QuantumATK Y-2026.03 新版发布

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机器学习 DFT QuantumATK 本次发布的新版本引入了机器学习密度泛函理论(ML-DFT)。ML-DFT 模型经过训练可重现 DFT(GGA)级别的密度或有效势函数,能显著加速电子结构特性及输运过程的模拟流程。ML 训练得到的密度/有效势函数可用于: 作为标准 DFT 计算中自洽场循环的初始状态,大幅减少自洽场迭代次数; 直接预测 Hartree 差别势、总能量、能带结构、态密度、哈密顿量导数、透射等特性(无需完整自洽场循环)。通过替代传统 DFT 中最耗时的步骤(完整自洽场循环),ML-DFT 实现了 DFT 级计算速度的大幅提升,从而支持包含多达 1000-10000 个原子的大规模模拟,并助力以往传统 DFT 难以实现的高通量统计平均研究。 用户可以使用软件预先训练好的模型或自己针对特定体系训练模型。训练和使用模型都可以在图形界面中完成。 当前版本中包含的预先训练的模型:Materials Project 数据库中的密度、SiGe 密度、III-V 化合物密度、铜有效势、HKMG 多层堆叠分区密度等。 图:经过预训练的 ML-DFT “铜有效势”模型能直接预测铜板的电阻,其预测结果与全 SCF 传统 DFT 方法高度吻合,但计算速度提升 8.6 倍。该模型可基于数百种构型计算电子输运特性,同时模拟表面无序和温度效应——对于 960 种构型的采样,可节省 3 个月的计算时间。 GPU 加速原子轨道基组 DFT 杂化泛函计算、平面波 DFT 计算和 G0W0 计算 在之前的 X-2025.06 版本中,QuantumATK 实现了 DFT- LCAO(LDA、GGA、metaGGA)以及半经验(SE)体相计算(包括能带结构、投影能带结构、投影态密度、布洛赫态)和器件(NEGF)计算的 GPU 加速功能。本次发布的 QuantumATK 版本新增了 DFT- LCAO 混合泛函、DFT 平面波方法、多体物理 G0W0 方法以及电子-声子耦合(EPC)计算的 GPU 加速支持。 DFT-LCAO 杂化泛函 6x 加速 DFT-PlaneWave 计算 10x 加速 G0W0 计算 12x 加速 电声耦合(EPC)计算 6x 加速 平衡态(偏压为0时)的普通 DFT 和半经验加速比上一个版本也有提升 注:以上结果基于特定的体系和硬件测试,详情参见厂商新版发布说明文档。 半经验量子力学方法和器件 NEGF 方法改进 新版本为半经验分析计算(如投影态密度(DOS)与电子-声子耦合)以及基于半经验模型和密度泛函理论(DFT)的器件 NEGF 计算,带来了多项性能优化(包括加速和内存占用降低)。 采用不同半经验(SE)模型进行计算时的加速效果投影态密度(PDOS)最高可达 4 倍;电子-声子耦合最高可达 35 倍; 采用不同 SE 模型时,体力与应力计算最高可达 25 倍加速(通常仅占总模拟时间的很小部分)。 器件 NEGF 加速使用多种 SE 模型进行 NEGF 计算时的加速效果。器件自洽场最高可加速 3 倍器件 DOS(正交模型,如最近邻模型)最高可加速 20 倍透射计算最高可加速 1.5 至 3 倍。加速效果取决于器件的几何结构,宽器件越大,细长器件越小。 DFT- LCAO 进行 NEGF 计算时的加速效果能量与力计算最高可加速 12 倍器件自洽场计算最高可加速 4 倍 + 收敛性更优 光电流计算最高可加速 7 倍 注:以上结果基于特定的体系和硬件测试,详情参见厂商新版发布说明文档。 新一代模块化机器学习力场训练框架 在之前的版本中,矩张量势(MTPs)与神经网络 MACE 机器学习力场(ML FFs)采用了不同的训练框架。本次版本通过引入通用模块化机器学习力场训练框架,显著提升了操作的便捷性。该框架包含数据生成、模型拟合与验证等独立模块,可适用于 MTPs、MACE 等多种机器学习力场模型的训练。新版特别新增专用工作流构建模块与机器学习力场分析工具,用户可通过 NanoLab 图形界面直观展示不同 ML FF 架构(MTP 与 MACE)的误差统计图,并通过单一图表对比多个模型拟合结果,快速获取整体模型性能评估。 机器学习力场 GPU 加速比显著提高 在之前的 X-2025.06 版本中,QuantumATK 为采用 MTPs 的离子动力学模拟引入了单 GPU 与多 GPU 加速技术,并为使用 MACE 和 MatterSim 神经网络势能的分子动力学模拟提供了多 GPU 加速方案。本次版本针对 MACE 和 SevenNet 神经网络势能实现了 GPU 性能的显著提升(3-5 倍),相较于 CPU 整体加速比最高可达 250 倍。 热学材料的精确模拟:MD 的双温模型 在典型的分子动力学(MD)模拟中,离子被视为与电子解耦(整个系统采用单一热库)。该方法提出了一种双温法(TTM),适用于包含电子-声子相互作用和电子阻滞效应的 MD 模拟。TTM 能够模拟含电子贡献的热输运(对含金属体系尤为重要),或非平衡电子加热(例如通过光-物质相互作用)。 图:双温度模型(TTM)计算得到的 Cu(001)/Ta(001) 界面热导率与文献值高度吻合。相较之下,传统分子动力学模拟(不考虑电子-声子耦合且未采用 […]

