几十年来,晶界工程已被证明是调整金属材料机械性能的最有效方法之一,尽管由于晶粒尺寸在受到热负荷时迅速增加(晶体边界的热稳定性低),可实现的微观结构的细度和类型受到限制。在这里,我们部署了一种独特的化学边界工程 (CBE) 方法,增加了可用合金设计策略的多样性,这使我们能够创建一种即使在高温加热后也具有超细分级异质微观结构的材料。当应用于碳含量仅为 0.2 重量%的普通钢时,这种方法可产生超过 2.0 GPa 的极限强度水平,同时具有良好的延展性(>20%)。虽然这里展示的是普通碳钢,但 CBE 设计方法原则上也适用于其他合金。
熵相关的相位稳定可以允许多个主元素的组成复杂的固体解决方案。最初针对金属引入了大规模混合方法,最近已扩展到离子,半导体,聚合物和低维材料。多元混合可以利用散装材料以及界面和位错的新型随机,弱有序的聚类和降水状态。许多可能的原子配置提供了发现和利用新功能的机会,并创建了新的本地对称功能,订购现象和源自配置。这打开了一个巨大的化学和结构空间,在该空间中,未知的相位状态,缺陷化学,机制和性质(一些以前被认为是互斥的)可以在一种材料中进行核对。早期的研究集中在强度,韧性,疲劳和延展性等机械性能上。本综述将焦点转向多功能性能曲线,包括电子,电化学,机械,磁性,催化,与氢相关,不散热和热量特征。破坏性的设计机会在于将其中几个功能结合在一起,从而在不牺牲其独特的机械性能的情况下渲染高渗透材料。
©Panuwach/Istock/Getty Images生物技术 - 促销还是诅咒?我们可以使用它来创造一个更美好的未来,击败世界上的饥饿,治愈无法治愈的疾病,修复遗传缺陷吗?我们是否可以关闭进化的机会,改变基因,确定实验室中胚胎的特征和外观,创建设计师婴儿和完美的超人并延长寿命?考虑到生物技术,基因工程和基因疗法的当前进展,这些问题和其他问题出现了。学习者在生物技术和基因工程中经历并讨论行业,农业和医学的应用,成就和未来发展。此外,他们认识到边境地区并处理相关的道德问题。
本手册前两版的主要作者是 Giuseppe Sernia、Ian Ralby、Robert McLaughlin 和 Sofia Galani,William Anderson、Phillip Drew、Anthony Francis Tissa Fernando、Henry Fouche、Douglas Guilfoyle、Wolff Heintschel von Heinegg Ez Kwast、Benoit Le Goaziou、David Letts、Patrick J. McGuire、Andrew McLaughlin、Cameron Moore、Efthymios Papastavridis、Donald Rothwell、Wayne Clay Raabe、Eric Promar Steinmyller、Tim Stephens、Gunnar Stølsvik、Andrey Todorov、Gisela Vieira、Mark Wallbridge 和 Brian Steven Wilson 也提供了宝贵的意见和反馈。
为了应对这一挑战,Dierk Raabe及其同事开发了AI方法的鸡尾酒。此操作使团队能够在迭代过程中识别有希望的新合金,例如,对于Invar Steels。该过程以一项指令开头:“找到比常规选项便宜的温度范围x的invar合金。”在第一步中,AI系统从数据库中存储的数千种合金数据集中生成了大约一千个潜在的新不合金合金。接下来,包括人工神经网络在内的其他AI模型,将选项缩小到20或30个候选人。这些候选者通过物理计算进一步评估,例如基于密度功能理论的候选者。“材料的内部结构和特性取决于各种量子机械因素,例如原子或磁性之间的能量,”JörgNeugebauer解释说。“考虑到所有这些参数,并可以测试第一步中提出的合金是否表现出所需的特性。”
目前,GPS观察允许使用断层扫描衍生4-D大气(对流层或电离层)模型。为此,GPS数据用于估计对流层的倾斜对流层延迟(STD)(例如,Pottiaux,2010年)和电离层的倾斜总电子含量(STEC)(例如Bergeot等,2010)。层析成像方法包括通过体素(代表对流层或电离层)的体素离散数量(体素为3D像素,图1)。这允许在断层网格分辨率下获取有关这些参数的分布变化的信息(Mitchell和Spencer,2003年)。在不久的将来,使用Glonass和Future Galileo系统以及增加地面GNSS网络增加了STD和STEC的观察结果,这将减少对先验信息的依赖,最终导致大气中的层析成像主要基于数据(Bust and Mitchell,Mitchell,2008; Bender and Rababe,2007年)。
