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材料选择机械设计
杨氏模量 E 与密度 p 的关系 强度 与密度 p 的关系 断裂韧性 KI, 与密度 p 的关系 杨氏模量 E 与强度 的关系 特定模量 E / p 与特定强度 / p 的关系 断裂韧性 KI, 与杨氏模量 E 的关系 断裂韧性 KI~. 与强度 o,f 的关系 损耗系数 q 与杨氏模量 E 的关系 热导率 h 与热扩散率 a 的关系 T 膨胀系数 a 与 T 电导率 h 的关系 线性热膨胀 a 与杨氏模量 E 的关系 归一化强度 or/E 与线性膨胀系数 a 温度下的强度 a(T) 与温度 T 的关系 杨氏模量 E 与相对成本 CRP 的关系 强度 与相对成本 C R ~ 的关系 干磨损率与最大轴承压力 P,,, 的关系 杨氏模量 E 与能量含量 qp 的关系强度，o f，与能量含量，qp C.3 工艺选择图表 图表 P1： 图表 P2： 图表 P3： 图表 P4：
利用直接能量沉积制造 Ti-Nb-Cr-V-Ni-Al 难熔高熵合金
摘要：高熵合金 (HEA) 由 5–35 at% 的五种或更多种元素组成，具有高配置熵，不形成金属间化合物，具有单相面心立方结构或体心立方结构。特别是，耐火高熵合金 (RHEA) 基于在高温下具有优异机械性能的耐火材料，在室温下具有高强度和硬度，在低温和高温下具有优异的机械性能。在本研究中，使用直接能量沉积 (DED) 沉积了 Ti-Nb-Cr-V-Ni-Al RHEA。在 Ti-Nb-Cr-V-Ni-Al 的微观结构中，σ、BCC A2 和 Ti2Ni 相似乎与相图中预测的 BCC A2、BCC B2 和 Laves 相不同。该微观结构类似于铸造的 Ti-Nb-Cr-V-Ni-Al 的微观结构，并具有构造的细晶粒尺寸。发现这些微观组织的生长是由于 DED 工艺，该工艺具有快速凝固速度。细小的晶粒尺寸导致高硬度，测量的 Ti-Nb-Cr-V-Ni-Al 显微硬度约为 900 HV。此外，为了分析由耐火材料组成的 Ti-Nb-Cr-V-Ni-Al 的热性能，通过预热试验分析了热影响区 (HAZ)。由于 Ti-Nb-Cr-V-Ni-Al 的热扩散率高，HAZ 减小了。
通过X射线光子相关光谱探测纤维素纳米晶体的自组装动力学
假设：电荷稳定的胶体纤维素纳米晶体（CNC）可以通过改变体积分数来自组合成高阶的手性列结构。组装过程在各向同性至液晶相变的过程中表现出不同的动力学，可以使用X射线光子相关光谱（XPC）阐明该过程。实验::阴离子CNC分散在丙二醇（PG）中，并且水跨越了一系列体积分数，其中包括多个相变。加上传统特征技术，进行了XPC，以监视不同阶段的动态演化。此外，使用胶体棒获得了模拟的XPCS结果，并将其与实验数据进行了比较，从而提供了对系统动态行为的更多见解。发现::结果表明，在PG的自组装过程中，CNC的粒子动力学在三个阶段经历了阶梯衰变，与观察到的相一致。相变与布朗的总扩散率的总降低相关，降低了四个数量级，在理想的排斥性布朗杆系统中，降低了一千倍以上。鉴于分散在PG和水中的CNC中相似性的相似性，我们假设这些动态行为可以推断到其他
NIST 的电源杂志 - TSAPPS