Simpleware Y-2026.03 新版发布

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Simpleware 三维图像处理和模型生成的专业平台于近日发布了 Y-2026.03 新版本,提供强大的新 AI 驱动分割和增强的建模工具。新增功能:主动脉 CT 自动分割、升级脊柱 CT 算法、用于快速解剖映射的镜像工具、扩展面模型设计库工具,可显著提升个性化患者建模与仿真的效率。 Y-2026.03 版本的新增功能 镜像工具 通过控制旋转和平移的选项进行交互式地定义平面实现对掩膜或面模型的镜像操作 主动脉 CT 的自动分割和标注 一键点击对降主动脉 CT 进行自动分割和分支位置关键标志点的标注 支持 3D PDF格式导出 新增可导出 3D PDF格式的对象类型:测量、注释、形状。 提升较薄区域 FE/CFD 网格质量 增强对内部体积网格在面网格基础上生成过程的控制,使较薄区域的网格划分更加可靠。 其他改进 自动分割 推理速度提升 2-3 倍:平均加速效果因数据、AI 模型和硬件而异。 新增自动报告生成:心脏 CT 和瓣膜分析工具。 脊椎 CT:改进椎骨分割算法,结果更精准。 其他工具 脚本 API:新增观察功能,可报告所有问题和警告。 X 射线导入:可存储导入 X 射线图像中的 DICOM 标签。 面模型工具:增强面模型设计库,包含 API 访问和 CSV 有效性检查。 FE/CFD 网格划分:项目文件中存储的体积网格信息包含节点集和表面集。 Simpleware Medical 许可:范围扩大至日本和澳大利亚。 […]

