43、生物医学中的磁性微/纳米推进器技术解析

生物医学中的磁性微/纳米推进器技术解析

1. 微/纳米推进器的往复运动与设计简化

在微纳机器人领域,让机器人以往复运动方式推进具有重要意义。这种推进方式能显著简化机器人设计,使大多数致动器可在多数生物流体中实现游动。尽管依据扇贝定理,这些致动器在牛顿流体(如水)中无法产生推进力,但这一特性或许会催生专门用于生物介质和组织的更简单人造微泳器的新设计。

2. 掠射角沉积(GLAD)法制造微/纳米推进器

微纳尺寸的螺旋形推进器有多种微制造技术,这里着重介绍掠射角沉积(GLAD)技术。该技术优势明显:
- 可制造最小尺寸的推进器,且能实现高产量制造。
- 允许使用多种材料,包括强磁性材料,且这些材料具有生物相容性。

GLAD 是一种物理气相沉积(PVD)方法,其具体过程如下:
- 在高真空条件下,通过热或电子束加热坩埚中的固体源材料,使其熔化并蒸发。
- 由于背景压力低,蒸发物形成定向通量并涂覆在倾斜的基板表面。
- 基板上的入射角原子和分子吸附形成结构,与传统 PVD 的垂直入射不同,GLAD 采用倾斜角沉积(OAD),使蒸发物和基板相互倾斜。
- 倾斜导致通量产生阴影效应,尤其在有种子颗粒时,会生长出柱状结构。倾斜角通常用 α 表示。
- GLAD 技术还可通过绕基板表面法线旋转基板增加自由度,旋转角度用 ϕ 表示。

通过调整 α 和 ϕ 这两个参数,可生长出不同形状的微/纳米结构:
- 当 α 和 ϕ 都为常数时,会形成倾斜的柱状结构。
- 若 ϕ 角度改变 180° 后重复该过程,会在上方生长出反向倾斜的柱状结构,形成 V 形锯齿状结构。

【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
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