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范德华材料中自旋缺陷的同位素工程
范德华材料中的旋转缺陷为推进量子技术提供了有前途的平台。在这里，我们提出并演示了一种基于宿主材料的同位素工程的强大技术，以确切地提高嵌入式自旋缺陷的相干性能。专注于六角硼（HBN）中最近发现的负电荷硼空位中心（V B），我们在同位素上种植同位素纯化的H 10 B 15 N晶体。与HBN中的V b相比，同位素的自然分布与同位素的自然分布相比，我们观察到较窄且拥挤的V B旋转过渡以及延长的相干时间t 2和松弛时间t 1。对于量子传感，在我们的H 10 B 15 N样品中的V B中心在DC（AC）磁场敏感性中表现出4（2）个因子。对于其他量子资源，V B高级别水平的个体可寻址性实现了对三个最近的邻居15 N核自旋的动态极化和相干控制。我们的结果证明了同位素工程对增强HBN中量子自旋缺陷的特性的力量，并且可以很容易地扩展到改善广泛的范德华材料家族中的自旋Qub。
材料中的低能康普顿散射
在过去的十年中，在暗物质（DM）直接检测实验中取得了巨大进展。尽管现在有几个直接检测实验通过与电子的相互作用来搜索具有子GEV质量的DM（例如[1]及其参考），该质量区域仍有待充分探索。直接检测搜索DM的关键要素是对背景的详细理解。理解位于1 - 50 eV能量范围的背景尤其重要，因为相关的能量转移在亚GEV DM粒子和电子之间的碰撞中，例如，半导体通常是几个EV，很快就会迅速衰减以获得更高的能量[2]。康普顿散射探测器电子的环境光子可以产生低能电离事件，因此构成了搜索子GEV DM的实验中的重要背景。因此，必须对康普顿散射横截面和频谱进行可靠的计算，直到实验探测的最低能量。低能量处的差异康普顿散射横截面是使用相对论脉冲近似（RIA）计算的。RIA在许多计算软件程序中实施，包括GEANT4 [3-5]。FEFF计划[6-9]对RIA进行了改进，并在参考文献中发现。[10]比RIA更好地同意
MGP-S-00206 - 防卫省・自卫队
2022 年 4 月 27 日——m）。材料 原则上，应使用JIS材料标准符号输入备件或工具的材料。组装也是如此。中列出主要材料并写上“其他”。 n) 备件单位...
SWD 系列
技术数据压差滤芯更换：2.5 bar @ 25 °C 最大。最大允许压力：5.0 bar @ 25 °C 3.0 bar @ 300 °C（玻璃纤维） 构造材料 滤材： - 聚丙烯 - 棉 - 玻璃纤维 - 尼龙 - 涤纶 - 粘胶 内芯： - 聚丙烯 - 不锈钢 - 镀锡钢 - 尼龙 - 涤纶 垫片： - 丁腈橡胶 - 三元乙丙橡胶 - 氟橡胶 - 硅胶 - 聚四氟乙烯（仅 DOE） 尺寸 外径：2.5” (63 毫米) 内径：1” (26 毫米) 长度：10”、20”、30”、40”、50”、60”、80” 过滤面积 10”：0.05 平方米 20”：0.10 平方米 30”：0.15 平方米 40”：0.20 平方米 50”：0.25 米60”: 0.30 米 70”: 0.35 米 80”: 0.40 米
可重新配置的颗粒超材料中自适应力链的演变†
在外部施加的载荷下，颗粒包装形成了力链网络，这些网络取决于晶粒的接触网络和刚度。在这项工作中，我们研究了可变刚度颗粒的包装，我们可以通过更改包装中各个颗粒的刚度来指导力链。每个可变刚度颗粒都是由硅胶壳制成的，该壳封装了由低熔点金属合金（田间金属）制成的芯。通过通过共同设置的铜加热器发送电流，可以通过焦耳加热熔化每个粒子内部的金属，从而导致颗粒的软化。随着粒子冷却至室温，合金凝固，粒子恢复了其原始刚度。为了优化包含软颗粒和刚性颗粒的颗粒包装的机械响应，我们采用了一种进化算法，结合了离散元素方法模拟，以预测将在组装边界上产生特定力输出的刚度模式。使用可变刚度颗粒的2D组件在实验中构建了预测的刚度模式，并使用光弹性测量了组装边界不同点处的力输出。此结果是制造机器人颗粒超材料的第一步，可以动态地调整其机械性能，例如力传输，弹性模量和按需频率响应。