尽管燃料电池技术最近取得了进展，但在实现高功率密度运行以满足严格的性能、耐用性和成本目标方面仍然存在重大挑战。这是因为缺乏对氧气、质子、热量和水的相互作用传输的基本了解。在这项研究中，我们采用实验和分析方法来研究使用 Toray 和 Freudenberg 扩散介质的水凝结，这两种介质具有不同的热和扩散特性。Toray 在干燥条件下表现更好，而 Freudenberg 在潮湿条件下表现更好。使用原位极限电流获得的干湿有效扩散率支持性能结果。中子图像显示，对于 Toray 材料，液态水存在于整个扩散介质层中，但对于 Freudenberg，液态水仅存在于陆地下，使通道下的区域保持开放以进行氧气传输。为了进一步了解这一基本机制，我们开发了一个 1-D 模型来模拟燃料电池性能。此外，我们发现水凝结行为受热导率和曲折度与孔隙度之比的乘积控制。该研究结果为改善材料设计和提高各种燃料电池运行条件下的能量转换效率提供了新的见解。
国会报告
史蒂夫·霍德尔（Steve Howdle）报告了可再生资源的新单体和聚合物的开发。已经使用了许多不同的来源来创建各种单体和聚合物。这些来源包括山梨糖醇，乳酸，ε-辅助酮和脂肪酸直接来自自然，包括从树皮和废物种子中的油中。该小组在利用超临界二氧化碳（SCCO₂）方面发展了重要的专业知识。，已经利用了SCCO₂的低粘度和高扩散率，以产生高效且可逆的增塑剂。这种原位增价允许在低至40°C的温度下进行聚合反应；在常规操作条件下可能低得多。在某些情况下，这些较低的温度工作条件为使用酶促催化剂提供了从可再生单体产生新的聚合物材料的机会。也有报道说，我们已经利用这些新单体制备了一系列新单体，这些单体是我们利用来创建新的DI和Terblock共聚物的。这些表现出广泛的应用，作为表面，涂料，考古材料的固结物以及可以用作压力感应粘合剂的硬质块材料。也已经证明了3-D打印中的新应用程序和机会。（图1）
利用纳米技术穿越血脑屏障——...
血脑屏障 (BBB) 是一种具有高度识别力的屏障，可防止外来病原体和物质进入大脑，由紧密连接的内皮细胞、粘附连接、周细胞和星形胶质细胞终足组成。内皮细胞是血脑屏障的核心骨架，为其他成分提供附着结构，以协助保护。紧密连接有助于保持 BBB 的低通透性，确保跨膜扩散率低。粘附连接通过与细胞骨架的连接为 BBB 提供结构稳定性 [6]。星形胶质细胞通过其终足在 BBB 内发挥作用，终足将它们与内皮细胞和周细胞连接起来 [7]。它们应对神经炎症、清除神经递质并协助周细胞调节 BBB [8]。周细胞通过与内皮细胞进行通讯在 BBB 中发挥作用，它们覆盖了绝大多数内皮细胞。它们在血脑屏障的维护中起着至关重要的作用，通常会根据屏障上的变化调整成分。此外，周细胞与星形胶质细胞和内皮细胞一起参与血管系统的发育，通常直接与血管接触 [6]。由于内皮细胞的紧密性质以及紧密连接、星形胶质细胞和周细胞的作用，除非血脑屏障明确允许，否则扩散和分子交换会很困难。
原子模拟，中等尺度的分析和对普通波特兰水泥和地球聚合物糊的热性质的实验验证
普通波特兰水泥（OPC） - 由于其出色的TES能力，良好的机械性能和低成本，因此已广泛用于热量储能（TES）应用。在这项尝试中，这项工作提出了一种升级程序，以对两种由OPC和杂化水泥制成的水合糊的特性进行建模（即一种替代的H污染物粘合剂），后者用于基于Geopolymer的复合材料（GEO）。首先，采用基于能量最小化和分子动力学的原子方法来建模CSH（硅酸盐水合钙）和NASH（铝硅硅酸盐水合物）阶段的热行为和热储存能力，这是基于OPC的Paste和Geo的主要阶段。然后，提出了提出的上缩放优化程序和中尺度的FEM均质化技术，以将基于OPC的糊和GEO的原子主要阶段的TES参数与均质的Meso/Macro量表值联系起来。为此，在OPC和GEO糊剂上的实验程序的结果都被视为校准/验证数值工具的基准。在几个尺度上进行的有希望的模拟和上刻度程序的模拟在均质化的温度依赖性热容量和热扩散率方面证明了与分析混合物的实验数据良好的一致性。2023 Elsevier Ltd.保留所有权利。
