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2024, 73 (1): 010301.
doi: 10.7498/aps.73.20231795
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20世纪初, 以原子能、半导体、激光、核磁共振、超导和全球卫星定位系统等重大技术发明为标志性成果的第一次量子革命, 促进了物质文明的巨大进步, 从根本上改变了人类的生活方式和社会面貌. 自20世纪90年代以来, 量子调控技术的巨大进步, 使得以量子信息科学为代表的量子科技突飞猛进, 标志着第二次量子革命的兴起. 量子信息科技包括量子通信、量子计算、量子精密测量等方面, 为保障信息传输安全、提高运算速度、提升测量精度等提供了革命性解决方案, 可为国家安全和国民经济高质量发展提供关键支撑. 经过近30年的发展, 我国在量子信息科技领域整体上已经实现了从跟踪、并跑到部分领跑的飞跃, 在量子通信的研究和应用方面处于国际领先地位; 在量子计算方面牢固占据国际第一方阵; 在量子精密测量的多个方向进入国际领先或先进水平. 当前, 需要根据国家战略需求和国际竞争态势, 做好未来5—10年我国在量子信息领域的发展重点研判, 率先建立下一代安全、高效、自主、可控的信息技术体系.
2024, 73 (3): 037201.
doi: 10.7498/aps.73.20231151
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金属是人类使用最广泛的材料之一. 相对于对金属力学性能的研究, 金属导热性能的相关研究较为匮乏. 对金属导热机制的理解往往还依赖于一百多年前建立的威德曼-弗朗兹定律. 金属导热和电子输运有密切联系, 同时又与晶格振动有关. 深入理解金属导热机制, 不但对材料应用意义重大, 而且有利于提高对导热基本理论的认知. 本文回顾了金属导热研究的历史, 并对最近十几年来金属导热的研究进行了总结, 特别是对基于第一原理电子-声子耦合模式分析的金属导热机理的研究进行了综述. 此外, 本文也对金属导热理论的未来发展方向进行了探讨.
2024, 73 (6): 064201.
doi: 10.7498/aps.73.20231850
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拓扑光子学的提出与发展为从根本物理原理上解决传统光学器件易受干扰的问题提供了新思路, 基于拓扑保护的新型鲁棒光场调控极大地提高了光学器件的传输效率和稳健性. 其中, 基于时间反演对称性破缺的非互易拓扑光子学及其手性拓扑态是拓扑光子学的重要分支, 其拓扑特性由非零陈数或陈矢量表征, 表现出超越互易拓扑光子学的严格拓扑保护鲁棒性. 本综述将重点介绍非互易拓扑光子学在探索新奇物理现象(手性/反手性边界态、反常非互易拓扑边界态、三维光学陈绝缘体、磁性外尔光子晶体等)和构建非互易鲁棒拓扑光学器件(单向光波导、宽带慢光延迟线、任意形状拓扑激光器、大轨道角动量相干光源等)等方面取得的显著成果. 最后对非互易拓扑光子学的发展现状、潜在挑战以及可能取得的突破进行了展望.
2024, 73 (6): 063101.
doi: 10.7498/aps.73.20231631
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基于钙钛矿太阳能电池材料独特的光电特性, 特别是光电转换效率在初期短时间内的快速提升, 使其成为当前光伏领域中最富吸引力的光吸收材料之一. 然而, 近年来转换效率的增长步入缓慢阶段, 同时材料的长期稳定性也成为商业化应用的关键挑战, 这些问题背后的物理机制与材料缺陷密切相关. 为进一步提高电池效率和结构稳定性, 必须深刻理解和精准地掌握这些缺陷的特性. 本文全面回顾了钙钛矿材料中各类缺陷对光伏性能和稳定性的影响, 包括传统刚性模型缺陷、非常规性缺陷、复合型缺陷、离子迁移和缺陷对载流子寿命的影响, 论述了缺陷与材料结构稳定性之间的紧密关联性, 并对未来关于缺陷的研究方向进行了展望.
2024, 73 (7): 078801.
doi: 10.7498/aps.73.20240201
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交联聚乙烯(cross-linked polyethylene, XLPE)因其优异的力学性能和绝缘性能广泛应用于电力电缆领域中, 但在高压电缆的运行过程中XLPE不可避免会受到电老化、热老化和电-热联合老化的影响, 使得材料的性能和寿命下降, 因此需要对XLPE的老化性能和使用寿命进行调控. 本文介绍了XLPE的结构特性和交联机理, 系统分析了其老化过程及影响机制, 并概述了接枝、共混和纳米粒子改性等调控策略, 同时基于寿命评估模型探究了XLPE因老化而导致的寿命衰减问题. 最后, 展望了调控XLPE电缆绝缘材料使用寿命策略的未来方向, 为XLPE电缆绝缘材料的进一步改进和长期稳定运行提供理论指导.
