クランピングは反強誘電体薄膜における電気機械的応答を強化する

クリップによる反強誘電薄膜電動機の電応答強化に関する研究 背景紹介 反強誘電薄膜材料は、微小/ナノメートルサイズの電気機械システムにおける潜在的な応用で広く注目を集めています。このようなシステムは、高い電気機械応答を持つ材料を要求しており、電場を加えることで顕著な電気機械変形を生み出します。しかし、従来の電気機械材料(強誘電材料や弛緩強誘電材料など)は、その厚さがサブミクロンレベルに縮小すると、応答が著しく低下します。これは主に、基板の機械的クリップ効果が材料の分極の回転と格子変形を制限するためです。 この制限を克服するために、研究者たちは非伝統的な方法を提案しました。すなわち、電場によって誘導される反強誘電-強誘電相変化と基板の拘束の結合を利用し、反強誘電薄膜の顕著な電気機械応答を実現しま...

リッチリチウム酸化物カソードにおける相分離とナノ拘束された流体O2

リチウムイオン電池の正極材料の構造変化に関する動的および熱力学的研究 学術的背景と研究動機 リチウムイオン電池は、現代の携帯電子機器や電気自動車の重要な動力源であり、従来は層状のLiCoO2正極材料が使用されてきました。しかし、持続的な高エネルギー密度の要求により、科学者たちは新しい高エネルギー密度電極を探求しています。リチウム富化酸化物正極材料(例:Li1.2Mn0.8O2)は、サイクリング中に遷移金属イオンと酸化還元反応の両方を利用できるため、従来の正極材料より高いエネルギー密度を提供します。しかし、これらの材料はサイクリング中にしばしば構造変化を伴い、エネルギー密度に大きく影響を与えます。これらの構造変化と酸化還元挙動との関係を理解することが、リチウム富化正極材料の改良に向けた主要な課...

金属結合強度調整により実用的燃料電池用の大規模合金ナノ結晶合成が可能に

近年、燃料電池は、クリーン且つ再生可能なエネルギー技術として広く注目されています。しかし、燃料電池の広範な応用は、酸素還元反応(ORR)電触媒の安定性問題に直面しています。化学的に秩序構造を持つL10-PTM金属間ナノ結晶(INCs)は、低い形成エネルギー(例:秩序化L10-PTFEの原子形成エネルギーは約-0.232 eV)と高い結合エネルギーにより、無秩序のA1-PTMよりも高い安定性を示し、燃料電池分野で非常に有望な電触媒の一つです。しかし、このような秩序構造を実現するために必要な高温アニール処理(通常>600°C)が深刻な粒子の焼結、形態変化、およびその秩序度の低下を引き起こし、この電触媒の量産を困難にし、燃料電池の実際の応用を制限しています。 研究背景と動機 上述の問題を解決するた...

適応統合分解およびクロスモーダル注意融合に基づく電網障害診断フレームワーク

適応型統合分解とクロスモーダル注意融合に基づく電力網故障診断フレームワーク 研究背景 現代の電力システムの規模が拡大し複雑化する中で、電力網の安定運行はますます厳しい挑戦に直面しています。電力網の故障は自然災害、設備故障、局所的な電力網構造の脆弱性など複数の要因によって引き起こされる可能性があります。これらの故障は電力利用者の正常な業務に影響を与えるだけでなく、大規模な停電を引き起こし、重大な損失をもたらす可能性があります。米国エネルギー情報管理局のデータによれば、米国では年間平均500件以上の電力網故障が発生し、数百万の利用者に影響を与えています。中国では、電力網故障による年間平均電力損失は百億人民元を超えています。このように、迅速かつ正確に電力網故障の種類を検出し診断することは、電力シス...

間欠的なランダム摂動を持つ結合ニューラルネットワークの高速同期制御と暗号化-復号化のためのアプリケーション

結合されたニューラルネットワークにおける断続的ランダム摂動下での高速同期制御および暗号化・復号化の応用 一、背景および研究動機 近年、ニューラルネットワークはデータ分類、画像認識、組合せ最適化問題など様々な分野で広く応用されています。ニューラルネットワークの構造と性能に関して、決定論的ニューラルネットワークとランダム性ニューラルネットワークに分けることができます。多くの研究は、ノイズ摂動を加えたランダムニューラルネットワークが決定論的ニューラルネットワークよりも優れた動的特性を示すことを明らかにしています。これは、ランダム摂動を持つネットワークを構築することにより、実際のニューラルネットワークのモデルをよりリアルに模擬することができるためです。しかし、現在の多くのニューラルネットワークの研究...