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World File Search System热电学
预测激光粉末床融合添加剂制造过程中的鞭毛尿酸酯的热电学因子
添加剂制造（AM）工艺，例如激光粉末床融合，可以通过分层扩散和熔化粉末来制造物体，直到创建自由形式的零件形状。为了提高AM过程中涉及的材料的特性，重要的是要预测材料表征作为处理条件的函数。在热电材料中，功率因数是对材料如何将热量转化为电的有效性的量度。虽然较早的作品已经使用各种技术预测了不同热电材料的材料表征特性，但在AM过程中尚未探索机器学习模型的实现，以预测鞭毛尿酸酯（BI2TE3）的功率因数。这很重要，因为BI2TE3是低温应用的标准材料。作为概念证明，我们使用了有关涉及的制造处理参数的数据以及在BI2TE3 AM中收集的原位传感器监视数据，以训练不同的机器学习模型，以预测其热电功率因子。我们使用80％的培训和20％的测试数据实施了监督的机器学习技术，并进一步使用了置换功能重要性方法来识别重要的处理参数和原位传感器功能，这些特征最能预测材料的功率因数。基于合奏的方法，例如随机森林，Adaboost分类器和Bagging分类器，在预测功率因数方面表现最好，而袋装分类器模型则达到了90％的最高精度。此外，我们发现了前15个处理参数和原位传感器功能，以表征材料制造属性（例如功率因子）。这些功能可以进一步优化，以最大程度地提高热电材料的功率因数，并提高使用该材料制造的产品的质量。
共轭聚合物的两亲性侧链优化掺杂剂的位置，朝着有效的N型有机热电学
聚合物也已成为有机热电学的潜在候选物，[7,8]有可能提供柔性，大面积和低成本的能源产生或加热 - 可吸引人的应用，例如，可穿戴能量收获，目前是传统的脆性和通常的毒性或稀有毒性或稀有层次的材料，这些材料目前是不可能的。ther- moelectric材料通过优异ZT = S2σT /κ的无量纲数进行评估，其中S，σ，T和κ分别代表塞贝克系数，电气有效性，绝对温度和热电导率。大多数连接的聚合物的特征是低κ值，从本质上有助于高ZT。通过P型共轭聚合物（例如ZT> 0.25）（PEDOT）（PEDOT）（pEDOT）等最广泛的热电研究证实了这一点。[9,10] P型和N型热电材料的性能应在任何实际应用之前彼此配对。ever，基于N型共轭聚合物的热电设备在功率因数方面仍然远低于其P型对应物（s2σ）。[11,12]因此，有效的发展
共轭聚合物的两亲性侧链优化掺杂剂的位置，朝着有效的N型有机热电学
聚合物也已成为有机热电学的潜在候选物，[7,8]有可能提供柔性，大面积和低成本的能源产生或加热 - 可吸引人的应用，例如，可穿戴能量收获，目前是传统的脆性和通常的毒性或稀有毒性或稀有层次的材料，这些材料目前是不可能的。ther- moelectric材料通过优异ZT = S2σT /κ的无量纲数进行评估，其中S，σ，T和κ分别代表塞贝克系数，电气有效性，绝对温度和热电导率。大多数连接的聚合物的特征是低κ值，从本质上有助于高ZT。通过P型共轭聚合物（例如ZT> 0.25）（PEDOT）（PEDOT）（pEDOT）等最广泛的热电研究证实了这一点。[9,10] P型和N型热电材料的性能应在任何实际应用之前彼此配对。ever，基于N型共轭聚合物的热电设备在功率因数方面仍然远低于其P型对应物（s2σ）。[11,12]因此，有效的发展
开发空间探索漫游车数字双胞胎损坏检测
近年来，太空探索工作越来越集中于对火星和月球等行星和卫星的表面探索。这是通过使用流浪者来实现的，流浪者能够跨天体旅行并进行研究活动。但是，完成任务可能具有挑战性，必须及时解决问题，以避免丢失Sciminific Data甚至Rover本身。鉴于与火星（Olson，Matthies，Wright，Li，＆di）的有限通信能力，必须迅速检测到异常，因为没有现场人工干预的可能性。要面对这个问题，NASA分别开始开发其漫游者的物理双胞胎，例如对好奇心和毅力的乐观情绪（Cook，C。，Johnson和Hautalu-Oma）（Castelluccio，）。同时，NASA和西门子研究了一个好奇的数字双胞胎，以使用SIM-DIOSOTOPE热电学发电机（MMRTG）使用SIM-Center 3D（M.I.T.，M.I.T.，）分析和解决由多损耗ra-Dioasotope热电学发电机（MMRTG）引起的散热问题。同样，欧洲航天局
英文版导师简介 能动学院
