AC)可以添加到聚合物基质中以实现电导率,从而导致潜在的传感器应用。在这项研究中,我们评估了与聚苯二甲酸酯(PBT)/聚酰胺6(PA6)混合物混合时AC的拉伸强度。PBT/ PA6/ AC复合材料是通过0、2、4、6、8和10%AC的注射成型制备的。在国际标准化组织527标准组织之后,对样品进行了拉伸测试。PBT/PA6/2%AC,PBT/PA6/4%AC,PBT/PA6/6%AC和PBT/PA6/8%AC样品的拉伸强度分别为45.13、44.60、42.48和41.82 MPA。这些值高于没有AC的PBT/PA6混合物的(40.93 MPa)。将AC掺入PBT/PA6混合物中会增加拉伸强度。PBT/PA6/2%AC样品具有最高的拉伸强度,而PBT/PA6/10%AC样品的拉伸强度比PBT/PA6混合物低39.79 MPa。所有PBT/PA6/AC样品的拉伸模量高于PBT/PA6混合物。将AC添加到PBT/PA6混合物中时,微结构变得更小,更细,增强了凝聚力并改善机械性能。这项工作中分析的方法的可疑应用领域是,PBT/PA6混合物可以用少量AC回收为导电聚合物复合材料。
现代电子设备,微机械设备和应用要求对重量或成本比率高可靠性,包括刚性和兼容底物上多层薄膜的各种组合,而使用的材料的机械性能可能会有所不同。近年来,弹性模量和泊松比的差异变得越来越明显。因此,需要对弹性材料特性不匹配影响的更深入的观点进行更深入的观点的强烈推动。通过Hutchinson和Suo描述的自发屈曲方法很容易地测量薄膜在不同底物材料上的粘附。但是,原始方法进行了几个简化。是,省略薄膜和底物之间弹性不匹配的影响的变化,基于当时使用的材料的较小变化,这对于具有较大弹性特性的现代材料组合而言并非如此。可以通过邓德斯参数描述两种不同材料之间界面上的弹性不匹配。在这项工作中,根据原始模型的一般描述,将有限元建模与分析解决方案结合使用,以扩展Hutchinson和SUO方法的可用性,用于与更多不同的材料一起使用,具有更高的精度。获得的结果指出了一个事实,即无视Dundurs参数在评估与加载模式相关的粘附能量时引入了重大错误,证明了正确包括弹性不匹配的必要性。
小梁网(TM)细胞中的交联肌动蛋白网络(氏族)可能通过改变TM细胞功能和刚度来增加IOP。但是,缺乏直接证据。在这里,我们开发了转化的TM细胞,形成自发荧光标记的氏族。通过将转化的青光眼TM(GTM3)细胞与柔抗脱反应-EGFP-BLASTR慢病毒载体载体并用BlastCidin选择,构建了稳定的细胞。使用原子力显微镜研究了GTM3-氟法中GFP细胞的刚度。还测量了用/不含地塞米松/TGFβ2处理的原代人TM细胞中氏族的弹性模量,以验证在GTM3-氟法中GFP细胞中的发现。对用1μM拉氏蛋白B或Phrodo Bioparticle处理的GTM3-氟法中的活细胞成像分别确定肌动蛋白稳定性和吞噬作用。GTM3-脱反性GFP细胞形成自发氏族,而无需诱导TGFβ2或地塞米松。与没有氏族的细胞相比,含有细胞的氏族显示出升高的细胞刚度,对latrunculin b诱导的肌动蛋白去聚合的抗性以及造成的吞噬作用。用来塞米松或TGFβ2诱导的氏族的原代人TM细胞也被僵硬,吞噬细胞较少。GTM3- LIFEACT-GFP细胞是研究TM中氏族的机械生物学和病理学的新工具。这些细胞的初始表征表明,氏族至少有助于TM细胞的一些青光眼表型。
本文提供了对Combettes和Pesquet [4]引起的tseng型拆分算法的定量分析,用于同时解决原始问题以及双包容性问题,两者都使用非常通用的复合操作员进行配制,均使用非常普遍的复合操作员,涉及涉及单线性组合和平行式和平行的单位元素的混合物。具体而言,我们表明,如果所涉及的操作员的个别总和是统一的单调,那么对于由算法产生的序列的个体组件的强收敛来说,具有简单的同时收敛速度,该算法分别与原始和双重包容性问题相对应(仅在某些方面),仅在某些方面依赖(正常的),这是在某些方面的依赖(正常的)。关于启动参数,该方法中涉及的误差项和模量的融合率见证了操作员的均匀单调性(在[8]的意义上)(参见定理4.7)。没有任何均匀的单调性假设,算法会弱收敛(如[4]所示),但即使在有限的尺寸情况下,通常也没有可计算的收敛速率,因为人们可以使用Specker引起的可计算理论的结果来显示[15](另请参见[10,13]中的讨论)。在这种情况下,下一个最好的事情是构建有效的序列(x n)的效率所谓的亚愿速率,即在表达式1