交错磁平带驱动的费米面几何调控实现巨隧穿磁阻效应

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研究背景 随着信息技术的发展,数据存储器件正朝着更高速度、更低功耗以及更高稳定性的方向演进。磁阻随机存储器(MRAM)由于能够同时满足这些需求,被认为是最有潜力的下一代非易失存储技术之一。MRAM的核心器件是磁隧穿结(magnetic tunnel junction, MTJ),其基本结构由两层磁性电极和中间的绝缘势垒层组成。当两侧电极的磁矩由平行变为反平行排列时,电子的隧穿概率会发生变化,从而导致器件电阻出现明显差异。这种由磁构型改变引起的电阻变化被称为隧穿磁阻(tunneling magnetoresistance, TMR),是评价 MTJ 性能的重要指标。 传统 MTJ 器件通常采用铁磁材料作为电极。然而,铁磁体具有宏观净磁矩,会产生杂散磁场,这在器件小型化和高密度集成过程中可能带来干扰,影响器件稳定性。另一方面,反铁磁材料虽然没有杂散磁场,但其电子结构通常缺乏明显的自旋极化特征,使得自旋输运能力较弱。近年来提出的交错磁(altermagnetism)为这一问题提供了新的解决思路。交错磁材料在磁结构上类似反铁磁体,没有宏观净磁矩,但其能带结构却呈现出类似铁磁体的自旋分裂特征,从而兼具两者的优势,为新型自旋电子器件的设计提供了新的可能。 研究内容 在磁隧穿结中,电子通过势垒层进行量子隧穿时需要同时满足自旋守恒和动量守恒,因此电极材料在费米能级处的自旋分辨费米面几何直接决定了平行(P)与反平行(AP)构型下的导电通道。如图  1所示,当两侧电极的导电通道在动量空间发生重叠时,AP 态仍存在可用的自旋简并通道,从而产生“漏电流”,并限制隧穿磁阻(TMR)的提升。理想情况下,若两种自旋的费米面能够完全分离,则反平行态的输运将被极大抑制,从而获得更高的磁阻效应。 基于这一物理机制,北京大学物理学院吕劲团队与新加坡科技设计大学 Yee Sin Ang 研究组合作,系统研究了交错磁材料中费米面结构对交错磁隧穿结(AMTJ)输运性质的影响。研究选取了三种已经在实验中成功合成的交错磁材料:V2Te2O、RbV2Te2O 和 KV2Se2O,并通过密度泛函理论结合第一性原理量子输运计算,对其器件输运性质进行了系统模拟。 研究发现,准层状材料 RbV2Te2O 和 KV2Se2O 在费米能级附近存在交错磁平带结构,这种平带会产生高度各向异性的准二维费米面。如图 2 所示,随着材料原子构成的变化,不同自旋导电通道在动量空间中的重叠区域逐渐减少。在 V2Te2O 中 为 Γ 点附近的延伸区域,在 RbV2Te2O 中缩小为弧形区域,而在 KV2Se2O 中则仅剩少数离散节点。后两者材料的这种费米面几何结构能够显著减少自旋通道的重叠,因此可以有效抑制反平行态下的隧穿电流,从而大幅提升器件的磁阻效应。 图 1:不同电极费米面形状对交错磁隧穿结输运性质的影响 图 2:(a)交错磁隧穿结(AMTJ)在平行(P)与反平行(AP)构型下的磁矩排列示意图;(b-d)分别为基于 V2Te2O、RbV2Te2O 和 KV2Se2O 电极构建的 AMTJ 器件在费米能级处的自旋极化 k 分辨透射系数分布 在三种候选材料中,KV2Se2O 表现出最理想的费米面自旋分离特征。费米能级附近的不同自旋输运通道几乎互不重叠,为实现高磁阻提供了关键条件。基于这一性质,研究团队以 KV2Se2O 为电极构建 AMTJ 器件,并系统评估其输运性能。模拟结果显示,即使在简单的真空势垒结构下,器件的 TMR 已达到约 4.3 × 103 %。当进一步引入与电极晶格和对称性匹配的绝缘势垒后,TMR 可提升至 1.1 × 106 %,显著超越了传统铁磁 MTJ 以及其他代表性器件的性能(图3)。 图 3:(a)基于 KV2Se2O 电极的 AMTJ 器件性能与其他代表性 MTJ 的对比(b)上述不同器件对应的结构设计与研究方法(c)典型 MTJ 器件结构示意图 总结 本工作从费米面几何结构出发,系统阐明了交错磁平带在抑制动量空间自旋通道交叠、提升隧穿磁阻方面的核心作用。其中,以 KV2Se2O 为电极的交错磁隧穿结在对称匹配的绝缘势垒辅助下,可以实现高达 1.1 × 106 %的理论 TMR,显著突破现有 MTJ 体系的性能上限。本研究不仅确立了交错磁平带驱动的费米面工程设计范式,也为新一代高密度、低功耗自旋存储与自旋逻辑器件的发展提供了重要的材料与结构指导。 参考文献 X. Yang, S. Fang, Z. Yang, P. Ho, J. Lu, and Y. S. Ang, Altermagnetic Flatband-Driven Fermi Surface Geometry for Giant Tunneling Magnetoresistance, Adv. Funct. Mater., e31921 (2026). http://doi.org/10.1002/adfm.202531921

