问题主机DOF 3D DOF主机/3D误差变量和收敛模式非均匀性动脉粥样硬化斑块 - 光束23529 761244 3%3%3%tranverse轴向应变,宿主 - > 3D复合cection cection cection spar - 光束89175 227675 2276739 4%25%25%25%25%25%25%的Edge Edge Ender-Ender 7 3D-3D-3D-3D-3D-3D-> - > 4560150 3% 30% Free-edge failure index, 3D -> HOST Composite notched specimen – Plate 10000 10000000 0.1% 3% Tensile peak stress, HOST -> 3D Multilayered beam – Beam 23595 63210 37% 0.4% Plastic strain, HOST -> 3D Double-swept blade – Beam 13200 203808 6% 1% Natural frequencies, HOST -> 3D Viscoelastic beam – Beam 5475 56400 10% 5% Modal loss factor, HOST -> 3D Randomly distributed RVE – Beam 13642 31524 43% 2% Local shear strain, HOST -> 3D Lattice structure – Beam 13584 617580 2% 1% Displacement, HOST -> 3D Three-point bending of a sandwich beam – Beam 14229 201504 1% 0% Transverse stress, HOST -> 3D Low-velocity impact on a bi-metallic plate – Plate 10659 856251 1% 16% Plastic strain, 3D -> HOST Large deflections in asymmetric cross-ply beams – Beam 5124 573675 1% 7% Shear stress, HOST -> 3D Disbonding in sandwich beams – Beam 41160 171888 24% 1% Peak load, HOST -> 3D Curing of a composite part –梁16569 599571 3%0%弹簧斜角,3D->主机
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卫生科学系 +技术部,HPL J 22,Otto-stern-Weg 7,8093ZürichSwitzerland电子邮件:Marcy.zenobi@hest.hest.hest.ethz.ch.ch.ch.ch.ch.ch.ch关键词:Microgels,Microgels,Bioinks,生物学,挤出生物插入,cartilage,Cartilage,Tissue Engineering Whycres and Mimalian Mimalian Mimalian Mimalian Mimalian Mimalian diverric
众所周知,材料的性能高度取决于其结构。对这种关系主题的研究始终是物质科学家的重点。由于其特殊的机械性能,较大的特定表面积,出色的电气/热传导3D网络以及特殊的多孔结构,因此已设计和应用多功能的层次纳米结构材料,用于各种材料系统,包括聚合物,金属,无机材料及其复合材料。研究材料的机械,电气,热和电化学特性的独特纳米结构的机制对于获取新知识和为开发新的高级材料铺平道路至关重要。因此,该领域的调查吸引了增加的研究兴趣。纳米材料特刊的目的是整理与设计和制造等级纳米结构材料及其各种应用领域的最新进步有关的最新贡献。
纳米科学和纳米技术是令人兴奋的研发领域,在电子,光学和磁性设备,生物学,医学,能量和防御中广泛应用。这些领域的核心是具有较低纳米尺度尺寸的新材料的合成,表征,建模和应用,我们称之为“纳米材料”。这些材料可以表现出异常的介质特性,包括纳米颗粒,涂料和薄膜,金属 - 有机框架,膜,纳米合金,量子点,自组件,2D材料,例如石墨烯和纳米管。我们的杂志纳米材料的目标是向跨学科科学受众发表有关纳米材料科学各个方面的最高质量论文。我们的所有文章都以严格的裁判和开放式出版。
pia.schweizer@cea.fr电子探针微分析(EPMA)是一种可靠且广泛使用的技术,可用于对科学和工业应用进行非破坏性,准确的材料表征。尽管对锂具有极大的兴趣(LI),并且迫切需要在微米级进行准确的非破坏性分析,但使用EPMA对LI的LI量化尚未成功进行。最近开发的周期性多层允许围绕特征性的li k发射〜50 eV [1]的能量范围的光谱,但是配备有弯曲的晶体光谱仪和标准商业化多层的微型探针检测和定量没有衍射光栅仍然具有挑战性。LI检测的困难是由不同的因素引起的:LI的荧光产量极低,很少有Li 1S核心孔的衰减产生的特征光子,有利于螺旋电子的发射。由于其低能量,光子甚至在离开样品及其最终涂层之前就被强烈吸收。因此,信号主要来自可能受到污染的薄表面层,并且可能对电子轰击敏感。微探针成分,尤其是通过分离窗口的进一步吸收光子,将降低测得的强度。由于Li K发射(2p - 1s转变)涉及价电子,因此Li发射带的形状高度依赖于价带中的状态密度(DOS),并且高度依赖于锂原子的化学状态。SCI。 2021,11,6385。 2022,51(4),403。SCI。2021,11,6385。2022,51(4),403。某些EV和强峰形变化的化学位移可能会发生,对于光元的EPMA应该是预期的[2,3],使定量分析变得复杂。这项工作显示了不同材料中LI定量EPMA的一些有希望的结果,包括电池化合物和LI浓度降至2%的金属合金。在整合新检测系统以及使用适用于低压EPMA的实际标准和校正程序进行定量程序之后,这是可能的。即使需要进行额外的调查,研究人员的锂表征也引起了极大的兴趣。我们表明,即使EPMA包含在重矩阵中,EPMA是对LI进行定量分析的强大工具,其元素显示出与LI相同的光谱范围内的特征发射带。这种新颖的LI量化方法比使用SEM或配备了多层光栅的ENER或电子微探针检测到其他技术更容易访问,并且比检测更便宜。[1] Polkonikov,V.,Chkhalo,N.,Pleshkov,R.,Giglia,A.,Rividi,N.,Brackx,E.,Le Guen,K.[2] Schweizer,P.,Brackx,E.,Jonnard,P。,X射线光谱。[3] Hassebi,K.,Le Guen,K.,Rividi,N.,Verlaguet,A.,Jonnard,P.,X-Ray Spectrom。(http://doi.org/10.1002/xrs.3329)在印刷中。
人工智能(AI)的最新进步彻底改变了用于储能技术(包括超级电容器和电池)的先进纳米材料的开发。AI驱动的方法可以使设计和发现,结构优化以及精确材料的性能预测,从而增强了储能解决方案。AI在材料设计中的整合促进了新型高性能纳米材料的识别。基于AI的未来可持续能源材料创新和可再生能源系统的具有成本效益的储能解决方案是重中之重。Subtopics of focus may include: Advanced energy storage materials;Novel new dimensions: Carbon-based nanomaterials and their heteroatom- doped GO, RGO, CNT, CNFs;Artificial Intelligence and future energy research;Artificial Intelligence for energy storage materials discovery;Solar-based and hybrid energy storage innovations and AI;AI for supercapacitor development: merits and demerits;AI for battery materials design;Behind安全电动电动电动电动电池的锂离子电池和替代电池系统。