机器学习方法在高分子玻璃化研究中的应用

高分子玻璃的物理性质与其结构和动力学密切相关.揭示高分子玻璃化的微观物理图像对高分子玻璃材料的结构调控和分子设计至关重要.然而,高分子的长链结构和复杂单体结构特征致使目前仍然缺乏普适的理论或者模型来定量解释高分子玻璃化的物理机制.因此,亟需发展更为先进的研究方法从而更深入地理解高分子玻璃化.近年来,国内外学者利用基于数据驱动的信息学方法(例如机器学习)对高分子玻璃化开展了研究,并取得了丰富成果.本综述首先介绍了常用的高分子信息学数据库和机器学习算法.之后,从高分子玻璃化转变温度的预测、新型高分子玻璃材料的研发、过冷液体的结构-动力学关系和玻璃体系相变的确定四个方面总结和评述了机器学习应用在玻璃化研究中的代表性进展.最后,探讨了机器学习方法在高分子玻璃化研究中面临的主要挑战,并对玻璃信息学这一领域的发展进行了展望.     

Ni2+掺杂氧化锌阵列膜的水热合成及性能表征

采用低温水热法制备了Ni2+掺杂的ZnO阵列膜,研究了Ni2+掺杂对样品形貌、晶相结构和光谱特性的影响,并对可能的影响机理进行探讨.结果表明:Ni2浓度增加不会改变ZnO的纤锌矿结构,但在一定程度上可以起到控制其形貌及均匀度的作用.Ni2+掺杂量x≤0.007 mol/L时,有助于ZnO纳米棒沿c轴方向生长,提高结晶度,但ZnO的生长机理保持不变.Ni2+掺杂量较多时(x ＞0.007 mol/L),ZnO纳米棒的生长习性发生变化,其六方结构被破坏,水热膜由垂直于基片表面排列的纳米棒阵列转变为由结构不规则的多边形晶粒组成的密堆积排列.由于Ni2+固溶入ZnO晶格产生晶格畸变,引起薄膜内应力以及载流子浓度的变化,使得ZnO拉曼光谱的特征峰出现明显的降低和移动.光致发光谱表明,Ni2掺杂使ZnO纳米棒的紫外发光峰强度IUV与绿光发光峰强度IGR之比值IUV/IGR增大.     

高分子/棒状纳米粒子复合物的分子动力学模拟

采用非平衡态分子动力学模拟研究了剪切场下棒状纳米粒子对高分子基体的结构、 动力学和流变性质的影响. 通过比较多种体积分数(0.8%~10%)的纳米复合物及纯熔体的模拟结果发现, 随着纳米粒子的增加, 高分子链的扩散和松弛逐渐受到抑制, 而链尺寸几乎保持不变. 从Weissenberg number(W_i)角度看, 在剪切流场下, 高分子链的结构性质(如归一化的均方回转半径、 回转张量和取向抑制参数)几乎与纳米粒子的体积分数无关, 而高分子链的Tumbling运动受到抑制. 研究还发现, 纳米复合物与纯熔体的剪切黏度曲线趋势基本一致, 即W_i=1将曲线分为平台区和剪切变稀区. 纳米棒的加入仅定量地改变了流体的剪切黏度.     

良溶剂中环形高分子单链的结构与动力学性质的模拟研究

本文采用多粒子碰撞动力学与分子动力学耦合的模拟方法研究了环形高分子单链在良溶剂中的静态与动态性质,并与线形分子进行了对比.研究发现,环形高分子链内粒子之间的平均距离小于线形链,即粒子排列得更加紧密;相应的均方回转半径也小于线形链,线形链与环形链的均方回转半径的比值为1.77;同时,环形链扩散的速度也比线形链快,两者比值为1.10.模拟结果揭示了扩散行为是排斥体积作用和流体力学相互作用耦合的结果,在扩散过程中,流体力学相互作用消减了排斥体积作用对扩散行为的贡献.此外,通过对有和没有流体力学相互作用的多粒子碰撞动力学得到的结果作对比,研究了流体力学相互作用对高分子静态和动态行为的影响,结果表明,流体力学相互作用使高分子链在极稀溶液中的扩散速度变快.