低维碳基取向材料束/层网络结构的力学建模及优化设计

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    11902225
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    25.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    A0805.微纳米力学与多尺度力学
  • 结题年份:
    2022
  • 批准年份:
    2019
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2020-01-01 至2022-12-31

项目摘要

High-strength, lightweight materials based on carbon nanostructures hold great promise in the applications for military and civilian industry. However, some key mechanical properties of these materials are far lower than these of their building blocks. The reason is that carbon nanostructures exhibit ultrahigh specific surface area, extremely large slenderness ratio and remarkable long-range interaction, making them be apt to form networked structures of bundles/layers in fabrication and service. Mechanical modelling embedding the characteristic parameters of actual microstructures therein is the reliable foundation for material design. Therefore, this project intends to explore the correlation between networked structures and their mechanical properties in nanocarbon-based oriented materials. First, we will conduct microstructure analysis combining experimental characterization and statistical methods, and then reconstruct a multiscale numerical model of the networked structures in these materials. Second, we will develop multiscale methods covering multilevel structures therein to investigate the quantitative relationship between networked structures and their mechanical properties, and then clarify the mechanism of load transfer in multi-level networked structures. Then, a mechanical model embedding characteristic parameters of networked structures will be constructed. Finally, sensitivity analysis of mechanical model responses will be assessed to find the critical parameters for strengthening and toughening design of these materials. The outcomes of this project are expected to provide solid theoretical principles for the performance prediction and optimal design of nanocarbon-based oriented materials, and then advance efficient development of these emerging high-strength, lightweight materials.
基于碳纳米结构制备高强轻质取向材料,在军事及民用领域具有广阔的应用前景。然而,此类材料若干关键力学性能与其构筑单元相比还存在着巨大差距。这是由于碳纳米结构具有超高比表面积、超大长细比和显著的长程作用,在取向材料制备、使役过程中易于形成束/层网络结构。基于实际微结构建立力学模型是开展材料设计的基础。因此,本项目拟开展束/层网络结构与性质的关联研究。首先结合实验表征和统计方法,构建束/层网络结构的数值模型;然后开展多尺度计算模拟,获得束/层网络结构与力学性能之间的定量关系,揭示载荷在多级结构中的传递机制,进而建立嵌入微结构特征参数的力学模型;最后对模型参数开展敏感性分析,筛选对力学性能敏感的微结构参数,用于开展面向材料强韧化需求的微结构设计,以期最大限度利用碳纳米结构的优异力学特性。预期成果将为低维碳基取向材料的力学性能预测与优化设计提供坚实的理论基础,进而推动新兴高强轻质材料的高效发展。

结项摘要

碳纳米结构在取向材料制备过程中易于形成多级结构,亟需厘清力学性能在多级结构中的传递规律,从而最大限度利用碳纳米结构的优异力学特性。在本项目的资助下,我们结合实验表征和理论分析,研究了低维碳基取向材料多级结构的力学性能及其载荷传递机制;提出了拓扑折叠组装策略,建立了嵌入折叠结构特征参数的力学模型,发现可以通过调节折叠结构特征参数以调控材料性能;受高性能材料的结构组分特征启发,设计了高模量、高强度轻质碳管封装碳链纤维;设计筛选出多种具有优异力学性能的材料。本项目在执行过程中进展顺利,按时完成计划任务书中所规定的研究内容并达到预期目标。预期研究成果可推动低维碳基取向材料应用化和产业化发展。项目执行期间,在Journal of the Mechanics and Physics of Solids、ACS Nano等期刊共发表本项目资助号标注的SCI论文14篇 (项目负责人均为第一作者或通讯作者)。项目负责人获批主持国家自然科学基金面上项目1项。