电刺激小腿神经束可在足底和足背产生触觉

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概述 足部的触觉在提供地面信息方面发挥着重要作用。足部感知到的触觉在站立时会根据地面条件而不同,因此足部触觉的呈现对于营造沉浸式虚拟现实体验至关重要。本研究提出一种多电极踝部神经束电刺激方法,通过在踝关节放置电极产生足底与足背表面触觉的分布,并采用有限元仿真验证电极放置的有效性。 模拟 图像处理 获取基于 MRI/CT 扫描数据获得的包含超过 1200 个部位的实体 3D 男性模型,导入 Simpleware 软件进行图像处理。在 Simpleware ScanIP 模块,通过裁剪仅保留右下肢区域,使用 Paint 和布尔运算工具填充原模型中存在的非自然间隙。将血管内部的填充空隙定义为血液域,皮肤表面内的其他空隙则为内部组织域。在 Simpleware CAD 模块,将 24 个阴极与 3 个阳极放置在皮肤上。下肢模型中共包含 9 个不同的域,即电极、神经、软骨、血液、血管、肌肉、骨骼、皮肤及内部组织。在 Simpleware FE 模块,同时为以上部位生成高质量的四面体体积网格模型(含四面体单元 2118555 个),设置以 NASTRAN 格式导出。 图:(a)模型中的域(B)主要踝神经的位置(腓神经、腓肠神经、胫神经)(c)导入 COMSOL 的模型 将网格模型导入 COMSOL 软件,使用 AC/DC 模块计算电流密度分布。边界条件:(1)向阳极暴露表面施加内向电流(2)将阴极暴露表面设为接地(3)其余所有外表面均视为绝缘体(4)根据每个电极的外表面尺寸,将各电极的内向电流密度定义为合适值以提供 3.0 mA 的电流值。 图:电极放置和不同的电刺激条件 模拟结果 在电刺激条件①、②和⑫下,沿踝关节前侧走行的腓神经在三条神经束中呈现最高的电流密度值。在条件③-⑦下,沿踝关节内侧走行的胫神经具有最高的电流密度值。在条件⑧-⑪下,沿踝关节外侧走行的腓肠神经显示出最高的电流密度值。 图:每个电刺激条件下的电流密度分布 对支配足底与足背区域的神经束进行刺激,主要受刺激的神经束随电刺激条件的不同而变化,这表明所提出的方法可能选择性地在足底和足背表面的特定区域诱发触觉。在不同电刺激条件下,每个神经束获得的电流密度分布也不相同。 图:每个域中的最大电流密度 用户研究 在实验中,21 名参与者使用三种 VR […]

QuantumATK 低维电子材料与器件合集(六)

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基于单层 PtSe2 的低功耗高性能 MOSFETs 的量子输运模拟 探索更多摩尔电子器件的新型沟道材料是一件有趣的事情。由于其各向异性电子特性、优异的稳定性和高载流子迁移率,单层(ML)PtSe2 是一种很有前途的沟道候选材料。通过 underlap 工程,利用量子输运模拟评估 sub-5nm ML PtSe2 MOSFETs 的性能极限。研究结果表明,优化后的 5 nm 栅极长度的 n 型和 p 型 ML PtSe2 MOSFETs 在低功耗(LP)和高性能(HP)应用方面都超过了国际器件和系统路线图(IRDS),并且与先前报道的ML MoS2 和 MoTe2 MOSFETs 相比表现出卓越的性能。值得注意的是,在漏极附近引入 p-n 结进一步提高了 3 纳米栅极 ML PtSe2 MOSFETs 的性能,超过了 IRDS HP 基准。重要的是,在适用于 LP 应用的 5 纳米栅极 ML PtSe2 MOSFETs 和适用于 HP 应用的 3 纳米栅极 ML PtSe2 MOSFETs 中观察到几乎对称的器件特性,这有利于同质逻辑电路的设计。(Surfaces and Interfaces, 2025: 107550. DOI:10.1016/j.surfin.2025.107550) Janus […]

