俞德刚
,
陈大军
,
郑经纮
,
何忆蓉
,
沈甫法
金属学报
低中碳合金钢的条状和片状贝氏体铁素体包含着集结成束的铁素体亚条,亚条由多个有规则形状的铁素体细块组成,它是贝氏体铁素体的均匀切变长大的相变基元,其中无碳化物析出。贝氏体θ-碳化物来源于α基元块的相界沉淀,或富化碳奥氏体的脱溶分解。 铁素体亚条束的基元群有单、双向两种排列方式。单面表面浮雕是单向排列基元群的基元块单向均匀切变应变的累积所构成的;帐篷式的双面表面浮雕是双向排列的二组基元群的基元块相向均匀切变应变的累积所引起的,当二组基元群的基元块向背均匀切变应变的累积便形成倒置帐篷式的双面表面浮雕。二组基元群的间界面显示为“中脊面”。
关键词:
低中碳合金钢
,
bainite
,
ferrite
,
phase transformation unit
,
surface relief
中国材料进展
2011年8日下午，何梁何利基金2011年度颁奖大会在京举行。我国高性能计算机领域杰出科学家、国防科技大学杨学军教授荣获“科学与技术成就奖”，丁伟岳等35人获“科学与技术进步奖”，吴朝晖等15人获“科学与技术创新奖”。中共中央政治局委员、国务委员刘延东向大会发来贺信，全国人大常委会副委员长桑国卫、全国政协副主席万钢出席会议并为获奖代表颁奖。何梁何利基金评选委员会主任朱丽兰向大会作工作报告。
关键词:
科学家
,
基金
,
中共中央政治局
,
全国人大常委会
,
突出
,
国防科技大学
,
计算机领域
,
科学与技术
曲翔
,
徐文婷
,
肖清华
,
刘斌
,
闫志瑞
,
周旗钢
材料导报
忆阻器( RRAM)是一种新兴的非挥发性存储器,具有简单的器件结构、较快的操作速度和相对较小的功耗.简述了忆阻器的基本原理以及该领域材料方面的最新研究进展,其中重点介绍了HP忆阻器模型；综述了基于不同薄膜材料制备的忆阻器的特性,如有机材料、固态电解液材料、多元金属氧化物、二元金属氧化物等；阐述了忆阻器的重要意义及面临的巨大挑战,提出了未来该领域需要加强研究的若干问题.
关键词:
忆阻器
,
薄膜材料
,
阻变机制
,
电激励
欧青立
,
徐林波
,
郭子叶
,
李娅
连铸
doi:10.3969/j.issn.1007-5461.2016.01.008
采用忆阻器替换分段线性电阻的方法,在Matsumoto,Chua和Kobayashi (MCK)提出的四阶混沌电路基础上,设计了一个含有忆阻器的五阶对称混沌电路,建立了五阶忆阻混沌电路的数学模型.采用常规动力学分析方法,分析了五阶忆阻混沌电路的平衡点集及其稳定性、Lyapunov指数.采用常规元器件,构建了五阶忆阻混沌电路的仿真模型,并进行了电路仿真实验.理论分析和仿真实验结果表明,设计的五阶忆阻混沌电路具有丰富的混沌行为,丰富了忆阻混沌电路的设计与应用.
关键词:
非线性光学
,
五阶忆阻混沌
,
动力学分析
,
忆阻器
,
混沌电路
康越
,
楚增勇
,
张东玖
,
张朝阳
材料导报
基于目前石墨烯在忆阻器中应用的最新研究进展,从石墨烯类忆阻器的基本结构出发,评述了石墨、氧化石墨烯、石墨烯在忆阻器中的应用方式,分析了石墨烯类阻变材料的阻变特性、阻变机理及界面势垒调节和电荷陷阱充放电两种模型,最后介绍了目前石墨烯衍生忆阻装置亟待解决的问题和发展方向.
关键词:
石墨烯
,
氧化石墨烯
,
忆阻器
张超超
,
尚杰
,
郝健
,
张文斌
,
冀正辉
,
刘钢
,
李润伟
材料导报
doi:10.11896/j.issn.1005-023X.2015.015.014
随着对计算机性能要求的不断提高，人们一直在寻找能像人脑一样具有学习记忆功能的新型计算机。自从2008年惠普实验室发现忆阻器以后，发展具有人脑水平的智能计算机成为可能。众所周知，突触是大脑神经网络的基本单元，突触可塑性是学习和记忆的生物学基础。因此，为了实现具有学习和记忆功能的智能计算机，利用忆阻器模拟突触可塑性至关重要。综述了忆阻器在模拟突触的增强、抑制、短时程可塑性和长时程可塑性方面的研究现状，并对其研究前景进行了展望。
关键词:
忆阻器
,
突触
,
突触可塑性
,
短时程可塑性
,
长时程可塑性
魏榕山
,
蔡宣敬
,
罗文强
,
邓宁
人工晶体学报
采用旋涂法制备了Ag/PEDOT∶ PSS∶ PVP/Ta忆阻器,发现器件能实现电导的连续变化,并且测试了器件的电学基本性能,包括:模拟短时程可塑性(STP)转化长时程可塑性(LTP)与脉冲频率依赖可塑性(SRDP).测试结果表明:由于PVP掺杂降低了有机层电导,使得掺杂PVP忆阻器具有更大的正向电导变化范围,且大大提高了记忆曲线的弛豫时间常数.该器件具有较大的电导变化范围,易于外部电路的识别,且具有很好的一致性,可以用于大规模神经态电路中.
关键词:
忆阻器
,
PVP掺杂PEDOT∶ PSS
,
弛豫时间常数
潘若冰
,
胡丽娟
,
曹鸿涛
,
竺立强
,
李俊
,
李康
,
梁凌燕
,
张洪亮
,
高俊华
,
诸葛飞
材料科学与工程学报
doi:10.14136/j.cnki.issn 1673-2812.2017.02.013
本文采用ZnO忆阻器模拟了生物神经突触的记忆和学习功能.ZnO突触器件表现出典型的随时间指数衰减的突触后兴奋电流(EPSC),以及EPSC的双脉冲增强行为.在此基础上,实现了学习-遗忘-再学习的经验式学习行为,以及四种不同种类的电脉冲时刻依赖可塑性学习规则.ZnO突触器件实现了超低能耗操作,单次突触行为能耗最低为1.6pJ,表明其可以用来构筑未来的人工神经网络硬件系统,最终开发出与人脑结构类似的认知型计算机以及类人机器人.
关键词:
忆阻器
,
神经突触器件
,
人工神经网络
,
ZnO
