基于表面纳米褶皱的微纳分级结构仿生制造工艺研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    51105159
  • 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:
    E0512.微纳机械系统
  • 结题年份:
    2014
  • 批准年份:
    2011
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2012-01-01 至2014-12-31

项目摘要

许多生物表面的微纳分级结构具有优异的功能,这类结构的仿生制造有着广阔的应用前景,但也对目前的微纳制造技术提出了很大的挑战。近年来,大量的研究成果证实了覆盖在弹性基底表面的刚性薄膜在压缩应力作用下可以自发生成具有多样纹理的褶皱,这为微纳分级结构的仿生制造提供了新的思路。因此,本课题提出将薄膜褶皱和微结构结合,通过在微结构表面生成纳米褶皱来制造微纳分级结构。这种制造方法由于不需要昂贵的设备,并且可以获得较高的效率,所以可用于低成本、大批量的仿生制造。为此,本课题将开展微结构表面纳米褶皱的生成机理、制作工艺及其优化、仿生微纳分级结构制作实验等研究工作,解决基于表面纳米褶皱的微纳分级结构制造工艺中的理论与关键技术问题,为解释和深入认识微结构表面纳米褶皱的生成机理提供理论基础,为典型仿生微纳分级结构的低成本、大批量制造提供新方法。

结项摘要

覆盖在弹性基底表面的刚性薄膜在压缩应力作用下会发生屈曲形成褶皱。这一现象通常被认为是影响结构稳定性和导致失效的不利因素。近年来,研究者发现利用此现象可以在薄膜表面生成纹理多样的褶皱,并提出基于这一现象来制造表面微纳结构。本课题提出将薄膜褶皱和微结构结合,通过在微结构表面生成纳米褶皱来制造微纳分级结构。这一方法不需要昂贵的设备,具有较高的效率,可用于低成本制造。制备出的褶皱结构,可以应用在表面增强拉曼散射基底、太阳能电池等。. 利用有限元软件ABAQUS进行模拟,通过线性屈曲模态分析和非线性变形分析,研究了薄膜/基底结构的屈曲问题,分析了微结构表面纳米褶皱的生成机理,揭示褶皱纹理、临界应变和临界波长受到薄膜/基底的初始几何参数(基底初始厚度、薄膜初始厚度、微结构初始尺寸等)、材料参数(杨氏模量、泊松比等)和外加载荷(预应变、温度等)影响的规律。. 采用SU-8负性光刻胶和AZ9260正性光刻胶,分别制备出直径65μm的圆柱阵列和直径20μm的半球阵列;以此为基底,通过磁控溅射镀一层厚度为10nm到1μm的钛膜;再将样品放置在还原性气氛中按特定温度曲线在400到900摄氏度的范围内进行热解,使光刻胶微结构受热分解成碳并发生收缩,由此获得具有表面纳米褶皱的微纳分级结构。此外,实验证明金属薄膜褶皱的产生是发生在光刻胶热解成碳的收缩过程中,薄膜和基底保持了良好粘附状态。利用傅立叶变换方法和原子力显微镜测量,分别定量表征了褶皱的宽度和深度信息;并研究了不同钛膜厚度和热解温度对褶皱尺寸参数的影响。. 利用5nm厚度的钛膜产生的纳米褶皱为模版,在褶皱表面镀一层厚度为50nm到600nm的银膜,作为SERS基底。以罗丹明6G(R6G)作为探针分子,进行拉曼光谱测试,发现其拉曼光谱峰值明显。对比不同厚度银膜下的褶皱结构,发现200nm厚度银膜的SERS基底具有最好的增强效果:与银膜平面基底对比,随意选取的15个测量点的平均增强因子达一百万倍,最高峰值处的标准差为31.3%,该基底能检测R6G的最低浓度为10-9mol/L。同时,基于褶皱的SERS基底,可以用于三聚氰胺的检测,可以检测出浓度为0.2mg/L的三聚氰胺。

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)
Topology optimization with pressure load through a level set method
通过水平集方法进行压力负载拓扑优化
  • DOI:
    10.1016/j.cma.2014.09.022
  • 发表时间:
    2015-01-01
  • 期刊:
    COMPUTER METHODS IN APPLIED MECHANICS AND ENGINEERING
  • 影响因子:
    7.2
  • 作者:
    Xia, Qi;Wang, Michael Yu;Shi, Tielin
  • 通讯作者:
    Shi, Tielin
Silver on nano-wrinkles as a substrate for surface-enhanced Raman scattering
纳米皱纹上的银作为表面增强拉曼散射的基底
  • DOI:
    10.1016/j.apsusc.2014.06.048
  • 发表时间:
    2014-09-15
  • 期刊:
    APPLIED SURFACE SCIENCE
  • 影响因子:
    6.7
  • 作者:
    Gao, Yang;Shi, Tielin;Xia, Qi
  • 通讯作者:
    Xia, Qi
Shape and topology optimization for tailoring stress in a local region to enhance performance of piezoresistive sensors
形状和拓扑优化,用于调整局部区域的应力,以增强压阻传感器的性能
  • DOI:
    10.1016/j.compstruc.2012.10.020
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    Computers & Structures
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Xia Qi;Shi Tielin;Liu Shiyuan;Wang Michael Yu
  • 通讯作者:
    Wang Michael Yu
Shape and topology optimization for tailoring the ratio between two flexural eigenfrequencies of atomic force microscopy cantilever probe
用于定制原子力显微镜悬臂梁探针两个弯曲本征频率之间比率的形状和拓扑优化
  • DOI:
    10.1007/s11465-014-0286-x
  • 发表时间:
    2014-01
  • 期刊:
    Frontiers of Mechanical Engineering
  • 影响因子:
    4.5
  • 作者:
    Xia Qi;Tao Zhou;Michael Yu Wang;Tielin Shi
  • 通讯作者:
    Tielin Shi
Image registration using a point-line duality based line matching method
使用基于点线对偶的线匹配方法进行图像配准
  • DOI:
    10.1016/j.jvcir.2013.04.010
  • 发表时间:
    2013-07
  • 期刊:
    Journal of Visual Communication and Image Representation
  • 影响因子:
    2.6
  • 作者:
    Wang Ke;Shi Tielin;Liao Guanglan;Xia Qi
  • 通讯作者:
    Xia Qi

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  • 发表时间:
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  • 作者:
    査哲瑜;廖广兰;陆向宁;夏奇;史铁林
  • 通讯作者:
    史铁林

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基于M-VCUT水平集的微结构数据驱动模型与双尺度结构优化
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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]
      
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