Tang Guihua教授研究领域：微/纳米级热与传质以及照片 - 热电话协调的转换，以及在太阳能，热电学材料，纳米孔热绝缘材料中的应用，从雾气中收集的水和冷凝热和热传递。电子邮件：ghtang@mail.xjtu.edu.cn主页：http：//ghtang.gr.xjtu.edu.edu.edu.cn http：//scholar.google.co.uk/citations？
电编程的掺杂梯度优化了共轭聚合物的热电功率因子
功能分级的材料（FGM）在无机热电学的背景下被广泛探索，但尚未在有机热电学中进行。在这里，研究了掺杂梯度对化学掺杂共轭聚合物的热电特性的影响。柜台的平面漂移用于中等电场中，用于在由寡聚侧链的聚噻吩中创建侧向掺杂梯度，并用2,3,5,5,6-Tetra-fuoro-tetra-tetra-fuoro-tetrace-tetrachachacyanoquinainoimeneimetimethane（f 4 tcnq）（F 4 TCNQ）。拉曼显微镜表明，在50μm宽的通道上的偏置电压仅为5 V，足以触发反逆漂移，从而导致掺杂梯度。分级通道的有效电导率随偏置电压降低，而观察到Seebeck系数的总体增加，可产生高达八倍的功率因数。动力学蒙特卡洛模拟分级纤维的模拟解释了在高电导率下，在高电导率下seebeck系数的掷骰，以及由于高掺杂剂浓度下的库仑散射而增加的迁移率。因此，发现FGM概念是提高尚未最佳掺杂的有机半导体的热电性能的一种方式，这可以减轻新材料的筛选以及设备的制造。
氧化石墨烯和碳黑对尼伯二掺杂钛酸盐的热电性能的影响
基于钛酸盐的陶瓷由于其低成本以及高热和化学稳定性而有希望的N型热电学。在这里，用电化学生产的氧化石墨烯（EGO）和市售的碳黑色（CB）的碳添加碳添加了SRTI 0.85 Nb 0.15 O 3。陶瓷样品在还原的气氛下在1700 K处烧结。XRD，HR-TEM和Raman Spectra证实基质相为立方perov-Skite。没有碳残留。通过掺入氧化石墨烯，由于载流子迁移率增强，电导率在300 K时在300 K下增加了9倍至2818 s cm-1。相比之下，碳黑色样品表现出低密度和较小的平均晶粒尺寸约为1μm。高分辨率的X射线光电子光谱显示出碳黑色样品中存在大量电离杂质，从而显着增强了散射效应。在873 K处实现了1.7 W m -1 K -1的低热电导率。该工作表明，自我促进了SRTIO 3中的电荷运输，而CB则显着抑制了声子的传输。这两种影响与其他热电学的发展有关。
教授（博士）Avanish Kumar Srivastava 邀请申请forph.d。 2021年1月的计划 CSR-剥离技术_NML .pdf
Avanish Kumar Srivastava博士获得了硕士学位。（hons。）来自IIT Roorkee的物理学，UOR（1986），M。Tech。 IIT Kanpur（1988）和博士学位的材料科学中的。在IISC Bangalore（1996）的冶金学中，在工程学院中。 他的多产研究适用于理解各种材料的成核增长机制，相变，微观结构和缺陷，以散装和引人入胜的纳米规模的形式出色，并且在全球范围内都非常出色，并且众所周知。 他为与（i）迅速固化的金属系统有关的高级材料领域的各种项目做出了巨大贡献，（ii）纳米结构，（iii）复合材料，（iv）太阳能，（v）热电学，（v）热电，（vi）磁性，（vi）磁性，（vii）对财富的浪费，以及（viii）和（viii）安全，健康和环境。 研究和学者的贡献来自IIT Roorkee的物理学，UOR（1986），M。Tech。IIT Kanpur（1988）和博士学位的材料科学中的。在IISC Bangalore（1996）的冶金学中，在工程学院中。 他的多产研究适用于理解各种材料的成核增长机制，相变，微观结构和缺陷，以散装和引人入胜的纳米规模的形式出色，并且在全球范围内都非常出色，并且众所周知。 他为与（i）迅速固化的金属系统有关的高级材料领域的各种项目做出了巨大贡献，（ii）纳米结构，（iii）复合材料，（iv）太阳能，（v）热电学，（v）热电，（vi）磁性，（vi）磁性，（vii）对财富的浪费，以及（viii）和（viii）安全，健康和环境。 研究和学者的贡献。在IISC Bangalore（1996）的冶金学中，在工程学院中。他的多产研究适用于理解各种材料的成核增长机制，相变，微观结构和缺陷，以散装和引人入胜的纳米规模的形式出色，并且在全球范围内都非常出色，并且众所周知。他为与（i）迅速固化的金属系统有关的高级材料领域的各种项目做出了巨大贡献，（ii）纳米结构，（iii）复合材料，（iv）太阳能，（v）热电学，（v）热电，（vi）磁性，（vi）磁性，（vii）对财富的浪费，以及（viii）和（viii）安全，健康和环境。研究和学者的贡献