基于人工智能量子化学的碳氮化物相关单原子催化剂氧还原/析氧反应活性机理研究

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研究背景 氧还原反应(ORR)与析氧反应(OER)是燃料电池、金属空气电池及电解水等清洁能源技术中的关键电化学过程,其反应动力学缓慢,严重制约了相关器件的能量转换效率。开发高活性、高稳定性且低成本的电催化材料,是推动能源转化与存储技术发展的核心科学问题。近年来,单原子催化剂(SACs)由于其原子级分散、最大化的金属利用率以及独特的电子结构,成为替代贵金属催化剂的理想候选。 在众多载体材料中,碳氮化物相关材料因其良好的化学稳定性、可调的配位环境和丰富的缺陷结构,为单原子位点的稳定锚定与电子结构调控提供了优越平台。然而,不同金属单原子在碳氮化物载体上的配位方式、电子态分布及其对 ORR/OER 活性的影响机制高度复杂,传统经验式设计和单一理论计算方法难以全面揭示其本征活性起源。 与此同时,人工智能与量子化学方法的深度融合为催化材料的高效筛选与机理解析提供了全新思路。通过将第一性原理计算获得的电子结构、吸附能和反应能垒等关键描述符引入机器学习模型,可在大规模材料空间中快速识别影响催化活性的核心因素,从而实现对催化性能的定量预测与理性调控。 研究内容 该研究围绕碳氮化物相关单原子催化剂(SACs)在氧还原反应(ORR)和析氧反应(OER)中的活性起源展开,结合量子化学计算与人工智能方法,系统揭示影响其电催化性能的关键物理化学因素。 研究首先基于第一性原理计算,构建了一系列不同金属单原子(如过渡金属)锚定在碳氮化物载体上的催化模型,系统分析其几何结构、电子结构、配位环境及反应中间体如 *O、*OH、*OOH)的吸附行为。 图1.(a)六种最常见的碳氮化物的原子结构(b)相应的 CxNy 基 SACs,蓝色圆圈表示单个 TM 原子的位置(c)经筛选的过渡金属原子沉积在 CxNy 上 随后,选择 C2N、C3N 和 C3N4 三种 SAC 建立机器学习模型,进行活性预测和机理分析。经过数据提取和特征工程,构建训练机器学习模型的完整数据集。然后,应用五种不同的机器学习算法训练相应的模型,从而更准确地评价模型的精度数据集分割和交叉验证后的 RMSE 和 R2,通过连续的模型训练和参数调整测试得到性能最好的模型。 图2. 研究碳氮相关 SACs 的 ORR/OER 催化活性及反应机理的整个机器学习工作流程示意图。ORR 和OER ML 模型的输入特征集也显示为三组:原子结构、电子结构和系统特征。 进一步地,为正确评估模型性能以便选择最佳模型深入研究,采用 4 折交叉验证方法计算 ORR 和 OER 催化活性研究在不同机器学习模型下最终测试分数的对比直方图。结果表明,无论是训练集还是测试集,RFR 预测的过电位分布都与 DFT 计算值具有明显的线性关系,这表明经过有效训练的 RFR 模型在预测催化活性方面能够达到很高的精度。因此,选择 RFR 模型完成对 ORR 和 OER 活性预测及机理分析的进一步研究。 图3.(a)四折交叉验证数据集划分方法的示例。不同算法的机器学习模型在(b)ORR 和(c)OER 催化活性研究中测试集上的均方根误差(RMSE)和 R²。DFT 计算的(d)ORR 和(e)OER 过电位(DFT)值与在交叉验证四轮循环中测试分数最佳的最优随机森林回归(RFR)模型预测(ML)值的比较。 此外,还尝试将已建立的模型扩展到具有与基于 CxNy 的 […]

Sc2CT2(T=F, O) MXene 多功能应用的理论研究:p–n 结二极管、场效应晶体管与光电晶体管

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研究背景 随着二维材料在纳米电子与光电子器件中的广泛研究,开发兼具可调电子结构与多器件适用性的新型二维材料已成为当前的重要研究方向。除石墨烯、过渡金属硫族化合物(TMDs)等体系外,MXene 材料因其丰富的化学组成、可控的边缘修饰基团以及优异的电学性能,逐渐展现出在下一代电子器件中的应用潜力。尤其是通过边缘修饰工程,MXene 的功函数、载流子类型和能带结构可在较大范围内调控,为其从传统电极材料向有源半导体材料拓展提供了可能。 在众多 MXene 体系中,Sc2CT2(T=F, O) 由于其相对稳定的结构和对边缘修饰高度敏感的电子性质,引起了研究者的关注。不同修饰原子可显著改变其费米能级位置与载流子行为,使同一母体材料呈现出类 p 型或 n 型特性,为构建 p–n 结器件提供了天然优势。然而,目前关于 Sc2CT2 在具体器件层面的系统研究仍较为有限,尤其是在多功能电子与光电子器件中的综合应用潜力尚未得到充分探索。 研究内容 本研究基于第一性原理计算,系统探讨了 Sc2CT2(T=F, O) 在多种电子与光电子器件中的应用潜力,重点分析其电子结构调控机制及器件层面的功能表现。首先,通过密度泛函理论对 Sc2CT2 在不同边缘修饰条件下的能带结构、态密度及功函数进行计算,阐明 F 与 O 修饰对其载流子类型和能级分布的调控作用,为后续器件设计提供理论基础。 图1. 投影能带与投影态密度图(a)Sc2CF2(b)Sc2CO2 其次,基于边缘修饰差异构建 Sc2CT2 扶手椅与锯齿形输运方向的 p-n 结二极管,系统分析 p–n 结二极管的整流行为及电流-电压特性,评估其在二维整流器件中的应用可行性。 图2. 锯齿型和扶手椅型 Sc2CT2 单层掺杂浓度为 1×1020 cm-3 时 p-n 结二极管的输运特性 进一步地,将 Sc2CT2 作为沟道材料,引入栅极调控模型,研究其在场效应晶体管中的栅控能力、开关特性及载流子输运行为,揭示边缘修饰对 FET 性能的影响规律。 图3. Sc2CF2 单层 pin 结 FET 的输运特性 在此基础上,本研究还考察了 Sc2CT2 在光照条件下的光吸收特性与光生载流子动力学行为,构建光电 FET 模型,分析光照对沟道电导和器件响应的调制效应,评估其在光探测与光电集成器件中的应用潜力。 图4. Sc2CT2 单层 pin 结光电 FET […]

