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...
深度学习增强的金属有机框架电子皮肤在健康监测中的应用 学术背景 电子皮肤（e-skin）是一种能够感知生理和环境刺激的技术，模拟人类皮肤的功能。近年来，电子皮肤在机器人、运动科学和医疗健康监测等领域的应用潜力逐渐显现。然而，当前的电子皮肤技术面临着一些挑战：首先是多功能的实现，即如何在一个设备中同时检测多种生理信号（如生物分子、运动信号等）；其次是信号的区分问题，尤其是在同时检测多种刺激时，如何准确区分并识别不同的信号。 传统的多功能电子皮肤通常需要整合多种传感材料，这不仅增加了制造的复杂性，还可能导致设备性能不稳定。此外，现有的电子皮肤在信号的信噪比、灵敏度和稳定性方面也存在不足。因此，开发一种高性能、多功能且易于制造的电子皮肤成为了研究的焦点。 金属有机框架（Metal-Organic ...
基于铸型微铸造3D打印的多材料仿生电子器件研究 学术背景 随着仿生电子技术的快速发展，模拟人类感知功能的电子皮肤（Electronic Skin, E-skin）和柔性传感器在机器人、医疗设备和人机交互等领域展现出广阔的应用前景。然而，现有的仿生电子器件在材料选择、结构复杂性和功能集成方面面临诸多挑战。特别是，如何在不破坏材料性能的前提下，实现多种高难度材料的自由组装和多功能集成，成为当前研究的瓶颈。 传统的制造方法，如电纺、光刻和转移印刷，往往难以同时满足材料多样性和复杂结构的需求。3D打印技术虽然为复杂结构的制造提供了可能，但在处理多种高难度材料时，仍然面临材料兼容性、结构分辨率不足等问题。为了解决这些问题，研究人员借鉴了古代失蜡铸造（Lost-wax Casting）的技术思路，提出了...
基于离子动力学的汗液指纹识别技术：喷墨打印有机电化学晶体管阵列的研究 学术背景 汗液作为一种非侵入性的生物标志物，蕴含着丰富的生理信息，能够反映人体的健康状况，如水分平衡、疾病标志物等。然而，汗液成分复杂，包含多种离子和分子，传统的汗液监测设备通常依赖于具有特定生物识别元件（如离子选择性膜和酶）的传感器，这些传感器需要通过复杂的化学修饰来选择性结合特定的离子或分子。然而，这种复杂的化学修饰过程可能导致信号漂移和干扰，限制了其广泛应用。为了解决这一问题，研究者提出了一种基于离子动力学的汗液指纹识别策略，结合喷墨打印的有机电化学晶体管（Organic Electrochemical Transistor, OECT）阵列和人工智能算法，实现了对汗液成分的高效检测和分析。 论文来源 该研究由来自P...
漂浮式全向液滴振动发电器：突破性研究 学术背景 随着物联网（IoT）设备在海洋环境监测中的广泛应用，如何在不依赖电网的情况下为这些设备提供稳定电力成为了一个亟待解决的问题。传统的风力、太阳能等可再生能源在海洋环境中存在局限性，而摩擦电纳米发电机（Triboelectric Nanogenerator, TENG）因其高效的机械能转换能力被认为是一种有潜力的解决方案。然而，现有的TENG设备大多依赖于固体-固体界面摩擦，存在磨损问题，限制了其长期使用。此外，许多液滴基TENG只能单向收集能量，无法适应海洋环境中不可预测的多向波动。 为了解决这些问题，研究团队提出了一种基于液滴的全向振动发电器（Floating Droplet-based Electricity Generator, FDEG）...
