用于仿生计算机的静电纺多功能纳米纤维非织造布

发布时间：2021-10-25 19:59

　　<正>计算机的计算体系结构源于冯·诺依曼理论,其处理器和内存是分开的。对于每个算法的运算,数据都必须在这两个位置之间来回传输,非常花费时间,被称为冯·诺依曼瓶颈。在许多案例中,受仿生结构的启发,如高效运行的人脑,数据可在紧密间隔的小区域间进行处理、存储和传输。本项目是应用一种全新的方法为神经形态计算创建硬件,由德国大众基金（Volkswagen Foundation）实验项目资助。目前,在使用磁隧道元件和类似的现代设备开发新颖的仿生计算机结构方面已有研究,本项目将应用纺织领域的静电纺丝技术研发仿生计算机的硬件。 

【文章来源】：国际纺织导报. 2020,48(02)

【文章页数】：3 页

【部分图文】：

“纳米蜘蛛实验室”的无针静电纺

磁性纳米纤维因具有磁性而受到广泛研究。通常情况下，尽可能制备结构均匀的纳米纤维以便进行试验和仿真研究。图2表明，静电纺纳米纤维沿其长度方向既不顺直也不均匀。已有研究表明，在纳米纤维频繁的弯折处其磁性能明显改变。然而，若想了解纳米纤维非织造布的磁性能，还必须考虑不同直径纳米纤维的随机排列问题。

准静态磁化反转示例如图3所示，图中抓取区域的边缘长度为800nm，磁场方向自左向右，用红色表示；反之，用蓝色表示。首先，对一小部分纳米纤维垫施加从左到右的外磁场，从而使纳米纤维内的所有磁矩（用箭头表示）向右对齐[图3a）]。当外场减小时，磁矩沿纤维排列更强，这在较厚的纤维中从上到下尤为明显[图3b）]。这种磁化反转效应基于形状各向异性，类似于针只能沿其轴向磁化，而不能在其垂直方向磁化，这里的磁矩也优先沿纳米纤维的长度方向排列。


本文编号：3458075