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二维材料中的相变 - 李巨课题组
大量核素和电子的自组织导致物质出现不同相。相代表一种可以在空间上无限复制的组织方式，其特性会随着外场的变化而不断变化，与其他相不同。因此，当材料经历相变时，某些系统特性会发生变化。相变的一般特征是，它要么涉及根据相变的朗道范式 1 – 3 的序参量的不连续性，要么涉及拓扑不变量的变化 4、5。发现、表征和控制物质的不同相是凝聚态物理学和材料科学的核心任务。特别是，对二维系统中相变的研究在促进我们对相变的理解方面发挥了至关重要的作用（图 1）。 2D 材料 6 – 10 是可以在两个方向上无限复制，但在第三个方向上具有原子级厚度的物质。例如，单层 MoS 2 的厚度为 6.7 Å，在通过机械剥离 6 制备的实验室样品中，平面内厚度通常为微米，因此，其长宽比为 ~10 3 或更大。为了进行比较，一张典型的 A4 大小的纸（~100 μm × 29.7 cm × 21 cm）的长宽比也相似，为 ~10 3 。虽然 2D ↔ 3D/1D 相变无疑是有趣的讨论主题，但在这里，我们重点关注 2D → 2D 转变。最早对 2D 相变的研究大多是理论上的；例如二维 Ising 自旋模型的精确解 11 、 Hohenberg–Mermin–Wagner 定理的提出 12 , 13 以及 Kosterlitz–Thouless 转变的发现 14 , 15 (图 1 )。20 世纪 80 年代初，半导体技术的进步使得人们能够实验研究半导体界面和强磁场下的二维电子系统，从而带来了突破性的
材料与设计 - 顾教授课题组
应力-应变曲线是材料机械性能的重要表示，弹性模量、强度和韧性等重要性能均由此曲线定义。然而，通过有限元法 (FEM) 等数值方法生成应力-应变曲线的计算量非常大，尤其是考虑材料的整个失效路径时。因此，很难对具有较大设计空间的材料进行高通量计算设计，尤其是考虑超出弹性极限的机械响应时。在本文中，我们结合使用主成分分析 (PCA) 和卷积神经网络 (CNN) 来预测二元复合材料在整个失效路径上的整个应力-应变行为，其动机是经验模型的推理速度明显更快。我们通过可视化 PCA 的特征基来表明 PCA 将应力-应变曲线转换为有效潜在空间。尽管数据集中只有 10-27% 的可能微观结构配置，但当根据导出的材料描述符（例如模量、强度和韧性）测量模型性能时，预测的平均绝对误差为数据集中值范围的 10%。我们的研究展示了使用机器学习加速材料设计、特性和优化的潜力。© 2020 作者。由 Elsevier Ltd. 出版。这是一篇根据 CC BY 许可开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
可持续能源与电力系统的高级课题
成绩单缩写：Adv Sus En & Pwr 评分计划：字母等级 课程交付：课堂 课程级别：本科生、研究生 学生等级：硕士、博士 课程设置：春季弹性安排 课程：从不 课程频率：每年 课程长度：14 周 学分：3.0 可重复：否 时间分配：3.0 小时讲座 每周预期课外时间：6.0 评分部分：讲座 考试学分：否 录取条件：否 校外：从不 校园位置：哥伦布 先决条件和共同条件：5025（624）或 724 排除：对获得 5541 学分的学生不开放。交叉列表：