可编程形状优化与形变问题的研究：Morpho环境的开发与应用 学术背景 软材料（soft materials）在科学和工程领域中扮演着至关重要的角色，特别是在软体机器人、结构流体、生物材料与颗粒介质等领域。这些材料在机械、电磁或化学刺激下会发生显著的形状变化。理解并预测这些材料的形状变化，对于优化设计及其背后的物理机理具有重要意义。然而，形状优化问题通常非常复杂，现有的模拟工具要么功能有限，要么不够通用，导致研究人员在处理这类问题时面临诸多挑战。 为了解决这一难题，研究人员开发了一个开源的、可编程的优化环境——Morpho，旨在为形状优化问题提供一个通用且易于使用的工具。Morpho能够处理多种软材料物理问题，如膨胀水凝胶（swelling hydrogels）、复杂流体中的非球形液滴、肥皂...
机器学习助力量子化学：逼近耦合簇精度的分子电子结构预测 学术背景 在物理学、化学和材料科学领域，计算方法是揭示各种物理现象背后机制和加速材料设计的关键工具。然而，量子化学计算（尤其是电子结构计算）通常是计算瓶颈，限制了计算速度和可扩展性。尽管近年来机器学习方法在加速分子动力学模拟和提高精度方面取得显著成功，但现有的机器学习模型大多基于密度泛函理论（DFT）数据库作为训练数据的“真实值”，其预测精度无法超越DFT本身。DFT作为一种平均场理论，其计算通常引入的系统误差比化学精度（1 kcal/mol）大几倍，这限制了基于DFT数据集训练的机器学习模型的整体精度。 相比之下，耦合簇方法（CCSD(T)）被认为是量子化学的“金标准”，能够提供各种分子性质的高精度预测。然而，CCSD(T)的计算成本...
从无定形前驱体预测晶体的出现：深度学习助力材料科学新突破 背景介绍 晶体从无定形物质中逐步生成的过程在自然界与实验室中具有重大意义。这一过程广泛存在于从地质到生物过程的各种现象中，并且在开发新材料的过程中占据核心地位。然而，无定形状态向晶体态的转化中，最初出现的常常是亚稳态（metastable state）晶体，而非热力学上的稳定态晶体。这种亚稳态形成的普遍规律可以通过”Ostwald法则”加以解释，该法则指出与无定形前驱体（amorphous precursor）具有相似局部结构特征的晶体将更容易优先成核。 无定形材料的晶化过程，尤其是其能量景观（energy landscape）的建模，一直以来是科学界的难点。传统的分子建模方法或从头计算（ab initio methods）由于计算量...
丝素蛋白水凝胶中的飞秒激光诱导折射率变化研究：未来眼科生物植入物开发的新希望 在高度智能化和生物医学迅速发展的今天，屈光矫正技术已成为全球眼科领域的一个研究热点。然而，目前的矫正技术，如角膜机械成形和商用眼内镜片材料的使用，仍面临精确度不足、应用材料生物相容性较差等问题。因此，科学界越来越关注一种新型的非损伤性矫正技术——飞秒激光诱导折射率变化（Laser Induced Refractive Index Change，简称LIRIC）。基于这一背景，来自University of Rochester的研究团队与Instituto de Óptica “Daza de Valdés”合作，开展了一项具有革命潜力的研究，探索如何在丝素蛋白（水凝胶，Silk-Fibroin Hydrogels）...
研究揭示硅橡胶电气跟踪降解机制的前沿科学新闻 背景介绍：研究动机及问题 随着电力传输和配电系统的快速发展，高分子复合绝缘子已逐渐取代传统玻璃和陶瓷绝缘子，成为户外高压输电领域中的首选材料。这其中，基于硅橡胶的复合绝缘子因其重量轻、耐热性高、化学稳定性佳及疏水性能（hydrophobicity）的优秀表现，备受工程界的青睐。它们不仅在生产安装过程中具有较高的性价比，同时也能在长期运行中表现出优越的抗老化特性。然而，这些绝缘材料在实际的运行条件下会因受电气和环境应力（例如高电压、多变的天气因素、盐雾腐蚀等）的影响而逐渐退化，最终可能导致设备的失效甚至电网故障。因此，深入了解硅橡胶材料的退化机制，研究其材料结构随退化发生的重要变化，具有重要的科学意义和应用价值。 为了应对这一问题，本文研究基于实际...