XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System自修复
具有自修复特性的先进低 PGM 阴极催化剂，适用于高性能和高耐用性的 MEA
• 该项目的整体相关性体现在对 DOE EERE 氢燃料电池技术办公室 (HFCTO) 计划的影响上，特别是通过解决关键技术障碍来提高燃料电池的使用寿命，并实现氢和燃料电池技术的商业化和普及，目标是中型和重型卡车。这将降低温室气体排放和柴油发动机尾气污染物，建设清洁能源基础设施，加强美国制造业，并确定私营部门采用的途径。• 该项目有可能通过推广和实现可持续能源资源以及创建和维护国内制造基地和劳动力来大幅减少对化石燃料的依赖，以广泛部署氢技术，这符合 DOE 氢能计划、氢能地球计划和美国国家清洁氢战略和路线图。• 该项目的技术目标与 DOE 百万英里燃料电池卡车联盟一致，进展和结果将与联盟协调。• 该项目正在解决广泛应用氢燃料电池技术的主要技术障碍，并将通过以下方式对当前最先进的技术产生影响：
用于 3D 的动态和可降解的基于亚胺的网络......
工程应用，因为它们表现出与软组织相容的机械行为。[1–3] 此外，可降解的化学交联网络在降解过程中保持其 3D 结构，因此会随时间均匀地丧失其机械性能。然而，它们在因用户操作、外科手术处理或实施而导致意外损坏或断裂（开裂、切割、拉伸）后无法修复，[4] 也无法重塑以满足外科手术要求或手术技术。因此，自修复网络最近越来越受欢迎。 [4–9] 根据键的性质，人们采用了不同的策略为大分子网络提供自修复特性，这些策略包括动态物理键（例如疏水相互作用、氢键、静电相互作用、金属-配体相互作用、主客体相互作用和π-π堆积）或化学可逆键（例如狄尔斯-阿尔德加合物、亚胺键、二硫键、硼酸酯键和腙键）。此类策略已应用于可降解水凝胶，文献中已报道了大量实例。然而，尽管可降解自修复弹性体在医疗器械方面具有巨大潜力，但报道的此类弹性体仍然很少，尤其是当它们必须与流行的熔融沉积成型 (FDM) 3D 打印兼容时。[10]
含硬脂基甲基丙烯酸酯和乙烯基吡咯烷酮的生物相容性多功能水凝胶的设计
摘要：当用聚合物基材料补充或替换组织或器官时，生物功能性和生物相容性至关重要。在这里，我们制备了基于硬脂基甲基丙烯酸酯 (SM) 和乙烯基吡咯烷酮 (VP) 的生物相容性 SM- x 网络，它们具有自修复和形状记忆特性。摩尔比在 10% 到 90% 之间逐渐从亲水单元变为疏水单元，以获得满足各种潜在生物应用要求的凝胶。除了具有随时间变化的粘弹性之外，凝胶的机械性能还可以通过引入反应介质的 SM 量来控制。低 SM 含量的凝胶不能完全恢复到其初始模量值，而浓度 ≥ 60% 时形成的凝胶由于动态疏水相互作用而完全可逆，这对自修复行为也很有效。此外，所有网络都可以在几秒钟内完全恢复其永久形状。接种在 SM-x 水凝胶上的人体皮肤成纤维细胞的活力与结构的水接触角密切相关，在所有 x 值下均超过 82%。根据这些发现，SM-x 凝胶样品的广泛特性可能显示出满足各种生物医学应用需求的巨大潜力。关键词：自修复、形状记忆、硬脂基甲基丙烯酸酯、乙烯基吡咯烷酮、生物相容性
摘要集 - EASN 会议
含有基于狄尔斯-阿尔德反应机理的电纺自修复剂的碳纤维/环氧复合材料的低速冲击响应和冲击后压缩评估...................................................................................................................................... 116
仿生人工自我恢复使机器能够自主恢复健康
