邓俊楷_西安交通大学 荣誉简介 个人简介 2016⁄07-至今,西安交通大学,材料科学与工程学院材料学系,副教授 2013⁄10-2016/06,西安交通大学,材料科学与工程学院材料学系,新讲师 2011⁄07-2013/08,澳大利亚蒙纳什大学,材料工程系,博士后研究员 2008⁄12-2010/12,日本国立物质材料研究机构,材料物理组,客座研究员...
2016/07-至今,西安交通大学,材料科学与工程学院材料学系,副教授 2013/10-2016/06,西安交通大学,材料科学与工程学院材料学系,新讲师 2011/07-2013/08,澳大利亚蒙纳什大学,材料工程系,博士后研究员 2008/12-2010/12,日本国立物质材料研究机构,材料物理组,客座研究员 1999/07-2005/08,中国西安卫星测控中心,软件室...
近日,针对上述挑战,西安交通大学材料科学与工程学院邓俊楷教授课题组,利用深度学习技术对锂金属负极SEI膜微结构-机械耐久性的映射关系进行研究。本项研究成果最近以“Design of Nanostructure in Solid Electrolyte Interphase for Enhancing the Mechanical Durability of Lithium Metal Anode by Deep-Learning Approach”为题...
2013/10-2016/06,西安交通大学,材料科学与工程学院材料学系,新讲师 2011/07-2013/08,澳大利亚蒙纳什大学,材料工程系,博士后研究员 2008/12-2010/12,日本国立物质材料研究机构,材料物理组,客座研究员 1999/07-2005/08,中国西安卫星测控中心,软件室,软件工程师 ...
近日,西安交通大学材料学院强度室的邓俊楷副教授研究小组同澳大利亚墨尔本大学的Zhe Liu副教授合作研究,利用第一性原理计算,在具有褶皱结构的二维IV族单硫化物MX(M=Sn,Ge而X=S,Se)中发现了材料在厚度方向上具有负泊松比效应。通过深入分析,研究发现材料的泊松比性质与二维材料独特的褶皱结构和电子结构密切相关。同时,基...
邓俊楷博士,毕业于西安交通大学,现为西安交通大学材料学院和金属材料强度国家重点实验室副教授。主要研究方向为新型功能材料的多尺度计算模拟,主要的研究兴趣有低维纳米材料设计、铁性智能材料(形状记忆合金)和新能源材料。迄今为止,邓俊楷博士已经在包括JACS,Nature Communications,AdvancedMaterials,PRB (rapid ...
近日,中国西安交通大学的邓俊楷、杨森和澳大利亚的墨尔本大学的刘哲(共同通讯)作者等人,通过第一性原理计算研究,预测了1T’-MoS2纳米带的带宽度的晶格单元奇偶数变化而引起的纳米带边缘铁磁性的振荡效应。该效应是TMDs类二维材料中首次发现的新型效应,只与纳米带的宽度有关。研究人员将此效应命名为纳米带磁性的“magic...
在此，西安交通大学邓俊楷团队提出了一种卷积神经网络(CNN)学习模型，基于实验观察冷冻电镜图像得到一个高通量有限元方法(FEM)数据集。CNN模型能够准确预测SEI结构的机械失效时间(FT)。此外，作者采用逆向蒙特卡罗(RMC)方法结合CNN模型探索具有较长FT的结构，最终确定了具有均匀排列CP的优化结构。此外，Ablation-CAM技术...
在此,西安交通大学邓俊楷团队提出了一种卷积神经网络(CNN)学习模型,基于实验观察冷冻电镜图像得到一个高通量有限元方法(FEM)数据集。CNN模型能够准确预测SEI结构的机械失效时间(FT)。 此外,作者采用逆向蒙特卡罗(RMC)方法结合CNN模型探索具有较长FT的结构,最终确定了具有均匀排列CP的优化结构。此外,Ablation-CAM技术强调...