QuantumATK 新能源材料与器件合集(一)

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研究 C20 富勒烯中乙炔键的影响:在光电设备和阳极材料中的应用 本研究深入探讨了 C80 富勒烯的各种特性,C80 富勒烯是在最小的富勒烯 C20 的每个链中加入乙炔键而得到,利用先进的理论计算证实了 C80 富勒烯的稳定性。值得注意的是,它具有有限的能隙(0.743 eV),因此被归类为半导体。通过对不同能量成分、电子密度拓扑描述符和化学反应性参数的研究,进一步了解其结构稳定性、成键性和反应性。由于 C80 富勒烯具有较高的电子亲和能(5.5 eV),因此可以充当自由基清除剂。光谱分析揭示了 C80 富勒烯在近红外区域的吸收性,以及在特定电磁波谱区域可忽略不计的光学透明度。此外,还研究了 C80 富勒烯作为锂离子电池阳极材料的可行性。锂离子与 C80 富勒烯的 C 原子间存在低吸附能(-1.693 eV)和大量的 Bader 电荷转移(0.917 e),这证实锂离子在 C80 富勒烯上发生了化学吸附。值得注意的是,这个笼子可以容纳 12 个锂离子,C80 富勒烯结构中的每个五边形都有一个,理论电容为 335 mAh/g。(Applied Surface Science, 2025, 681: 161499. DOI:10.1016/j.apsusc.2024.161499) 单相六方结构作为低温固体氧化物燃料电池阴极的协同效应及电催化研究 提高电极材料在较低工作温度(600℃)下的电催化活性,特别是氧还原反应(ORR),是实现固体氧化物燃料电池(SOFCs)商业化研究的首要任务。在此基础上,利用 SrFe12O19 氧化物中分别共掺杂 Gd2O3 和 Cr2O3 制备一种新型六方结构正极材料。在 550 ~ 475 ℃ 下,Sr0.90Gd0.10Fe11.90Cr0.10O19(SFO-10)阴极样品的峰值功率密度(PPD)高达 395 mW/cm2, x 射线光电子显微镜(XPS)证实其表面氧缺陷(Oβ)高达 17%。理论计算表明,Gd 和 Cr 的共掺杂在六方晶格处产生晶格无序,降低了离子输运的能垒,提高了 ORR 的电催化性能。因此,SFO-10 阴极在掺杂钆的铈(GDC)电解液中表现出良好的 ORR 活性,在 550 °C 时具有最低的低极化电阻(ASR)。本研究提供了一种自组装的单相六方阴极,可以加速 SOFC 技术的低温阻碍。(Journal of Rare Earths, 2024. DOI:10.1016/j.jre.2024.06.027) 第一性原理计算预测 SiP2 单层作为 Na/K 离子电池的潜在负极材料 本研究基于密度泛函理论(DFT)对单层 SiP2 作为 Na/K 离子电池潜在负极材料的系统可行性进行分析。通过从头算分子动力学(AIMD)计算,结果表明 SiP2 具有出色的稳定性。超低的离子扩散势垒(Na 为 0.107 eV,K 为 0.043 eV)以及碱金属离子吸附后的金属特性表明,当用作负极时,SiP2 具有快速的充放电速率和出色的电导率。此外,它还具有相当大的理论存储容量(Na/K:446.53/595.38 mAh/g)和能量密度(Na/K:1026.91/1322.46 mWh/g)。这些发现表明,单层 SiP2 作为 Na/K 离子电池的潜在负极材料具有优越的性能。(Surfaces and Interfaces, 2024, […]

