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本發(fā)明公開了一種基于被動(dòng)毫米波極化成像的材料分類方法； 首先利用毫米波輻射計(jì)成像系統(tǒng)在無極化照射環(huán)境中獲取給定入射角 下場(chǎng)景的水平極化圖和垂直極化圖；再根據(jù)水平極化圖和垂直極化圖 計(jì)算得到“線極化比”圖像；然后統(tǒng)計(jì)分析“線極化比”的分布規(guī)律， 利用閾值估計(jì)公式估計(jì)“線極化比”閾值；最后根據(jù)分類準(zhǔn)則，實(shí)現(xiàn) 對(duì)場(chǎng)景中的金屬材料和非金屬材料的分類。本發(fā)明能非接觸、被動(dòng)地 對(duì)金屬材料和介質(zhì)材料的進(jìn)行有效分類，并且不受環(huán)境輻射變化的影 響，具有很好的魯棒性，可用于金屬目標(biāo)的遙感與探測(cè)、金屬危險(xiǎn)品 的安全檢測(cè)與預(yù)警等領(lǐng)域。

氫因其具有高密度能量及高熱效率、清潔等特性，成為未來有發(fā)展前景的新型能源之一。氫能是一種清潔燃料，其應(yīng)用最關(guān)鍵的技術(shù)環(huán)節(jié)在于其儲(chǔ)存。

項(xiàng)目成果/簡(jiǎn)介:該團(tuán)隊(duì)制備了一種負(fù)載氧化鎳(NiO)納米晶粒的聚合物氮化碳(g-C3N4, CN)二維納米片新材料，通過構(gòu)建具有金屬性的Ni-N鍵形成高導(dǎo)電界面，大幅提高了催化效率，該策略拓展至其他的過渡金屬氧化物(Co3O4、Fe2O3、CuO等)也獲得了成功。同時(shí)，該團(tuán)隊(duì)還開發(fā)了過渡金屬基層狀蛇紋石結(jié)構(gòu)的納米催化劑，進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)高效電催化。通過設(shè)計(jì)合成不同比例的Co、Ni基蛇紋石CoxNi3-xGe2O5(OH)4納米片，調(diào)節(jié)材料的電子能帶結(jié)構(gòu)和導(dǎo)電特性，有效加快了催化效率，在堿性和中性條件下均表現(xiàn)出比傳統(tǒng)過渡金屬氫氧化物和商業(yè)RuO2更優(yōu)異的催化活性和穩(wěn)定性。 此外，該團(tuán)隊(duì)以二維金屬-有機(jī)框架（2D MOF）納米片為前驅(qū)體制備了新型二維復(fù)合納米催化劑。通過引入吡啶作為抑制劑，借助溶劑熱反應(yīng)和熱處理制備了氮原子摻雜的Ni-Ni3S2@碳復(fù)合納米催化劑，大幅度提高了催化性能，為二維金屬-金屬硫化物@碳多元復(fù)合材料的合成提供了新的思路。