摘要 本文探讨的工程自修复理论是在仿生学研究中应运而生的，旨在满足现代高风险流程制造和航空航天飞行器发展的巨大需求。仿生学开启了人工制品向自然物学习的新时代。随着工业互联网和人工智能技术的飞速发展，人们对故障产生和发展规律有了深刻认识，为工程自修复理论的产生提供了契机。工程自修复拓展了控制论和工程控制论的研究领域，赋予机器人类和动物特有的自我修复机制，使机器能够储存、补充和激活自我修复能量来维持机体健康。人工智能仿生研究大大加强了模仿人脑的功能，却忽视了人类和动物维持自身健康的重要系统和功能——自我修复系统和自我修复功能。人工智能模仿人脑有意识的思维控制行为，实现自动化、智能化，使机器更加聪明。人工自愈可以模仿人类无意识思维的自我恢复机制，预防和抑制运行中的故障，实现自我恢复，有可能使机器更加健康。人工自愈技术包括自我修复、补偿、自我保护和自我恢复调控等。工程自愈是机器乃至人工系统自主健康的基础，是仿生学的一个新的研究领域，在工程上有着广阔的应用前景。
仿生胶凝材料：主要策略、进展及应用
受自然启发的有机和无机成分组合，例如在螳螂虾的珍珠层和指节的微观结构中发现的组合，已经发展成为工业复合材料结构设计的模型系统。这种有助于实现强度、韧性和延展性之间的平衡的新颖设计理念不仅引发了石墨烯基复合材料等先进材料合成的范式转变，而且还引发了更丰富、更低成本的材料（如水泥和混凝土）的开发。合成技术的进步和 3D 打印等新制造技术的出现使得水泥基材料与各种长度尺度的软材料能够有效地整合在一起。此外，基于各种策略，自修复等新功能特性也已实现。本综述将全面概述正在进行的研究工作，包括 3D 打印、自修复策略以及 CSH 与有机成分的整合，所有这些都被积极用于合成仿生多功能水泥基材料。
迭代机器学习辅助框架在焊料互连中的疲劳和蠕变损伤之间架起桥梁
摘要 — 电子系统中焊点寿命估算方法成本高昂且耗时，加上数据有限且不一致，对将可靠性考虑作为电子设备主要设计标准之一提出了挑战。在本文中，设计了一个迭代机器学习框架，使用一组自修复数据来预测焊点的使用寿命，这些数据通过热负荷规格、材料特性和焊点几何形状强化了机器学习预测模型。自修复数据集通过相关驱动神经网络 (CDNN) 迭代注入，以满足数据多样性。结果表明，在很短的时间内，焊点的寿命预测精度得到了非常显著的提高。分别评估了焊料合金和焊料层几何形状对焊点蠕变疲劳损伤演变的影响。结果表明，Sn-Ag-Cu 基焊料合金通常具有更好的性能。此外，蠕变和疲劳损伤演化在 Sn-Pb 和 Sn-Ag-Cu 基焊料合金中分别占主导地位。所提出的框架提供了一种工具，允许在制造的早期阶段对电子设备进行可靠性驱动的设计。
基于兰姆波的自我评估方法...
纤维增强聚合物 (FRP) 复合材料层压板具有优异的强度、刚度和设计灵活性，被广泛应用于航空航天和工程领域。然而，FRP 层压板易受低速冲击损伤 [1]。冲击事件通常会造成内部损伤，而外部损伤迹象却很小，这也称为几乎看不见的冲击损伤 (BVID)。这种隐藏损伤对层压板性能的影响可能非常显著，特别是在压缩状态下，强度可能降低高达 50% [2]。因此，有必要定期进行无损检测或实施结构健康监测 (SHM) 系统来检测损伤的存在并防止结构发生灾难性故障 [3]。因此，在设计中纳入了大量安全因素以确保其安全性和可靠性，从而使复合材料结构重量更重、截面更厚。传统上，一旦在复合材料结构中检测到损伤，就会设计并进行临时或结构修复。这些问题的另一种解决方案是应用自修复 FRP 复合材料。自修复可以减轻撞击事件造成的损害，从而有机会改善 FRP 的设计容许值或提供其他好处，如减少维护和检查时间[4]。20 世纪 80 年代初，Wool 和 O'Conner 在裂纹修复的背景下探索了聚合物中修复材料的概念[5]。这项初步工作重点是了解如何使用溶剂焊接方法修复或修复裂纹。在这项研究中，Wool 和 O'Conner