MSE 485 生物材料 (3 个学分) 本课程介绍与生物实体衍生或相关材料的合成、特性、加工/制造和应用相关的基本方面。本课程重点介绍生物材料,其应用范围广泛,不仅限于医学或临床用途。本课程强调生物系统独特的机制和功能,以及利用一种或多种材料系统实现的预期结果。本课程涵盖的基本概念包括:不同类别的生物材料之间的差异;生物材料的毒性与生物相容性;生物材料的体积特性与表面特性;生物材料与不同环境的相互作用;生物材料的稳定性和降解;用于传感和生物电子应用的生物材料;用于能源、软机器人和响应材料应用的生物材料;以及用于药物输送的生物材料。
摘要 本研究致力于评估大型语言模型 (LLM)(例如 GPT-3.5-Turbo、GPT-4 和 GPT-4-Turbo)从材料科学科学文献中提取结构化信息的能力。为此,我们主要关注信息提取的两个关键任务:(i) 对所研究材料和物理特性的命名实体识别 (NER) 和 (ii) 这些实体之间的关系提取 (RE)。由于材料信息学 (MI) 中明显缺乏数据集,我们使用基于超导体研究的 SuperMat 和通用测量评估语料库 MeasEval 进行评估。将 LLM 执行这些任务的性能与基于 BERT 架构和基于规则的方法(基线)的传统模型进行对比。我们介绍了一种用于比较分析复杂材料表达的新方法,强调化学式的标准化以解决材料科学信息评估中固有的复杂性。对于 NER,LLM 在零样本提示下无法超越基线,在少样本提示下仅表现出有限的改进。然而,使用适当的 RE 策略进行微调的 GPT-3.5-Turbo 优于所有模型,包括基线。在没有任何微调的情况下,GPT-4 和 GPT-4-Turbo 在仅提供几个示例后就表现出了卓越的推理和关系提取能力,超越了基线。总体而言,结果表明,尽管 LLM 在连接概念方面表现出相关的推理能力,但对于需要提取复杂的特定领域实体(如材料)的任务,专门的模型目前是更好的选择。这些见解为未来工作中其他材料科学子领域提供了初步指导。
汽车行业正在朝向可持续和高性能材料的范式转变,这是由于需要提高燃油效率,降低碳排放和增强的车辆耐用性而驱动的。先进的材料创新,包括轻型合金,高强度复合材料和基于生物的聚合物,正在改变汽车设计和制造。由人工智能(AI)和机器学习(ML)提供支持的数据驱动材料科学的整合正在加速材料发现,性能优化和生命周期评估。本研究探讨了可持续材料在汽车制造中的作用,重点是它们对轻巧,结构完整性和可回收性的影响。关键重点是用于材料选择的AI增强预测分析,从而实现了机械性能,耐腐蚀性和热稳定性的实时优化。此外,数字双胞胎模型在各种操作条件下促进了对物质行为的深入模拟,从而确保了长期的性能和安全性。采用智能制造技术,例如增材制造和高级涂料,进一步提高了材料效率和可持续性。此外,这项研究强调了循环经济原则在材料生命周期管理中的重要性,解决了可回收性,再制造和减少废物的策略。创新材料的案例研究,包括碳纤维增强的聚合物,铝 - 含量合金和石墨烯增强复合材料,在减轻体重和耐用性方面表现出显着的进步。通过利用数据驱动的见解,AI驱动的材料信息学和生命周期优化策略,汽车行业可以实现更大的可持续性而不会损害绩效。本研究对不断发展的材料格局进行了全面分析,为未来趋势,挑战以及计算建模在下一代汽车制造中的作用提供了见解。
设计,优化和制造。数值技术,例如有限元分析,验收动力学,第一原理计算和多尺度建模,可以有效地预测机构属性并优化设计。与此同时,人工智能和大数据分析可以通过机器学习发现新材料和反向设计。智能手段与自适应控制系统相结合,实现了生产过程的自动化和实时优化,从而提高了制造效率和精度。尽管数据和计算成本不足,但随着技术的进步,材料科学却朝着更高的精度和自动化方向发展。
MTSC 62460 液晶材料科学 2 学分(与 MTSC 72460 合并)让学生熟悉液晶科学的基本化学概念。这些概念包括液晶分子的结构和性质、化学不相容分子链段的可混合性规则和微观偏析、芳香族化合物(包括杂环和氟化芳族化合物)的物理和电子性质、脂肪族和全氟烃的性质、不饱和性和手性。本课程后面部分涵盖的其他方面涉及液晶设备中使用的辅助材料和新材料,例如聚合物、碳纳米材料、金属和半导体纳米颗粒以及光响应有机材料。先决条件:研究生学位。课程类型:讲座学时:2 讲座成绩模式:标准字母
材料无处不在。材料在生活的每个行业和方面都起着作用。材料科学和工程是对物质特性以及探索陶瓷,金属,聚合物和复合材料的新创造性用途的跨学科研究。材料科学家和工程师通过采用科学来解决工程问题,研究材料(生产,合成和加工,制造,使用,回收和回收)的整个生命周期。该工程学科是独一无二的,因为我们的研究始于以原子规模了解材料,从而可以预测和测量材料特性,并通过设计创建材料。你是什么