高度有序的相超分子材料
高效的长距离能量传输对于光电和光收集设备至关重要。尽管有机分子的自组装纳米纤维表现出较长的激子扩散长度，但将这些纳米纤维排列成具有相似性质的大型有序域的薄膜仍然是一个挑战。本文展示了如何用离散长度的寡二甲基硅氧烷（o DMS）侧链对 C3 对称羰基桥接三芳胺三酰胺 (CBT) 进行功能化，从而形成完全覆盖的表面，其中排列的域最大可达 125 × 70 μ m 2，可在其中进行长距离激子传输。域内的纳米级形貌由高度有序的纳米纤维组成，纳米纤维在柔软的非晶态 o DMS 基质内具有离散的柱间距。o DMS 可防止 CBT 纤维捆绑，从而减少 CBT 柱内的缺陷数量。因此，这些柱具有高度的相干性，导致激子扩散长度为几百纳米，激子扩散率（≈ 0.05 cm 2 s − 1）与结晶四苯并菲相当。这些发现代表了通过使用 o DMS 功能化实现高度对齐的纳米纤维完全覆盖表面的下一步。
使用 Thorpe 排序估计混合的两种方法的比较
使用 Thorpe 排序和尺度分析对 2017 年春季收集的一些高分辨率 CTD 数据进行了分析，包括常用的“Thorpe 尺度”方法和较少使用的方法，该方法基于直接估计“可用翻转势能”（AOPE）：混合“湍流斑块”中原始密度剖面与排序密度剖面的势能之间的差异。剖面仪的速度各不相同，因此空间（垂直）采样不均匀。开发并描述了一种方法，将 Thorpe 缩放和 AOPE 方法应用于这种不均匀采样的数据。 AOPE 方法似乎对“背景”浮力频率 N 的估计（约束性较差）不太敏感。虽然这些方法通常用于首先估计湍流动能的耗散率 « K，但真正的目标是估计密度扩散率 K r，从而估计混合对密度分布的净改变。两个易于测量的无量纲参数被提出作为混合斑块“年龄”或“状态”的可能指标，这可能有助于解决总湍流能量和耗散如何在动能和势能成分之间分配的问题，以及测量的 AOPE 中有多少最终会改变背景分层。下面提供了一个关于其如何工作的推测性示例。
海洋垂直混合：审查和具有非局部边界层参数化的模型
摘要。如果未解决的物理学的模型参数化（例如上海混合过程的种类）将在对气候重要的时间和空间范围内保持范围很大，则必须强烈基于物理。的观察，理论和海洋垂直混合模型。确定了两种不同的机制：在各种表面强迫条件下（稳定，不稳定和风驱动），在表面附近的边界层中混合海洋混合，以及由于内部波，剪切不稳定性和双重扩散而导致海洋内部混合（由不同的热和盐分子扩散速率引起）。通常应用于上大洋的混合方案不包含一些潜在的边界层物理。因此，开发了海洋边界层混合的新参数化，以适应某些物理学。它包括一个用于确定边界层深度h的方案，其中对散装理查森数字的垂直剪切的湍流有参数为参数。给出了整个边界层中扩散性和非局部传输的表达式。扩散率是与表面层中湍流的模拟理论一致的，并且受其及其垂直梯度均与H处的内部值相匹配的条件。然后对此非局部“ k剖面参数化”（kpp）进行验证，并将其与替代方案（包括其大气相对）进行比较。它最重要的功能是