雷竞技下载app官网.研在合工大 实验凝聚态物理、化学合成、智能车领域取

　　近年来兴起的磁性范德华材料为发展低能耗、新型自旋电子器件提供了新机遇，而使用电学方法（电场或电流）比利用磁场调控范德华材料磁特性更加节能且易于器件实际应用。合肥工业大学低维磁性与自旋电子器件研究团和其他国内外研究团队合作，在磁性范德华Mn3Si2Te6纳米片原型器件中实现了高达6个数量级变化的CMR效应，首次实现了CMR效应超低（5A/cm2）、高速（50mS）的电流以及门电压调控。

　　图（a）展示了磁性范德华Mn 3Si 2Te 6的晶体结构及其原型器件。如图（b）所示，在较低温度下，与在块状Mn 3Si 2Te 6晶体中观察到的单调降低的CMR不同，Mn 3Si 2Te 6纳米片原型器件在零场处有一个电阻峰，在正场和负场中对称地出现另外两个峰。以在3K温度下为例，磁电阻存在一个从B=-4.5T到+4.5T的平坦谷，进一步增加磁场会导致±6T处的电阻峰值比谷中的高一个数量级，随后磁电阻持续降低直到±9T。磁电阻还随着施加电流大小而变化，如图（c）所示。当电流从1nA增加到50nA时，磁电阻从小变大，变化量达到一个数量级；进一步，在周期性脉冲电流的作用下还表现出同步的变化规律，如图（d）所示。团队研究表明：由于自旋—轨道相互作用，电流可以诱导巡游电子的自旋极化，对局部自旋施加自旋—轨道力矩进而改变Mn原子的磁化方向，实现CMR的电流调控。由于理论上这是亚纳秒级别的超快过程，该电流控磁阻可以应用于超快器件。这一研究工作为实现范德华磁性材料磁特性电学（电流或电场）调控提供了新思路，为设计超快、低功耗自旋电子器件奠定了实验基础。

　　该研究受到基金委面上项目、重点项目、合肥工业大学人才引进条件建设经费等资助。合肥工业大学是第一署名单位。合肥工业大学谈诚、杨远俊博士和华南师范大学邓明勋教授为共同第一作者。王澜教授、中国科学院强磁场科学中心朱相德研究员以及华南师范大学王瑞强教授为共同通讯作者。

　　酰肼及其衍生物是一类重要的含氮分子，具有良好的生理和药理活性。多种临床药物、天然产物以及生物活性分子中含有酰肼结构单元。酰肼的经典合成方法之一，是使用酰卤和肼直接酰化构建酰肼C–N键来实现的。该策略为酰肼分子的合成提供了有效路径，但是该方法具有反应条件苛刻、官能团兼容性差等缺陷。近年来，应用N−N偶联反应合成酰肼衍生物越来越受到有机化学家的重视并取得了一系列进展。另一方面，亲核取代反应是有机合成化学中极其重要的转变。尽管饱和碳中心的双分子亲核取代(SN2)反应得到了广泛研究和充分发展，但酰胺氮原子上的类似SN2反应仍然有限。

　　针对上述问题，研究团队提出了一种使用脂肪胺作为亲核试剂在酰胺氮原子上进行SN2反应的N−N成键方法，该方法为酰肼衍生物的合成提供了一种新的策略。这种新的N−N偶联方法，使用易于合成的O-对甲苯磺酰异羟肟酸酯和商业可得的一级、二级胺以及多种胺类上市药物反应，实现复杂酰肼结构的快速合成。该反应具有条件温和、不使用过渡金属催化剂、底物范围广、官能团兼容性好和可放大等特点。通过动力学、取代基电子效应等实验研究，证实了该反应经过SN2历程。此外，自由基捕获实验排除了该反应是自由基过程的可能性，计算化学研究结果也与上述实验结果匹配。总之，本研究成功实现了基于酰胺氮上SN2反应的酰肼合成。该反应不仅丰富了酰肼类分子的合成方法，还可能对酰胺氮原子上SN2反应的进一步研究有所启发。

　　该研究得到了国家自然科学基金、安徽省自然科学基金等项目资助。食品与生物工程学院2020级硕士生方稳、2021级硕士生罗志文和普渡大学Ye-Cheng Wang博士为论文的共同第一作者，戴建军副教授和代明骥教授为论文的共同通讯作者，合肥工业大学为论文第一单位。

　　该研究详细探讨了一种针对智能车辆移动规划的二维跟驰变道模型。该模型融合了纵向和横向跟驰策略，利用跟驰模型的优势，提升了计算效率，并以确保避免碰撞为前提精确模拟驾驶行为。2DF-LC框架引入了基于S型函数的智能驾驶模型的双目标跟驰模型（DT-SIDM）和受社会力启发的横向移动模型（LM-SIDM），在动态决策和路径规划领域上具有显著优势。相较于传统的分层运动规划系统（HMPS）和集成学习模型（IMLC），2DF-LC在降低模拟轨迹误差和增强安全性方面具有出色表现，并且生成轨迹的加速度曲线更加平滑，可以显著提高乘客的乘坐体验。在CarSim测试中，2DF-LC框架表现出了优异的执行性能，为智能车辆的动态决策和行为规划提供了坚实的理论支持与实用指导。

　　以高度模拟人类驾驶行为为切入点，该研究对2DF-LC框架进行了大量仿真测试，并通过校准个性化参数来实现与NGSIM数据集中平滑位移轨迹的高度相似性。其中，仿真测试的所有轨迹模拟平均误差为0.052m，这充分证明2DF-LC在模拟人类驾驶行为方面具有出色表现。为追求轨迹规划的时效性和及时性，该研究不断改进2DF-LC框架，最终使得2DF-LC的平均计算时间为0.003秒，远远快于传统的变道轨迹规划方法，这表明2DF-LC在适应复杂交通环境下能够快速地生成合理轨迹。

　　该研究得到了国家自然科学基金（52372326）、安徽省自然科学基金（2208085ME148）、安徽省重点研发计划项目（2022k07020005）的支持。汽车与交通工程学院博士生陈星宇为第一作者，张卫华教授为第二作者，柏海舰副教授为通讯作者。