学术背景 随着人工智能（AI）的快速发展，电子设备在现代生活中的作用日益重要。然而，这些设备在运行过程中会产生大量热量，如果不能有效管理，将会导致性能下降、寿命缩短甚至系统故障。因此，热管理成为未来电子设备发展的关键挑战之一。传统的散热技术虽然有效，但随着设备功率密度的增加，这些技术已经难以满足需求。特别是“暗硅问题”（Dark Silicon Problem）——由于热限制，芯片中并非所有晶体管都能同时工作——进一步加剧了热管理的复杂性。 为了应对这一挑战，来自Shanghai Jiao Tong University和Nanyang Technological University的研究团队在Device期刊上发表了题为《Passive Thermal Management of Ele...

基于滚轮凸轮驱动的压缩弹性热冷却装置：高冷却功率密度的突破 学术背景 随着全球气候变化的加剧，传统的蒸汽压缩（Vapor Compression, VC）制冷技术因其使用氢氟碳化物（Hydrofluorocarbons, HFCs）等制冷剂而备受争议，这些物质具有较高的全球变暖潜势（Global Warming Potential, GWP）。为了应对这一环境问题，研究人员一直在探索更环保的制冷替代方案。弹性热冷却（Elastocaloric Cooling）作为一种基于固态材料的制冷技术，因其零碳排放和高能效潜力而备受关注。弹性热冷却通过材料的应力诱导相变来实现制冷，尤其是利用形状记忆合金（Shape Memory Alloys, SMAs）如镍钛合金（NiTi）在相变过程中释放和吸收的热...

基于热力学图谱的相变与临界指数推断研究 学术背景 相变（phase transitions）是自然界中普遍存在的现象，从水的沸腾到磁性材料的铁磁-顺磁转变，再到生物大分子（如蛋白质和核酸）的构象转变，相变在多个科学领域中扮演着重要角色。然而，准确量化相变及其温度依赖性特征仍然是一个极具挑战性的问题，尤其是在数据稀疏或复杂的情况下。传统的统计力学方法虽然提供了研究相变的理论框架，但在实际应用中，由于相变区域的采样困难，计算相变特征（如临界温度、热容和临界指数）往往需要大量的计算资源。 为了解决这一问题，Lukas Herron、Kinjal Mondal、John S. Schneekloth Jr. 和 Pratyush Tiwary 等研究人员提出了一种名为“热力学图谱”（Thermody...

近年来，燃料电池作为一种清洁、可再生的能源技术，得到广泛关注。然而，燃料电池的广泛应用面临着氧还原反应（ORR）电催化剂的稳定性问题。具有化学有序结构的L10-PTM间金属纳米晶体（INCs），因其较低的形成能量（例如，有序L10-PTFE的原子形成能约为-0.232 eV）和较高的内聚能，显示出比无序A1-PTM更高的稳定性，这使其成为燃料电池领域里极具潜力的电催化剂之一。然而，实现这种有序结构所需的高温退火处理（通常>600°C）常导致严重的颗粒烧结、形态改变，以及降低其有序度，使得这种电催化剂难以规模化生产，并限制其在燃料电池中的实际应用。 为解决上述问题，本研究团队提出了一种新型的低熔点金属（M’ = Sn，Ga，In）诱导键强度削弱策略，以降低活化能（Ea），促进PTM（M = N...

该研究提出了一种在线学习方法,用于高效构建能够准确模拟复杂系统的代理模型。该方法主要包括三个关键组成部分: 采样策略,用于生成新的训练和测试数据; 学习策略,用于根据训练数据生成候选代理模型; 验证指标,用于评估候选代理模型在测试数据上的有效性。 文中作者使用径向基函数(RBF)插值作为代理模型的响应面。该在线方法旨在确保代理模型包含响应面的所有局部极值点(包括端点),并采用连续验证和更新机制,当代理模型的性能低于有效性阈值时会重新训练。 作者的主要创新点是: 提出了一种优化器驱动的采样策略,可以确保训练数据包含响应面的所有局部极值点,从而保证了长期代理模型的有效性。 设计了一种自动化的在线学习工作流程,包括显式的验证和更新机制,以生成对未来所有数据都有效的代理模型。 研究过程: a) 验证...