在巡檢條件下，實(shí)現(xiàn)多物理量融合的鋼軌病害動(dòng)態(tài)檢測(cè)技術(shù)。采用復(fù)合電磁技術(shù)檢測(cè)材料表面和內(nèi)部的宏觀傷損；采用巴克豪森技術(shù)測(cè)量缺陷產(chǎn)生前的殘余應(yīng)力、材料狀態(tài)改變、表面早期傷損；應(yīng)用相控陣超聲技術(shù)檢測(cè)鋼軌內(nèi)部缺陷，并實(shí)現(xiàn)焊縫的精確定位及智能化全尺寸高效檢測(cè)。實(shí)現(xiàn)覆蓋諸如鋼軌（含焊縫）等重大設(shè)施及新型材料全尺寸、全壽命周期的健康狀態(tài)綜合檢測(cè)。高速鐵路損傷檢測(cè)：實(shí)現(xiàn)80-350km/h的高巡檢速度下對(duì)軌道不同階段損傷的檢測(cè)，提高軌道安全性；智能制造質(zhì)量檢測(cè)：實(shí)現(xiàn)新型加工、增材制造中加工質(zhì)量無損檢測(cè)，提高智能制造的加工水平；結(jié)構(gòu)智能健康監(jiān)控：實(shí)現(xiàn)鋼軌、橋隧、航空航天設(shè)施關(guān)鍵部位故障狀態(tài)監(jiān)控，提高重大設(shè)施壽命。技術(shù)優(yōu)勢(shì)巡檢試驗(yàn)轉(zhuǎn)臺(tái)的速度提升至350km/h，填補(bǔ)了國(guó)內(nèi)350km/h速度等級(jí)巡檢試驗(yàn)轉(zhuǎn)臺(tái)的空白。首次在國(guó)內(nèi)研究了350km/h高速及不飽和狀態(tài)下鐵磁性材料動(dòng)態(tài)磁化過程機(jī)理。采用電磁、渦流、圖像等無損檢測(cè)核心關(guān)鍵技術(shù)，研究各種材料的傷損缺陷對(duì)檢測(cè)信號(hào)的影響，克服使用環(huán)境、高速運(yùn)動(dòng)對(duì)檢測(cè)系統(tǒng)的影響，在高速及重載鐵路應(yīng)用條件下，對(duì)服役鋼軌表面、亞表面以及一定深度的裂紋缺陷損傷進(jìn)行快速巡檢，構(gòu)建高速鋼軌裂紋巡檢設(shè)備，實(shí)現(xiàn)對(duì)鐵路鋼軌裂紋缺陷形貌參數(shù)等相關(guān)數(shù)據(jù)信息的快速獲取、損傷程度判別，并進(jìn)行故障預(yù)警和壽命評(píng)估。研究基于復(fù)合電磁效應(yīng)、超聲波、激光、圖像融合的鋼軌巡檢及實(shí)時(shí)分析技術(shù)，實(shí)現(xiàn)病害特征識(shí)別與缺陷重構(gòu)。通過分析鐵磁性材料磁化過程，抑制巡檢中檢測(cè)探頭的振動(dòng)、提離效應(yīng)、材料屬性以及使用環(huán)境對(duì)鋼軌表面檢測(cè)結(jié)果的影響；基于多物理量數(shù)據(jù)的融合分析，精確識(shí)別鋼軌缺陷產(chǎn)生前的殘余應(yīng)力、早期傷損等多種病害。通過使用超聲技術(shù)實(shí)現(xiàn)焊縫精確定位及全斷面相控陣高效檢測(cè)。應(yīng)用范圍:（1）獲得國(guó)家科技部重大科學(xué)儀器開發(fā)專項(xiàng)重大科學(xué)儀器開發(fā)專項(xiàng)“在役鋼軌缺陷綜合檢測(cè)監(jiān)測(cè)設(shè)備開發(fā)與應(yīng)用”、國(guó)家自然科學(xué)基金委員重大科學(xué)儀器開發(fā)專項(xiàng)“鋼軌接觸疲勞及裂紋多物理高速巡檢監(jiān)測(cè)技術(shù)攻關(guān)”鐵路總公司重大課題“高鐵鋼軌淺表層缺陷快速檢測(cè)關(guān)鍵技術(shù)研究及裝備研制”等項(xiàng)目支持。（2）作為關(guān)鍵核心設(shè)備應(yīng)用于中國(guó)鐵路總公司新一代國(guó)產(chǎn)大型高速鋼軌探傷車GTC-80，累計(jì)巡檢里程已達(dá)1萬公里以上。發(fā)現(xiàn)各類型缺陷，如裂紋，剝離，磨損等400多例，通過了鐵路總公司的關(guān)鍵技術(shù)鑒定，實(shí)現(xiàn)進(jìn)口重大裝備替代。（3）30km/h的雙軌電動(dòng)探傷機(jī)器人，集成環(huán)境感知、智能巡檢、大數(shù)據(jù)處理與無線傳輸?shù)裙δ埽瑢?shí)現(xiàn)無人監(jiān)控下的長(zhǎng)距離自主運(yùn)行，用于城市軌道巡檢，已應(yīng)用于南京地鐵、西安地鐵等。（4）智能制造質(zhì)量檢測(cè)技術(shù)應(yīng)用于寶武集團(tuán)寶日冷軋鋼板廠（世界最大冷軋鋼板生產(chǎn)線）鋼板加工性能在線自動(dòng)檢測(cè)。（5）結(jié)構(gòu)智能健康監(jiān)控技術(shù)應(yīng)用于京滬高鐵CRTS-Ⅱ型軌道板健康監(jiān)控（上海鐵路局科技進(jìn)步一等獎(jiǎng)）、金溫高鐵沿線光纖監(jiān)測(cè)（全國(guó)首例）、貴廣客專K75+431雙線特大橋沉降監(jiān)測(cè)、蕪湖地鐵1、2號(hào)線安全監(jiān)控系統(tǒng)；（6）挑戰(zhàn)杯全國(guó)大學(xué)生課外學(xué)術(shù)科技作品競(jìng)賽特等獎(jiǎng)，創(chuàng)青春全國(guó)大學(xué)生創(chuàng)業(yè)大賽金獎(jiǎng)，第一屆中俄工業(yè)創(chuàng)新大賽二等獎(jiǎng)。