2024, 73 (2): 027702.
doi: 10.7498/aps.73.20230614
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聚合物电介质材料因其高功率密度、耐击穿、安全柔韧、易加工和自愈性等特点, 被广泛应用于智能电网、新能源汽车、航空航天、国防科技等领域. 其中, 基于三明治结构设计获得具有更高储能密度和储能效率的柔性电介质材料成为近年来聚合物储能电介质领域的研究热点和常用策略. 本文从电介质的材料构成、结构设计以及制备方法等角度综述了基于三明治结构聚合物电介质薄膜在储能密度提升方面的研究进展, 阐述了三明治结构电介质材料性能调控的微观机制和协同增强机理, 并展望了其发展趋势和应用前景.
2024, 73 (4): 044204.
doi: 10.7498/aps.73.20231384
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大数据时代网络数据流量的爆炸式增长给通信系统的容量和数据传输速率带来极大的挑战. 本文基于锁模光学频率梳的宽光谱范围和高相位相干性提出了一种高频正交幅度调制信号生成方法, 通过电光调制器对光学频率梳进行幅度相位整形并下变频至射频域, 生成携带编码信息的高速、高阶、低相位噪声的调制信号, 再结合锁模光学频率梳窄线宽、多波长的特性, 仅使用单个激光器即可实现基于波分复用技术的大规模并行高速通信. 仿真验证了该方案的可行性, 随后在100 m的自由空间光链路中使用光子微波信号进行16元正交幅度调制通信实验, 实现了误码率低于10–6的14 Gbit/s数据传输.
2024, 73 (22): 226401.
doi: 10.7498/aps.73.20240937
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针对复杂网络中关键节点的识别、评估及排序问题, 受物理系统中不同节点间信息的多维度、多层次相互影响过程的启发, 提出了一种基于图卷积神经网络的多维参数的节点重要性评估方法. 该方法结合了卷积神经网络自动学习的特性, 综合考虑节点的内在特性、与邻近节点的交互关系以及其在整个网络中的功能角色, 构建了一种新颖的关键节点识别框架, 即多维参数控制图卷积网络(multi-parameter control graph convolutional networks, MPC-GCN). 通过卷积神经网络对节点及其邻居特征的逐层聚合, 自动提取并综合节点的局部特性、全局特性及位置特性, 实现对节点重要性的多维度评估, 同时引入灵活的参数调整机制, 允许调整不同维度信息对评估结果的影响权重, 以适应不同结构网络的需求. 为验证该方法的有效性, 在随机生成的小型网络上验证了参数对模型的作用; 并在8个大型网络上利用SIR模型进行仿真实验, 以M(R)值、Kendall相关系数、被传染节点占比及最大连通子图相对大小作为评价标准. 结果表明, MPC-GCN方法在单调性、准确性、适用性及鲁棒性上都优于其他相关方法, 能够显著区分不同节点的重要程度. 该方法有效克服了现有方法在评估角度和适应能力上的局限性, 提高了评估的全面性和适用性.
2024, 73 (7): 076401.
doi: 10.7498/aps.73.20231939
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在Al(铝)-Si(硅)合金中同时添加Sr(锶)和B(硼)存在“中毒”现象, 无法同时细化α-Al晶粒和变质共晶Si. 本文研究了在同时添加α-Al晶粒细化剂B和共晶Si变质剂Sr的条件下, 微量稀土La(镧)对Al-7%Si-0.6%Fe合金组织、热导率和力学性能的影响, 分析了稀土La的影响规律及其作用机理. 结果表明微量稀土La的添加, 一方面可以中和Sr与B的毒化效应, 提升共晶Si的变质效果; 另一方面可以促使α-Al异质形核基底LaB6的形成, 并作为表面活性剂降低α-Al的形核过冷度, 从而细化α-Al晶粒. 共晶Si的变质以及α-Al晶粒的细化有助于同时提升Al-7%Si-0.6%Fe合金的热导率及力学性能. 此外, 当稀土La的添加量在0.02%—0.06%之间时, 合金的导热性能明显提升; 随着La添加量的进一步增大, 合金热导率下降.
