材料多尺度建模實驗室 (M3 Lab)聖地牙哥州立大學

資源

實驗與計算資源。

支援 M3 Lab 實驗、模擬、資料分析與計算材料研究的共享基礎設施。

實驗資源

客製化與實驗室自行開發的平台,支援 Xu 團隊研究場輔助製程、原位顯微觀察 (in-situ microscopy)、熱機耦合與快速高溫測試。

Real benchtop ENP system overview with pulsed-current supply, fixture board, monitoring electronics, and oscilloscope.
實驗室實拍:完整桌上型 ENP 裝置,包含脈衝電源、夾具板、量測電子設備與示波器。
實驗室實拍

電奈米脈衝 (ENP) Advance 4X 平台

用於晶界工程的奈秒脈衝電流製程。

Xu 團隊開發客製化電奈米脈衝平台,用於金屬材料的晶界工程。ENP Advance 4X 系統對小型金屬試片施加可程式化奈秒級電流脈衝,以探測晶界附近的局部電效應、熱效應與電子風效應 (electron-wind effects)。

  • 超高強度奈秒脈衝電流製程
  • 氧化鋁陶瓷 PCB 上的四對銅饋電板架構
  • 可拆式中央腔體,支援惰性氬氣或液態氮操作
  • 為小型金屬帶狀試片設計
  • 支援區分焦耳加熱與電子風效應的研究
Real thermal-straining SEM tester with heating stage, sample position, and force-capacity label.
實驗室實拍:熱應變 SEM 測試裝置,包含加熱台、樣品區與機械載入硬體。
實驗室實拍

客製化 SEM 原位熱機測試裝置

實驗室自製夾具,用於熱應變過程中的 SEM 直接觀察。

本團隊開發了客製化、相容 SEM 的機械測試裝置,用於原位熱應變研究。此夾具搭配 SEM 加熱台,可在熱-機耦合載入下直接觀察變形與微結構演化。

  • 實驗室自製 SEM 相容機械夾具
  • 相容原位 SEM 成像流程
  • 可搭配加熱台進行熱應變實驗
  • 支援觀察應變局部化、裂紋與介面演化
  • 可適應客製化試片幾何與載入組態
Real SEM hot-stage assembly installed inside an SEM chamber with heater surface and electrical connections.
實驗室實拍:安裝在 SEM 腔體中的熱台組件,用於高溫實驗。
實驗室實拍

SEM 高溫加熱台 / 爐體能力

高溫 SEM 觀察與熱製程研究。

本團隊使用高溫 SEM 載台能力,觀察熱暴露與熱-機耦合載入期間的微結構演化。這些資源支援以 SEM 為基礎的陶瓷與金屬材料高溫及閃速燒結研究。

  • 受控加熱期間的 SEM 觀察
  • 可整合客製化機械載入硬體
  • 支援熱暴露、熱應變與閃速燒結研究
  • 追蹤形貌、裂紋與晶界行為
  • Apreo 2 相容加熱台路徑,並考量偵測器相容性
Real rapid-heating furnace assembly mounted in an Instron mechanical testing frame.
實驗室實拍:客製化快速加熱爐與 Instron 機架整合,用於熱-機耦合測試。
實驗室實拍

客製化快速升溫管式爐 / 與機械測試整合的 ENP 相容快速加熱系統

機械載入下的快速高溫實驗。

Xu 團隊操作客製化快速升溫管式爐,用於熱彈性製程 (thermal-elastic processing) 與高溫機械測試。此系統整合 Instron 萬能材料試驗機,可對小型圓柱試片進行加熱與機械載入耦合實驗。

  • 客製化小型快速升溫管式爐
  • 設計為可直接固定於 Instron 萬能材料試驗機
  • 四組碳化矽加熱元件,搭配 SCR 電力控制
  • Watlow PM6+ PID 控制,搭配 Type N 熱電偶
  • 亦可作為獨立桌上型爐體使用

計算資源

Xu 研究團隊使用聖地牙哥州立大學的高效能運算資源,支援計算材料科學、原子尺度模擬、分子動力學、資料分析與模擬驅動材料設計。

SDSU 高效能運算叢集

本團隊使用 SDSU 高效能運算叢集資源,進行 CPU 與 GPU 計算研究。SDSU HPCC 基礎設施提供共享高效能運算節點、GPU 資源與網路儲存容量,支援大規模模擬與資料密集型後處理。

資源概覽

SDSU TIDE 研究叢集

本團隊也使用 SDSU Technology Infrastructure for Data Exploration (TIDE) 研究叢集。TIDE 提供 SDSU 研究人員研究級 CPU、GPU 與儲存資源,支援容器化研究流程,包括計算材料建模、原子尺度模擬、資料分析與機器學習輔助材料研究。

資源概覽