基于 FIB 重建纳米多孔网络的结构和力学性能数据集

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概述 本数据集论文构建了一套完整的档案资料,包含纳米多孔金(NPG)结构的三维断层扫描重建图像文件、有限元模拟用体积网格文件、结构及其力学性能的表格数据。该存档数据可作为纳米多孔网络材料的数据库,在材料科学领域重复应用于数值模拟、增材制造、机器学习等。 基础材料为由脱合金工艺制备的纳米多孔金,固体分数约 0.30,韧带尺寸范围是 20-400 nm。使用 Simpleware 软件对 FIB/SEM 图像数据进行重建,获取纳米多孔网络的比表面积、固体体积、固体体积分数等结构参数,评估三维微观结构的连通性。在 Simpleware FE 模块生成体积网格模型后导入 Abaqus 软件,分别沿三个主轴方向进行单轴压缩下的力学响应评估,根据所得应力-应变曲线确定每个结构的杨氏模量与屈服强度。由真实应变增量分析弹性与塑性泊松比。 数据描述 五种不同的纳米多孔结构以韧带尺寸 L区分,L = 20 nm的试样代表脱合金状态,其余较大韧带尺寸试样是通过热退火期间的表面扩散获得。 图:数据集的工作流程(a)通过 FIB/SEM 成像获得双连续纳米多孔金网络的 3D 断层扫描重建模型(b)使用 Simpleware 软件生成四面体体积网格模型(c)采用 Abaqus 软件计算工程应力-应变曲线展现试样的力学响应(d)由之前步骤获得的结构和力学参数列表 为确保体素接近各向同性,三个轴向的体素厚度相当。根据各个试样的特征结构尺度匹配对应的体素分辨率,并随韧带尺寸增大。依据代表性体积的边长应大于韧带尺寸的 15 倍,裁剪出代表性体积单元作为能够准确获取 NPG 试样材料关键微观结构参数与力学性能的最小体积。通过 Simpleware 软件中 Measurements 区域的统计工具得到表面积、体积、体积分数,计算比表面积。 表:重建 3D 图像的平均韧带尺寸(直径)、体素数量、体素尺寸和试样尺寸 表:具有不同韧带尺寸 NPG 试样的结构与力学参数数据集 数据集中包含四种主要数据类型:(1)实验制备 NPG 的三维断层扫描重建图像文件(2)基于断层扫描数据生成的体积网格模型文件(3)通过有限元模拟获取的力学响应数据,包含应力-应变行为和泊松比(4)NPG 试样的结构与力学性能汇总表。 图:数据集文件的结构组成 网格划分 通过阈值工具进行图像分割,并将独立的孤岛删除,即对力学性能没有贡献的断连部分。在 Simpleware FE 模块设置网格划分参数: 网格划分算法:FE Free […]