2024, 73 (3): 038102.
doi: 10.7498/aps.73.20230832
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III族氮化物半导体由于包含了宽的直接禁带宽度、高击穿场强、高电子饱和速度、高电子迁移率等优异的性质, 自从发展以来便成为半导体领域中的一个热点. 并且由于其禁带宽度可以从近紫外涵盖到红外区域, 因此在传统半导体所难以实现的短波长光电子器件领域, 也具有广阔的应用前景. 原子层沉积由于其特殊的沉积机制可以在较低的温度下实现III族氮化物半导体的高质量制备, 通过调整原子层沉积的循环比也可以方便地调整合金材料中的成分. 发展至今, 原子层沉积已经成为制备III族氮化物及其合金材料的一种重要方式. 因此, 本文着重介绍了近期使用原子层沉积进行III族氮化物半导体及其合金的沉积及应用, 包括使用不同前驱体、不同方式、不同类型原子层沉积, 在不同温度、不同衬底上进行氮化物半导体及其合金的沉积. 随后讨论了原子层沉积制备的III族氮化物材料在不同器件中的应用. 最后总结了原子层沉积在制备III族氮化物半导体中的前景和挑战.
2024, 73 (19): 198901.
doi: 10.7498/aps.73.20240702
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供应链是由原材料供应商到最终客户的一系列生产和流通过程所形成的链条结构, 连接上、下游各个企业之间的关系. 供应链包含采购、生产、仓储、分销、客户服务、信息管理和资金管理等不同环节之间的物料、资源、资金和信息等的相互关联流动, 从而形成复杂的网链结构. 高效可靠的供应链对于增强企业的市场竞争力、推动社会和经济持续发展具有重要意义. 近年来, 采用复杂网络的理论和方法对供应链进行建模和分析受到了越来越多学者的关注. 本文系统性地论述基于实证数据和网络模型两种类型的供应链网络构建研究, 在此基础上探讨供应链网络的拓扑结构、脆弱性、关键节点识别、社团检测等结构性质, 阐明供应链网络的风险传播、竞争博弈等管理特性. 本文综述了基于复杂网络方法的供应链研究内容和前沿热点, 论证了复杂网络理论在供应链网络研究中的有效性和适用性, 分析了供应链网络研究现存的一些问题, 并展望若干未来的重要研究方向. 本文期望为供应链研究提供见解, 并推动复杂网络方法在供应链研究中的发展和应用.
2024, 73 (7): 074204.
doi: 10.7498/aps.73.20231691
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微多普勒特征提取作为一种常用的时频分析工具, 对微动目标特征的提取重构具有重要意义. 为了更好地研究多运动的微多普勒效应, 提出了一种运动姿态分类方法. 按照目标频移是否随时间变化可以将运动姿态分为频移时变运动和频移时不变运动. 频移时变运动包括平移、翻滚和振动. 针对这种运动应分析对比不同时间对应的瞬态频移, 频移时不变运动主要为旋转运动. 本文通过微多普勒效应理论结合电磁波频域模型, 实现3D运动目标微动特性提取的仿真建立目标, 分析不同环境条件例如晴天阴天、有无湍流对探测的影响, 为后续实验研究奠定理论基础. 开展基于收发同置系统的多特征运动目标的微多普勒频移探测实验, 实验结果表明, 不同目标位置上频移的幅度、正负性和谱线宽度旨在反演目标形状、运动姿态、运动方向和速度. 利用FFTshift函数对一维数据进行解调分析, 实现三维时间-频率-强度关系的研究. 本研究实现了对目标宏观形状特性的测量以及微观运动信息的提取, 为雷达探测和识别奠定基础.
2024, 73 (9): 095201.
doi: 10.7498/aps.73.20231598
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半导体芯片是信息时代的基石, 诸如大数据、机器学习、人工智能等新兴技术领域的快速发展离不开源自芯片层面的算力支撑. 在越来越高的算力需求驱动下, 芯片工艺不断追求更高的集成度与更小的器件体积. 作为芯片制造工序的关键环节, 刻蚀工艺因此面临巨大的挑战. 基于低温等离子体处理技术的干法刻蚀工艺是高精细电路图案刻蚀的首选方案, 借助等离子体仿真模拟, 人们已经能够在很大程度上缩小实验探索的范围, 在海量的参数中找到最优工艺条件. 电子碰撞截面是等离子体刻蚀模型的关键输入参数, 深刻影响着模型预测结果的可靠性. 本文主要介绍了低温等离子体建模的基本理论, 重点强调电子碰撞截面数据在数值模拟中的重要作用. 与此同时, 本文概述了获取刻蚀气体截面数据的理论与实验方法. 最后总结了刻蚀相关原子分子的电子碰撞截面研究现状, 并展望了未来的研究前景.