检测低能相互作用和材料中能量积累的影响。
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利用金属沉积进行增材层制造
在金属增材制造技术中，涉及金属沉积的技术，包括激光熔覆/直接能量沉积（DED，带粉末送料）或线材和电弧增材制造（WAAM，带线材送料），具有几个吸引人的特点。例如，可以提到高质量效率（LMD 为 50-80%，WAAM 为 100%）、大构建速率（超过 100 cm 3 / h）、具有有限孔隙度的良好微观结构以及构建梯度或多材料的能力。尽管相应的工艺已经开发了相当长一段时间，但对各种主题的研究工作仍然有很大的需求，例如新型或梯度材料的沉积、后处理和沉积材料的磨损行为。当前的特刊包括六篇文章，旨在介绍针对所有这些方面的最新原创研究，重点关注涂层而不是 3D 结构。
石墨烯在军事应用的胶凝材料中
本研究旨在开发新型胶凝材料，以满足军事应用对改善后勤基础设施日益增长的需求。为此，将具有优异机械、化学、热和电性能的二维 (2D) 材料石墨烯添加到水泥复合材料中，以增强其内部基质，以用于先进的军事应用。在选择两种不同的石墨烯资源后，获得了实验室生成的 (LGG) 和商业级石墨烯 (CGG)，并通过研究水泥混合物中的各种石墨烯百分比来确定它们的最佳分散性。通过光谱和微观技术探索石墨烯与其胶凝基质之间的化学和物理相互作用，并使用压缩测试进行机械分析。建立了复合材料的石墨烯-水泥微观结构/加工/性能关系，并将其与抗压强度和寿命联系起来。这项研究表明了石墨烯分散对水泥的硅酸钙水合物 (CSH) 凝胶和石墨烯表面之间的粘附力的重要性。分析表明，抗压强度较高的石墨烯-水泥混合物具有更好的微观结构模式，定性观察发现裂缝形成更细或更少。与不含石墨烯的参考材料相比，LGG 和 CGG 水泥基复合材料在 7 至 28 天的固化过程中均显示出抗压强度的增加，并且在 28 天内稳定地保持最小增加。石墨烯-水泥基材料的形态及其长期耐久性以及用于石墨烯-水泥基复合材料材料设计的计算工具正在研究中。
基于视觉的触觉智能，具有软机器人超材
机器人超材料代表了一种创新的方法，用于创建合成结构，将所需的材料特征与具体的智能结合在一起，模糊了材料和机械之间的边界。受到生物皮肤功能质量的启发，将触觉智能整合到这些材料中引起了研究和实际应用的重要兴趣。这项研究介绍了具有全向适应性和出色触觉感应的软机器人超材料（SRM）设计，结合了基于视觉的运动跟踪和机器学习。研究将两种感官整合方法与最先进的运动跟踪系统和力/扭矩传感器基线进行比较：具有高框架速率的内部视觉设计和外部视觉设计的成本效果。结果表明，内部视觉SRM设计达到了98.96％的令人印象深刻的触觉精度，实现了柔软和适应性的触觉相互作用，尤其对灵活的机器人抓握有益。外部视觉设计以降低的成本进行类似的性能，并且可以适应可移植性，从而增强材料科学教育和机器人学习。这项研究显着地使用了软机器人超材料中的基于视觉运动跟踪的触觉传感，以及GitHub上的开源可用性促进了协作并进一步探索了这种创新技术（https：// github .com /github .com /bionicicdl -sustech /sustech /softrobotictongs）。