相關(guān)專利提供了一種用于牙釉質(zhì)定向有序礦化材料及其制備方法，通過羧甲基殼聚糖和阿侖膦酸鈉交聯(lián)后，依次滴加含磷酸氫根離子和含鈣離子的溶液，形成納米無定形磷酸鈣顆粒，之后向該溶液中加入谷氨酸，即可制得。應(yīng)用范圍:可應(yīng)用于口腔齲病臨床預(yù)防和治療等相關(guān)領(lǐng)域。效益分析:基于相關(guān)專利發(fā)明的牙釉質(zhì)定向有序礦化材料及其制備方法，具有無毒、無刺激，具有良好的生物相容性和低致敏性等優(yōu)點(diǎn)，其主要技術(shù)優(yōu)勢(shì)如下： （1）該礦化材料的制備方法簡(jiǎn)便，結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)合理，能滲透到脫礦表層以下達(dá)到深層礦化，與牙體表面結(jié)合牢固，在牙齒上存留的時(shí)間較長(zhǎng)，達(dá)到使脫礦的牙體硬組織再礦化的效果； （2）新形成的羥基磷灰石排列定向有序，與天然牙釉質(zhì)類似； （3）無毒、無刺激，具有良好的生物相容性和低致敏性，使用效果理想。

本發(fā)明提供了一種基于子結(jié)構(gòu)的復(fù)合材料彈性參數(shù)識(shí)別方法，建立復(fù)合材料子結(jié)構(gòu)有限元模型，根據(jù)子結(jié)構(gòu)理論對(duì)復(fù)合材料子結(jié)構(gòu)模型進(jìn)行動(dòng)力學(xué)縮聚；縮聚后子結(jié)構(gòu)特征矩陣裝配到殘余結(jié)構(gòu)上，計(jì)算得到復(fù)合材料全模型模態(tài)信息；提取全模型模態(tài)數(shù)據(jù)，計(jì)算模態(tài)頻率對(duì)殘余結(jié)構(gòu)彈性參數(shù)的相對(duì)靈敏度；將試驗(yàn)和有限元模擬的模態(tài)頻率殘差的二范數(shù)作為目標(biāo)函數(shù)，利用迭代優(yōu)化算法最小化目標(biāo)函數(shù)。本發(fā)明通過考慮了子結(jié)構(gòu)的復(fù)合材料建模，將模型待識(shí)別部分定義為殘余結(jié)構(gòu)，通過全模型模態(tài)頻率對(duì)殘余結(jié)構(gòu)彈性參數(shù)的相對(duì)靈敏度分析和模態(tài)振型匹配，采用優(yōu)化迭代算法識(shí)別復(fù)合材料待識(shí)別參數(shù)，節(jié)省計(jì)算資源，提高計(jì)算效率，具有十分重要的工程意義。