2024, 73 (6): 069301.
doi: 10.7498/aps.73.20231618
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蛋白质计算一直以来都是科学领域中的重要课题, 而近年来其与机器学习的结合, 更是极大地推进了相关学科的发展. 本综述主要讨论了机器学习在四个重要的蛋白质计算领域内的研究进展, 这四个领域包括：分子动力学模拟、结构预测、性质预测和分子设计. 分子动力学模拟依赖于力场参数, 准确的力场参数是分子动力学模拟的必需品, 而机器学习可以帮助研究者得到更加准确的力场参数. 在分子动力学模拟中, 机器学习也可以从复杂的体系中以较小的代价计算出所需求解的自由能. 结构预测一般是给定蛋白质序列预测其结构. 结构预测复杂度高、数据量大, 而这恰恰是机器学习所擅长的. 在机器学习的协助下, 近年来科研人员已经在单个蛋白质三维结构预测上取得了不错的成果. 性质预测则是指通过给定的已知蛋白质信息, 推断其可能拥有的性质, 这对于蛋白质的研究也是至关重要的. 更具挑战性的是分子设计, 虽然近年来机器学习在蛋白质设计上取得突破, 但这一领域还有很大空间值得探索. 本综述将针对以上四点分别展开论述, 并对蛋白质计算中的机器学习研究进行展望.
2024, 73 (9): 094206.
doi: 10.7498/aps.73.20231772
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基于微纳集成的光波导相控阵芯片是近年来激光雷达技术领域的研究热点. 随着激光雷达系统空间分辨这一实际应用需求的不断提高, 作为激光雷达系统中的光束控制器件, 光波导相控阵需要扩大阵列规模以提升输出光束的空间分辨率. 同时也为光波导相控阵输出光束的优化校准带来了困难, 现有算法不仅光束校准质量不高, 且校准效率较低. 为此, 本文将Adam算法应用于光波导相控阵输出光束校准系统中, 通过建模仿真比较了Adam算法与现有SPGD算法和GS算法在光束校准层面上的优劣. 同时, 搭建实验系统实现了高质量的光束校准, 根据校准结果, 在Adam算法校准下光波导相控阵输出光束的主旁瓣比优于15.98 dB, 对16×16光波导相控阵输出光束校准达到收敛所需的迭代次数低于600次. 这一算法在光波导相控阵输出光束校准方面的应用, 能够提高光波导相控阵的控制精度和效率, 拓展光波导相控阵在激光雷达技术、数字全息技术和生物成像技术等方面的应用.
2024, 73 (7): 072802.
doi: 10.7498/aps.73.20231661
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蒙特卡罗方法是求解粒子输运问题的有力工具之一, 其局限性在于为达到精度要求需模拟大量粒子, 计算耗时长, 这阻碍了该方法的进一步应用, 尤其在需快速响应的情形. 本文结合神经网络和若干蒙特卡罗方法基本原理发展了一种计算方法, 能够实现源分布可变, 几何、材料和目标计数不变的中子输运问题的快速准确求解. 首先, 为高效生成用于神经网络训练的数据, 利用重要性原理实现在同样模拟次数基础上有效扩充训练数据集容量, 在一定程度上克服了使用蒙特卡罗计算获取训练数据耗时长的缺点. 进而, 基于目标计数是源分布与重要性函数乘积积分的事实, 设计了利用神经网络实现快速输运计算的策略. 该网络的输入是中子源项, 输出是目标计数, 在几何、材料和目标计数固定的情况下, 该神经网络可重复使用, 根据新的源项快速准确得到目标计数. 本文所提出方法的原理和框架同样适用于其他种类粒子的同类型输运问题. 基于若干基准模型的验证表明, 训练得到的神经网络能在不到1 s的时间内得到目标计数, 且与蒙特卡罗大样本模拟得到基准结果的平均相对偏差均低于5%.
2024, 73 (5): 054701.
doi: 10.7498/aps.73.20231745
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本文发展了一种具有壁面模化大涡模拟能力的雷诺平均纳维-斯托克斯 (RANS)和大涡模拟(LES)方法的混合模型(简称WM-HRL模型), 致力于对亚临界区雷诺数钝体绕流相干结构这类复杂流动现象进行高置信度的CFD解析模拟研究. 该方法通过一个仅与当地网格空间分布尺寸有关的湍动能解析度指标参数rk即可实现从RANS到LES的无缝快速转换, 并且RANS/LES混合转换区的边界位置及其各个分区(包括RANS区、LES区及RANS/LES混合转换区)对湍动能的解析能力均可通过两个指标参数$ n{r_{{\text{k1-Q}}}} $ 和$ n{r_{{\text{k2-Q}}}} $ 准则进行预先设定. 通过对雷诺数Re = 3900下圆柱绕流场的系列数值模拟研究, 获得了能够高置信度解析并捕捉其绕流场中三维时空瞬态发展相干结构特性的湍动能解析度指标参数$ n{r_{{\text{k1-Q}}}} $ 和$ n{r_{{\text{k2-Q}}}} $ 准则的组合条件. 研究表明, 该WM-HRL模型不仅能够准确获取圆柱绕流场中剪切层小尺度K-H不稳定性结构的精细谱结构, 而且在同一套网格系统下通过变化湍动能解析度指标参数$ n{r_{{\text{k2-Q}}}} $ 和$ n{r_{{\text{k1-Q}}}} $ 准则的组合条件, 还可以精细解析圆柱绕流场中两类不同回流区的长度结构特征, 及其对应的圆柱尾部近壁面处V和U形两个平均流向速度剖面的分支结构特性.