交错磁中相干隧穿磁阻的异常厚度缩放特性

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研究背景 磁隧穿结(MTJ)是自旋电子学中的基本组成部分,通过巨磁电阻效应实现非易失性存储功能。减小 MTJ 厚度是提升存储密度、高速操作和自旋轨道耦合效率的关键。最近,新型磁体–交错磁(AM)材料因具有在实空间和动量空间中的交替自旋极化受到了广泛关注,它们表现出巨大的自旋劈裂而不具备净磁矩,成为超紧凑型 MTJ 集成的理想平台。在传统 MTJ 中,隧穿磁阻(TMR)通常会随着势垒厚度的增加而增大,这是因为反平行态下电子的隧穿衰减速度比平行态更快。本工作揭示了一种在交错磁隧穿结(AMTJ)中 TMR 随着势垒厚度增加而减小的反常规律,这是由于交错磁的能带中自旋简并部分形成了一条在反平行态下无法被抑制的隧穿通道,该现象进一步在二维 V2Te2O/Cr2Se2O/V2Te2O 和 V2Te2O/ZnSe/V2Te2O AMTJ 中得以验证。 研究内容 本文首先对 AMTJ 的 TMR 随着厚度变化的物理机理进行理论分析并提出双势垒模型,将自旋劈裂的费米面分为外部区域 A 和中心区域 B。在 AP 配置中,左右电极的 Néel 矢量是反平行的,区域 A 的自旋匹配问题使得该区域的电子透射可以有效抑制,被称为有效区域。而区域 B 的传输通道在 AP 配置下仍然保持开启,因为自旋分裂的两个费米面重叠,形成了一个自旋简并的传输通道,在 P 和 AP 状态下都保持开放,也被称为无效区域。根据隧穿理论,TMR 随着中间层厚度的变化可以用以下公式表达: 其中 kA 和 kB 分别为区域 A 和区域 B 的衰减系数。本文探讨了两种情景下的 TMR 行为:当 kA 小于 kB 时,TMR 随势垒厚度增加而增加,符合传统的缩放规律;而当 kA 大于 kB 时,表现为反常的缩放现象。 图1.(a)传统 MTJ 和(b)AMTJ 中的隧穿机制;(c)平行态配置中,区域 A 和 B 的电子态都参与隧穿;(d)反平行配置中,区域 A 的电子态传输被抑制,但区域 B 的电子态仍有传输。 随后采用密度泛函理论结合非平衡格林函数方法,研究具有不同势垒厚度的 V2Te2O/Cr2Se2O/V2Te2O 和 V2Te2O/ZnSe/V2Te2O AMTJ 器件以验证这一反常规律。首先,通过计算能带结构,V2Te2O 和 Cr2Se2O 分别为二维交错磁金属和交错磁半导体,且均具有 d 波各向异性。 图2. V2Te2O 和 Cr2Se2O 的原子结构、能带以及费米面处能带劈裂 Cr2Se2O 的面外衰减系数 k 通过计算复能带得到。在倒空间中,可以观察到其也具有交错性质的衰减,在 Γ 点附近,自旋向上与自旋向下的电子具有几乎相同的衰减率。然而,具有不同自旋电子的衰减在 Γ-X 和 Γ-Y 方向上发生反转,且该区域的衰减较 Γ 点附近更大。 图3. 费米面附近 Cr2Se2O 的面外衰减系数 该 AMTJ 器件采用 2D 交错磁金属 V2Te2O 作为电极,2D 交错磁半导体 Cr2Se2O 作为绝缘层,其具有三种操作状态:平行态(P),电极和绝缘层的 Néel 矢量方向相同;中间态(I),绝缘层与电极的 Néel 矢量相反;反平行态(AP),两电极的 Néel 矢量方向相反。通过分析透射谱,可以发现,与 P 态相比,I 态在 Γ-X 和 Γ-Y 方向的透射明显减弱;而在 AP 态下,Γ-X 和 Γ-Y 方向的透射进一步被抑制。尽管如此,在 AP 态下,Γ 点附近的电子隧穿仍然存在,这表明该态下存在一定的传输通道。 图4. AMTJ 器件图以及不同操作状态下的的透射谱 通过改变中间绝缘层 Cr2Se2O 的层数发现,随着层数增大,TMR 呈现减小趋势。P 态的 TMR 从 220% 减至 40%,I 态从 137% 降到39%,与之前的理论分析一致。通过透射谱可以看出,Γ-X 和 Γ-Y 方向的透射随着层数增大有很明显的衰减,而 Γ 附近的透射仍就保持。 图5. TMR 和透射谱随着 Cr2Se2O 层数的变化情况 本研究还探讨了使用非磁性绝缘层材料 ZnSe 以及交错磁 V2Te2O 电极的隧穿结结构,以解决由相邻交错磁性层之间的强交换相互作用可能引起的磁不稳定性问题。ZnSe 是一种具有 2.26 eV 直接带隙的半导体。随着势垒厚度的增加,在 V2Te2O/ZnSe/V2Te2O AMTJ 中,TMR 从 206% 降至 0.9%,呈现出与全交错磁性结构类似的趋势。这一现象源于交错磁性材料中自旋简并和非简并 Bloch 态的共存,它们通过势垒的衰减速率不同。当自旋简并态衰减较慢时,便出现了反常的衰减行为,无论绝缘层是否为交错磁材料。 图6.(a)ZnSe 以及(b)V2Te2O/ZnSe/V2Te2O AMTJ 器件原子结构示意图,(c)ZnSe 的能带结构(d)TMR 随 ZnSe 层数的变化 总结 本研究揭示了交错磁性隧穿结中 TMR 随着势垒厚度增加而下降的反常缩放行为。其背后的机制在于自旋简并态引发的持久传输通道,该通道在 P 与 AP 配置切换时几乎不受影响。为了解释这一现象,构建简化的双势垒模型区分有效和无效的自旋选择性传输。有效部分源自自旋劈裂态,随着势垒厚度增加迅速衰减,而无效部分则衰减较弱,并在较大厚度时主导总体传输。TMR 是否表现出反常的缩放行为,主要取决于有效区域和无效区域之间的衰减差异。通过在全交错磁 V2Te2O/Cr2Se2O/V2Te2O AMTJ 和非磁性 ZnSe 绝缘层的 AMTJ 上进行第一性原理量子输运模拟,验证了这一反常行为。研究结果不仅深入揭示了交错磁性材料的基本输运行为,还强调了影响基于交错磁性的磁性隧道结性能的关键设计因素。 参考文献 Z Yang, X Yang, J Wang, et al. Unconventional thickness scaling of coherent tunnel magnetoresistance in altermagnets [J]. Physical Review B, 2025, 112 (20): […]

 
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