通過研究三維狄拉克半金屬材料ZrTe5中量子振蕩隨磁場(chǎng)傾角的演化，發(fā)現(xiàn)在特定角度電阻的量子振蕩會(huì)突然消失，并伴隨出現(xiàn)振蕩相位的反轉(zhuǎn)。分析表明這是所謂的spin zero現(xiàn)象，這也是第一次在拓?fù)洳牧现杏^察到該現(xiàn)象。更重要的是，這一現(xiàn)象帶來的振蕩相位反轉(zhuǎn)，表明廣泛使用的確定貝里相的實(shí)驗(yàn)方法，在某些條件下會(huì)得出錯(cuò)誤結(jié)論。 拓?fù)洳牧显趶?qiáng)磁場(chǎng)下由于軌道作用和自旋塞曼劈裂，可能演化出不同的拓?fù)鋺B(tài)，從而為研究這些態(tài)之間的轉(zhuǎn)化，即拓?fù)湎嘧儯峁┝死硐氲钠脚_(tái)。Spin zero現(xiàn)象是由于朗道能級(jí)發(fā)生塞曼劈裂，兩套劈裂的朗道能級(jí)的量子振蕩相互疊加干涉引起的，因此可以提取出自旋相關(guān)的信息。ZrTe5中spin zero現(xiàn)象的出現(xiàn)，暗示當(dāng)磁場(chǎng)沿a軸或c軸附近時(shí)，ZrTe5的狄拉克能帶磁場(chǎng)作用下變成線節(jié)點(diǎn)拓?fù)浒虢饘伲峭鉅柊虢饘佟Ｋ裕瑂pin zero的出現(xiàn)，也可以用于幫助判定拓?fù)鋺B(tài)的類別。圖表1：ZrTe5中量子振蕩的振幅和相位隨磁場(chǎng)角度的變化。

隨著納米光子學(xué)的發(fā)展，具有超穎性質(zhì)的人工微結(jié)構(gòu)吸引了眾多研究。針對(duì)日益增長(zhǎng)的研究和設(shè)計(jì)需求，北京大學(xué)物理學(xué)院方哲宇及其研究團(tuán)隊(duì)實(shí)現(xiàn)了一種自洽的框架——BoNet，其結(jié)合了貝葉斯優(yōu)化（Bayesian optimization）和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（convolutional neural network），實(shí)現(xiàn)了納米結(jié)構(gòu)對(duì)于超強(qiáng)光學(xué)手性的自學(xué)習(xí)。基于此框架，他們將納米結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)表示為圖形，并輸入卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行電場(chǎng)分布和反射光譜的學(xué)習(xí)，此過程不需要將納米結(jié)構(gòu)參數(shù)化為向量，因此最大化的保留了其幾何信息和邊界條件。同時(shí)，利用貝葉斯優(yōu)化以實(shí)現(xiàn)對(duì)納米結(jié)構(gòu)遠(yuǎn)場(chǎng)光學(xué)手性的優(yōu)化，并運(yùn)用其采樣樣本反復(fù)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)自學(xué)習(xí)。利用BoNet，他們針對(duì)遠(yuǎn)場(chǎng)反射光譜的圓二色性進(jìn)行優(yōu)化并逼近了其理論極限(CD = 1)，同時(shí)利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)匹配預(yù)測(cè)的近場(chǎng)電場(chǎng)分布，對(duì)獲得的強(qiáng)光學(xué)手性進(jìn)行分析解釋。 此框架能夠被直接推廣用于其他光學(xué)性質(zhì)的自學(xué)習(xí)優(yōu)化，例如實(shí)現(xiàn)反常透射，偏振態(tài)調(diào)制和相位調(diào)制。更進(jìn)一步的，此方法論能夠幫助設(shè)計(jì)更多的，具有良好光學(xué)性質(zhì)和運(yùn)用價(jià)值的納米光子學(xué)器件，比如消色差超透鏡，超靈敏的微傳感器以及智能超表面等。此研究同時(shí)能夠啟發(fā)更多數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的研究，通過利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和其他機(jī)器學(xué)習(xí)的方法，實(shí)現(xiàn)對(duì)傳統(tǒng)科學(xué)研究的新探索，在制藥，引物設(shè)計(jì)，固體結(jié)構(gòu)分析上啟發(fā)新突破。 該工作于2019年11月19日在線發(fā)表于學(xué)術(shù)期刊《PHYSICAL REVIEW LETTERS》上，題為“Self-Learning Perfect Optical Chirality via a Deep Neural Network”(DOI: 10.1103/PhysRevLett.123.213902)。北京大學(xué)物理學(xué)院方哲宇研究員是本文的通訊作者，李瑜，徐優(yōu)俊，姜美玲為該文的共同第一作者，北京大學(xué)定量生物學(xué)中心來魯華教授為合作者，北京大學(xué)為唯一通訊作者單位。該工作得到得到了科技部、教育部、國(guó)家自然科學(xué)基金委、北京大學(xué)人工微結(jié)構(gòu)和介觀物理國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室、北京大學(xué)納光電子前沿科學(xué)中心、量子物質(zhì)科學(xué)協(xié)同創(chuàng)新中心、北京大學(xué)高性能校級(jí)計(jì)算平臺(tái)、北京大學(xué)生命科學(xué)中心高性能計(jì)算平臺(tái)等單位的支持。用于近遠(yuǎn)場(chǎng)計(jì)算的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)表征實(shí)現(xiàn)了逼近理論極限的高手性，并利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)近場(chǎng)分布進(jìn)行分析

