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开发多功能、准确的人工智能预测技术
根据成分和加工参数（例如温度和压力）预测目标材料的性能。这种方法加速了材料的开发。当已知材料的物理性质受其加工后微观结构的强烈影响时，可以通过将微观结构相关数据（例如 x 射线衍射 (XRD) 和差示扫描量热法 (DSC) 数据）纳入模型中来有效提高模型的性能预测精度。然而，这些类型的数据只能通过实际分析加工后的材料来获得。除了这些分析之外，提高预测精度还需要预先确定的参数（例如材料成分）。3. 该研究小组开发了一种人工智能技术，能够首先选择潜在的有前途的
确定锂离子电池中的寄生能力...
骑自行车电池发生故障是时间的过时，并延迟了数据的分析，这是开发新电池化学物质的关键。一个持续的挑战是确定寄生反应的活性，这可以显着影响锂离子电池的性能和寿命。原位电化学量热法是研究这些寄生反应的领先技术。电池循环微量钙化液解决方案将敏感的等温微量钙化与电化学分析相结合。在这项工作中，它用于测量松下NCR18650GA细胞的寄生能力。结果可用于判断细胞质量，有助于主动材料制定，研究添加剂的影响，研究固体电解质相间的形成和生长，以及循环和日历寿命预测模型的输入。
NPTEL 教学大纲 - 材料特性
材料与技术介绍，结构分析工具：X射线衍射：相位识别、索引和晶格参数确定、使用各种模型进行分析线轮廓拟合、中子衍射、反射高能电子衍射和低能电子衍射；显微镜技术：光学显微镜、透射电子显微镜（TEM）、能量色散X射线微分析（EDS）、扫描电子显微镜（SEM）、卢瑟福背散射光谱（RBS）、原子力显微镜（AFM）和扫描探针显微镜（SPM）；热分析技术：差热分析（DTA）、差示扫描量热法（DSC）、热重分析（TGA）；电气表征技术：电阻率、霍尔效应、磁阻；
反应材料碎裂行为与能量释放的基础研究
反应材料 (RM) 是一类由金属、金属氧化物和/或聚合物组成的工程颗粒复合材料。这些复合材料在国防应用方面很有吸引力，因为它们的碎裂和能量释放特性或热机械行为可增加向目标的有效能量传递。了解和预测 RM 的热机械行为对于有效设计和应用这些材料至关重要。在这项工作中，我们制作了具有不同成分、孔隙率和粒度的铝和 Al/PTFE RM 样品，以产生不同的机械响应和能量释放。准静态压缩试验、Kolsky 杆压缩试验和高速冲击研究用于评估 RM 样品在应变率在 10 −3 s −1 和 10 5 s −1 之间的机械响应。开发并验证了一种广义参数化模型，用于预测具有不同成分、孔隙率和粒度的 RM 的准静态材料响应。Kolsky 棒样本的碎片分布和高速撞击研究用于评估现有的碎片模型，表明广义的 RM 碎片模型仍然难以捉摸。展示了最小能量状态碎片模型在预测动态碎片粒状复合材料的特征碎片尺寸中的应用，并讨论了其局限性。弹式量热法和通风量热法实验用于探索本质上是多相的 RM 燃烧特性。开发了一种相位兼容的吉布斯最小化自由能平衡求解器，以改进对 RM 反应的能量释放和平衡产物状态的预测，并使用弹式量热法测量进行了验证。关键词：反应材料、铝/PTFE 燃烧、颗粒复合材料、动态碎裂、多相平衡建模、Grady 碎裂模型
关于聚苯乙烯/MWCNT的简短沟通研究...