我们的目的是将离散事件模拟作为晶粒生长的细胞自动机模型的有效和数值准确的计算方法。为此,我们为两个知名模型开发了两个简单但相关的模拟器。我们的第一个模拟器实现了Raabe [1,2]以离散事件形式引入的概率细胞自动机。此细胞自动机以过渡概率模拟生长速率,如果计算以固定步骤进行,则构成伯努利过程。由于步长趋于零,因此此伯努利过程趋向于泊松过程。在此示例中,我们展示了离散事件模拟如何以其极限(即作为泊松过程)实现该模型,从而消除了Bernoulli近似中的数值错误。同时,我们在时间步进模型中演示了一个加速度,该模型随着时间阶梯式模型的缩小而增加。我们的第二次模拟是晶粒生长的偏心平方模型的离散事件实现[3,4]。通常会通过离散的时间模拟实现此模型,为此,必须选择时间步。一个大的时间步骤以增加错误的成本来改善执行时间,这表现为同时捕获事件的形式,这些事件不会发生在物理
Stephen Stefan 1,Peter Benner 2 MS,Christian Carbogno 6,C Sebastian Eible 12,Ralph Ernstorfer 13,14,Lucas Foppa 66,Christoph Freyoldt 15,Christoph Freyoldt,11,Anton Gladyshev 14,21,Four Korrami 11,Christoph 6,Christoph T.14,Koke t.kott t.kott t。托马斯·科斯(Thomas Kosch)23,伊戈尔(Igor 4),8 ms,11,克里斯蒂安·豪(Christian Hue libscher)11,安德鲁·J·洛格(Andrew J Logsdail)7,8 ms,7,7,8,8,1212,弗洛里安·梅尔斯(Florian Merz)26,托马斯·托马斯(Thomas a r Purcell)6,28 Sbail Xian 35,Yin 6,Yin 36,
编写一组线性方程的矩阵表示,并分析方程系统的解决方案查找特征值和本征媒介使用正交转换将二次形式减少到规范形式。分析序列和序列的性质。在平均值定理上求解应用程序。使用beta和伽马函数评估不正确的积分找到两个具有/没有约束的变量的功能的极端值。单元I:矩阵矩阵:矩阵的类型,对称;隐士偏度对称;偏斜;正交矩阵;单一矩阵;按梯形形式和正常形式的矩阵等级,高斯 - 约旦方法的非单个矩阵倒数;线性方程系统;解决同质和非均匀方程的求解系统。高斯消除方法;高斯Seidel迭代方法。单元-II:特征值和本征载体线性变换和正交转换:特征值和特征向量及其特性:矩阵的对角线化; Cayley-Hamilton定理(没有证据);查找矩阵的逆向和力量由Cayley-Hamilton定理进行;二次形式的二次形式和性质;通过正交转换单位-III将二次形式的形式降低至规范形式:序列与串联序列:序列的定义,极限;收敛,发散和振荡序列。系列:收敛,发散和振荡系列;一系列积极术语;比较测试,p检验,D-Alembert的比率测试; Raabe的测试;库奇的整体测试;库奇的根测试;对数测试。泰勒的系列。交替系列:Leibnitz测试;交替收敛序列:绝对和有条件收敛。单元-IV:微积分平均值定理:Rolle的定理,Lagrange的平均值定理,其几何解释和应用,Cauchy的平均值定理。
写出一组线性方程的矩阵表示并分析方程组的解 查找特征值和特征向量 使用正交变换将二次形式简化为标准形式。 分析序列和级数的性质。 解决均值定理的应用。 使用 Beta 和 Gamma 函数评估不当积分 找到有/无约束的两个变量函数的极值。 UNIT-I:矩阵 矩阵:矩阵的类型,对称;Hermitian;斜对称;斜 Hermitian;正交矩阵;酉矩阵;通过梯形和标准形式对矩阵进行秩计算,通过高斯-乔丹方法求非奇异矩阵的逆;线性方程组;求解齐次和非齐次方程组。高斯消元法;高斯赛德尔迭代法。第二单元:特征值和特征向量线性变换和正交变换:特征值和特征向量及其性质:矩阵的对角化;凯莱-哈密尔顿定理(无证明);用凯莱-哈密尔顿定理求矩阵的逆和幂;二次型和二次型的性质;用正交变换将二次型简化为标准形式第三单元:数列与级数序列:数列的定义,极限;收敛、发散和振荡数列。级数:收敛、发散和振荡级数;正项级数;比较检验、p 检验、D-Alembert 比率检验;Raabe 检验;柯西积分检验;柯西根检验;对数检验。交错级数:莱布尼茨检验;交替收敛级数:绝对收敛和条件收敛。 UNIT-IV:微积分中值定理:罗尔定理、拉格朗日中值定理及其几何解释和应用、柯西中值定理。泰勒级数。定积分在计算曲线旋转表面面积和体积中的应用(仅限于笛卡尔坐标系)、反常积分的定义:Beta 函数和 Gamma 函数及其应用。 UNIT-V:多元微积分(偏微分和应用)极限和连续性的定义。偏微分;欧拉定理;全导数;雅可比矩阵;函数依赖性和独立性,使用拉格朗日乘数法求二元和三元函数的最大值和最小值。