本研究設(shè)計(jì)并合成了無定型 Ag-Bi-S-O 修飾的 Bi 0 納米顆粒，將其應(yīng)用于二氧化碳電還原反應(yīng)中 （圖 1 ） 。 該研究工作首先通過溶劑熱法制備了 AgBiS 2 納米棒，并將其在空氣中煅燒處理，得到了組成為 Ag 0.95 BiS 0.75 O 3.1 的雙金屬硫氧復(fù)合物納米棒。在進(jìn)一步電化學(xué)還原預(yù)處理后，該復(fù)合物被轉(zhuǎn)化為無定型 Ag-Bi-S-O 修飾的 Bi 0 納米顆粒。這種新型二氧化碳電還原催化劑在僅有 450 mV  的過電位下，實(shí)現(xiàn)了高達(dá) 94.3% 的甲酸法拉第效率和 12.52 m A/ cm 2 的甲酸部分電流密度。通過與 AgBiS 2 、 Bi 硫氧復(fù)合物及 Bi 2 S 3 參比樣品進(jìn)行對(duì)比，發(fā)現(xiàn)在電化學(xué)還原預(yù)處理過程中，金屬硫化物中的 -2 價(jià)硫會(huì)轉(zhuǎn)化為 H 2 S 并離開電極表面，只有金屬硫氧復(fù)合物中被氧化為 +6 價(jià)的硫能保留在催化劑中。后續(xù)實(shí)驗(yàn)表明 ，這一部分硫能促進(jìn)水的解離，而甲酸形成過程中所需的 H + 正是來自于 H 2 O 。因此，甲酸的生成被極大程度地促進(jìn)。另一方面， Ag-Bi-S-O 修飾 Bi 0 納米顆粒中的 Ag ，有利于電荷在電極中傳遞，提高了催化劑的電流密度。在過電位為 450 mV  時(shí)，更大的電流密度可以提高陰極附近的局域 pH ，而更大的局域 pH 能進(jìn)一步提升硫促進(jìn)水解離的效用，同時(shí)抑制氫析出反應(yīng)的發(fā)生。因此，無定型 Ag-Bi-S-O 修飾的 Bi 0 納米顆粒可以在極低的過電位下將二氧化碳高活性、高選擇性地轉(zhuǎn)化為甲酸。

研發(fā)階段/n內(nèi)容簡(jiǎn)介：在國(guó)內(nèi)，八十年代以前，絕熱保溫材料是以天然礦物等纖維質(zhì)為代表，改革開放后是以聚苯乙烯等塑料泡沫有機(jī)質(zhì)為代表。目前，我國(guó)絕熱保溫?zé)崴苄詮椥泽w泡沫材料主要以阿樂斯等幾個(gè)中外合資公司生產(chǎn)，產(chǎn)品質(zhì)量存在品種單一,泡孔不均勻,合格率低等缺陷，為西方發(fā)達(dá)國(guó)家九十年代初的水平。本項(xiàng)目以熱塑性樹脂PVC和橡膠彈性體(如NBR、EVA等)為主體材料共混，得到橡膠彈性體為分散相、熱塑性樹脂為連續(xù)相材料的共混膠，采用擠出發(fā)泡技術(shù)，制備低密度熱塑性彈性體泡沫材料。該泡沫材料不僅強(qiáng)度高、密度低，表面光滑