摘要这项研究的目的是为任何量热法制造一种新型的温度传感器。引入了一种新的混合溶液方法，以制备聚苯乙烯/多壁碳纳米管纳米管纳米复合样品，其重量百分比为0.05、0.1、0.1、0.28、1和2的MWCNT。为了证明包含在聚合物基质中的分散状态，应用了SEM分析。另外，进行了XRD和拉曼光谱分析。在包含的约0.28重量％的情况下，研究并实现了电渗透阈值。最后，从室温到〜100ºC的样品测量样品的电阻。因此，对于大多数纳米复合材料样品，在T g之前和之后观察到正温系数和负温度系数效应。在20-50ºC下实现了电阻 - 温度曲线的最佳线性响应，该曲线使用二阶拟合曲线可以用来将T0〜70ºC用光。结果表明，在渗透阈值附近的聚苯乙烯/多壁碳纳米管纳米复合材料可以用作量热法的温度传感器。关键字：温度传感器，量热法，电渗透阈值，聚苯乙烯/MWCNT纳米复合材料，电阻。1。在过去的二十年中，由于纳米填充剂（例如碳纳米管（CNT））增强的聚合物材料（CNTS）吸引了科学和工业社区的广泛关注。CNT是聚合物基质的理想增强填充剂，因为它们的纳米尺寸，高纵横比，更重要的是它们出色的机械强度，电气和导热率[1]。聚合物-CNT纳米复合材料在柔性电池，太阳能电池，抗固定器件，电磁干扰屏蔽，辐射屏蔽和电池，超电容器，超电容器，压电电气传感器，温度传感器和辐射传感器[2-11]中具有巨大的潜在应用[2-11]。
一种针对疟疾病原体恶性疟原虫的溴结构域PFBDP1的新型抑制剂
疟疾中耐药性的兴起需要探索新颖的治疗策略。靶向表观遗传途径可以开放新的有前途的治疗途径。在这项研究中，我们关注PF BDP1，这是恶性疟原虫中必不可少的溴脱域蛋白。 利用泛选择性溴结构域抑制剂MPM6，我们确定了有效的初始命中率，然后将其开发到纳摩尔粘合剂中。 通过虚拟对接，等温滴定量热法和X射线晶体学的结合，我们阐明了新抑制剂与PF BD1的分子相互作用。 我们的发现包括PF BD1和PV BD1与这些抑制剂的第一个共晶结构，提供了对其结合机制的见解。 使用PF BDP1在恶性疟原虫中的有条件敲低的进一步验证表现出对抑制剂的寄生虫敏感性，强调了其作为针对疟疾的靶向治疗方法的潜力。在这项研究中，我们关注PF BDP1，这是恶性疟原虫中必不可少的溴脱域蛋白。利用泛选择性溴结构域抑制剂MPM6，我们确定了有效的初始命中率，然后将其开发到纳摩尔粘合剂中。通过虚拟对接，等温滴定量热法和X射线晶体学的结合，我们阐明了新抑制剂与PF BD1的分子相互作用。我们的发现包括PF BD1和PV BD1与这些抑制剂的第一个共晶结构，提供了对其结合机制的见解。使用PF BDP1在恶性疟原虫中的有条件敲低的进一步验证表现出对抑制剂的寄生虫敏感性，强调了其作为针对疟疾的靶向治疗方法的潜力。
导航EPR：通过基于自然的聚合物整合和
在我们的高级实验室中，我们对经过处理的纸进行了全面的分析测试套件。傅立叶变换红外光谱（FTIR）证实了新的酯键的形成，其明显的吸收峰出现在1730 cm⁻见附近，表明成功嫁接。差异扫描量热法（DSC）和热重分析（TGA）证实，该纸张在超过230°C的温度下保持结构完整性，这是包装暴露于各种气候和分布条件的基本参数。动态机械分析（DMA）表明，该论文在广泛的温度范围内保留了稳定的粘弹性模量，从而确保了一致的机械性能。通过扫描电子显微镜（SEM）和原子力显微镜（AFM）进行高分辨率成像显示出均匀的，无缺陷的表面形态，证明了我们整合过程的功效。通过扫描电子显微镜（SEM）和原子力显微镜（AFM）进行高分辨率成像显示出均匀的，无缺陷的表面形态，证明了我们整合过程的功效。
电池性能和生命周期评估的非破坏性表征技术
提高电池的性能和效率是使电动汽车更广泛采用和有效使用间歇性可再生能源的关键。但是，这种增强需要对控制电池在整个寿命中控制电池功能的基本机制的监视，并提高监视。不幸的是，从电池密封到生命的末期，它们仍然是一个“黑匣子”，我们对商用电池健康状况的了解仅限于当前（i），电压（V），温度（t），阻抗（R）测量，在使用过程中，在使用中，在使用量和模块的情况下，对电池和型号不足的型号和不足的型号进行了过度稳定。尽管Operando表征领域并不是什么新鲜事物，但能够在现实条件下跟踪商业电池性能的技术的出现已经解锁了一系列化学，热和机械数据，这些数据有可能彻底改变新的和使用的锂离子设备的开发和利用策略。In this Review, we examine the latest advances in non-destructive characterization techniques, including electrical sensors, optical fibres, acoustic transducers, X-ray-based imaging and thermal imaging (infrared camera or calorimetry), and their potential to improve our comprehension of degradation mechanisms, reduce time and cost, and enhance battery performance throughout their three main life stages: during the manufacturing process, during their utilization and,最后，在他们生命的尽头。