项目成果

期刊论文数量(14)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Extraordinary Electromechanical Actuation of Ti2C MXene
Ti2C MXene 的非凡机电驱动
  • DOI:
    10.1021/acs.jpcc.0c09482
  • 发表时间:
    2021-01-14
  • 期刊:
    JOURNAL OF PHYSICAL CHEMISTRY C
  • 影响因子:
    3.7
  • 作者:
    Wu, Bozhao;Cai, Xiaoxi;Liu, Ze
  • 通讯作者:
    Liu, Ze
Bounds on the in-plane Poisson's ratios and the in-plane linear and area compressibilities for sheet crystals
片状晶体面内泊松比以及面内线性和面积压缩率的界限
  • DOI:
    10.1016/j.jmps.2021.104409
  • 发表时间:
    2021-04
  • 期刊:
    Journal of the Mechanics and Physics of Solids
  • 影响因子:
    5.3
  • 作者:
    Gao Enlai;Li Ruishan;Fang Shaoli;Shao Qian;Baughman Ray
  • 通讯作者:
    Baughman Ray
Spatio-temporally modulated composite metamaterials by using switchable mesostructural topology
使用可切换介观结构拓扑进行时空调制的复合超材料
  • DOI:
    10.1016/j.compstruct.2020.112601
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    Composite Structures
  • 影响因子:
    6.3
  • 作者:
    Shui Langquan;Guo Jiaojiao;Gao Enlai;Liu Ze
  • 通讯作者:
    Liu Ze
The strongest and toughest predicted materials: Linear atomic chains without a Peierls instability
最强、最坚韧的预测材料:没有 Peierls 不稳定性的线性原子链
  • DOI:
    10.1016/j.matt.2022.01.021
  • 发表时间:
    2022-04-06
  • 期刊:
    MATTER
  • 影响因子:
    18.9
  • 作者:
    Gao, Enlai;Guo, Yongzhe;Baughman, Ray H.
  • 通讯作者:
    Baughman, Ray H.
Computational prediction of superlubric layered heterojunctions
超润滑层状异质结的计算预测
  • DOI:
    10.1021/acsami.1c04870
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    ACS Applied Materials & Interfaces
  • 影响因子:
    9.5
  • 作者:
    Gao Enlai;Wu Bozhao;Wang Yelingyi;Jia Xiangzheng;Ouyang Wengen;Liu Ze
  • 通讯作者:
    Liu Ze

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi || "--"}}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year || "--" }}
  • 期刊:
    {{ item.journal_name }}
  • 影响因子:
    {{ item.factor || "--"}}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}

数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}

数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}

数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}

数据更新时间:{{ patent.updateTime }}

其他文献

功能梯度曲梁弯曲问题的解析解
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    工程力学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    余莲英;张亮亮;尚兰歌;孙振冬;高恩来;井文奇;高阳
  • 通讯作者:
    高阳

其他文献

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi || "--" }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year || "--"}}
  • 期刊:
    {{ item.journal_name }}
  • 影响因子:
    {{ item.factor || "--" }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}
empty
内容获取失败,请点击重试
重试联系客服
title开始分析
查看分析示例
此项目为已结题,我已根据课题信息分析并撰写以下内容,帮您拓宽课题思路:

AI项目思路

AI技术路线图

高恩来的其他基金

基于结构组分-力学性能关联的超高性能晶体高通量发掘
  • 批准号:
  • 批准年份:
    2021
  • 资助金额:
    59 万元
  • 项目类别:
基于结构组分—力学性能关联的超高性能晶体高通量发掘
  • 批准号:
    12172261
  • 批准年份:
    2021
  • 资助金额:
    59.00 万元
  • 项目类别:
    面上项目

相似国自然基金

{{ item.name }}
  • 批准号:
    {{ item.ratify_no }}
  • 批准年份:
    {{ item.approval_year }}
  • 资助金额:
    {{ item.support_num }}
  • 项目类别:
    {{ item.project_type }}

相似海外基金

{{ item.name }}
{{ item.translate_name }}
  • 批准号:
    {{ item.ratify_no }}
  • 财政年份:
    {{ item.approval_year }}
  • 资助金额:
    {{ item.support_num }}
  • 项目类别:
    {{ item.project_type }}
{{ showInfoDetail.title }}

作者:{{ showInfoDetail.author }}

知道了

AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
关闭
close
客服二维码