2024, 73 (5): 058701.
doi: 10.7498/aps.73.20231569
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为实现对转基因和非转基因菜籽油的快速准确鉴别, 结合太赫兹时域光谱技术, 提出了一种基于改进蜉蝣优化算法的支持向量机模型. 以两种转基因和两种非转基因菜籽油为研究对象, 应用太赫兹时域光谱技术获取其光谱信息, 发现相比于非转基因菜籽油, 转基因菜籽油在太赫兹波段具有更强的吸收特性, 同时它们的吸收光谱极为相似, 难以通过观察法进行准确区分. 为此, 提出一种基于改进蜉蝣优化算法的支持向量机模型, 通过采用蜉蝣优化算法对支持向量机参数进行寻优, 并引入自适应惯性权重和Lévy飞行两种策略改进蜉蝣优化算法在寻优过程容易陷入局部最优解的问题, 增强蜉蝣优化算法的全局搜索能力和稳健性. 实验结果表明: 改进后的蜉蝣优化算法能够更有效地寻找到支持向量机的最优参数组合, 提升鉴别模型的整体性能, 该模型对4种菜籽油的识别精度为100%. 因此, 本研究为转基因菜籽油的类型鉴别提供了一种快速有效的新方法, 也为其他转基因物质的鉴别提供了有价值的参考.
2024, 73 (1): 017503.
doi: 10.7498/aps.73.20231940
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稀磁半导体具有能同时调控电荷与自旋的特性, 是破解摩尔定律难题的候选材料之一. 我们团队率先提出了稀磁半导体中自旋和电荷掺杂分离的机制, 探索并研制了新一代稀磁半导体材料, 为突破经典稀磁半导体材料的制备瓶颈提供了有效解决方案. 以(Ba,K)(Zn,Mn)2As2等为代表的新一代稀磁半导体, 通过等价态的Mn掺杂引入自旋、异价态的非磁性离子掺杂引入电荷, 成功实现了230 K的居里温度, 刷新了可控型稀磁半导体的居里温度记录. 本文将重点介绍几种代表性的新一代稀磁半导体的设计与研制、新一代稀磁半导体的综合物性表征、大尺寸单晶生长以及基于单晶的安德烈夫异质结研制. 我们团队通过新一代稀磁半导体的新材料设计研制、综合物性研究、简单原型器件构建的“全链条”模式研究, 开拓了自旋电荷分别掺杂的稀磁半导体材料研究领域, 充分展现了自旋和电荷掺杂分离的新一代稀磁半导体材料潜在应用前景 .
2024, 73 (1): 010501.
doi: 10.7498/aps.73.20231211
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物理忆阻器具有不对称的紧磁滞回线, 为了更加简便地模拟物理忆阻器的不对称紧磁滞曲线, 本文提出了一种含有偏置电压源的分数阶二极管桥忆阻器模型, 其具有可连续调控磁滞回线的能力. 首先, 结合分数阶微积分理论, 建立了含有偏置电压源的二极管桥忆阻器的分数阶模型, 并对其电气特性进行分析. 其次, 将其与Jerk混沌电路相融合, 建立了含有偏置电压源的非齐次分数阶忆阻混沌电路模型, 研究了偏置电压对其系统动态行为的影响. 再次, 在PSpice中搭建了分数阶的等效电路模型, 并对其进行电路仿真验证, 实验结果与数值仿真基本一致. 最后, 在LabVIEW中完成了电路实验, 验证了理论分析的正确性与可行性. 结果表明, 含有偏置电压源的分数阶忆阻器, 可以通过调控偏置电压源的电压, 连续获得不对称紧磁滞回线. 随着偏置电源电压的改变, 非齐次分数阶忆阻混沌系统由于对称性的破环, 表现出由倍周期分岔进入混沌的行为.
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