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[交流]
欢迎大家报考重庆大学柔性可再生能源材料与器件实验室硕士/博士研究生（常年有效）
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本课题组导师均为国内外名校毕业，大多均为近几年结束海外深造归国，报考压力相对较小，同时老师能力强，思路新，经费足，易出成果。近年来对于光伏半导体材料、导电高分子、有机薄膜热电、光热转换材料、超级电容器和锂电池等方向做了大量研究工作，并取得了诸多研究成果。此外，瞄准新能源材料领域前沿，该团队结合制备、测试、表征等实验技术，基于第一性原理计算、分子动力学、机器学习等方法，对新能源材料的原子、电子结构、光学、热学等性质进行理论预测与设计；开发有机光电等材料数据库、预测模型等。现具备从机理解释、过程模拟到性能预测、材料设计、材料筛选、材料合成到器件制备表征的全覆盖研究能力。 此外，课题组常年与国内多个c9高校、以及新加坡、美国、澳大利亚、韩国等国际知名教授课题组保持密切合作，可推荐学生在博士期间及毕业后出国交流和工作。课题组科研经费充足、实验仪器先进，课题方向前沿、应用面广，欢迎有志于从事新能源相关研究，具有材料、化学、物理或工程热物理专业或相关专业基础的同学报考！ 招生要求： （1）具有材料、化学、物理或工程热物理专业或相关专业基础，对新能源、有机高分子材料及纳米制备有一定的了解； （2）热爱科研工作、能够吃苦耐劳、有责任心和和团队合作意识； （3）具备一定独立自主解决问题的能力; （4）具备良好的英语阅读和写作能力者优先考虑。 申请材料请发送至：通过电子邮件方式发送(主题请注明“硕士/博士申请+姓名+毕业院校”)至陈老师邮箱（shanshanchen@cqu.edu.cn）或孙老师邮箱（kuan.sun@cqu.edu.cn），我们会及时答复你的申请。 研究生待遇：在国家及学校规定的基础上，课题组给予生活补贴、助研助教补助。提供重庆大学的国际交流基金、三助（助教、助研、助管）岗位等。 攻读博士或博士后可推荐到新加坡国立大学，南洋理工大学，莫纳什大学，香港理工大学，韩国蔚山科学技术院等国际前200排名的著名大学深造。 团队简介： 课题组网站（网站内有详细介绍）：https://www.x-mol.com/groups/lafremd “柔性可再生能源材料与器件团队”依托单位为重庆大学能源与动力工程学院及低品位能源利用技术及系统教育部重点实验室。团队通过与新加坡国立大学紧密合作，于2018年成立重庆大学-新加坡国立大学新能源材料与器件联合实验室。有虎溪校区和沙坪坝a区两个实验室，实验面积260平米左右，各类材料制备及表征平台完备。拥有一支由教授、副教授、讲师、工程师、博士生和硕士研究生构成的五十多人研究团队，且专任教师均获得海外知名大学博士学位。近年来对于光伏半导体材料、导电高分子、有机薄膜热电、光热转换材料、超级电容器和锂电池等方向做了大量研究工作，并取得了较好的研究成果。此外，瞄准新能源材料领域前沿，该团队结合制备、测试、表征等实验技术，基于第一性原理计算、分子动力学、机器学习等方法，对新能源材料的原子、电子结构、光学、热学等性质进行理论预测与设计；开发有机光电等材料数据库、预测模型等。现具备从机理解释、过程模拟到性能预测、材料设计、材料筛选、材料合成到器件制备表征的全覆盖研究能力。迄今为止，该团队成员在nature communications、science advances、iscience、advanced materials、energy & environmental science、nano energy、advanced functional materials、chemical society reviews、acs nano等国际知名期刊上共发表sci论文150余篇，申请pct和中国专利共30余项，承担或参与国家自然科学基金、重庆市重点专项、重庆大学人才引进启动经费、中央高校基本科研业务费专项以及教改项目20余项，累计科研项目经费600余万元。 近期典型工作介绍： 1 新能源（太阳能及热电）方向 重庆大学孙宽课题组jmca：发现fe2+/3+热电池中塞贝克的溶剂效应 苏州大学李耀文教授、重庆大学陈珊珊副研究员《adv. funct. mater.》:流体力学调控助力高效大面积有机太阳能组件 重庆大学am: 24.4%效率！盐酸双胍界面修饰实现稳定钙钛矿电池 (知光谷) 2 柔性电子材料及器件方向 重庆大学柔性可再生能源材料与器件团队 acs ami：双网络调控的高质量可拉伸聚合物电极在可穿戴健康监测方面取得进展 重庆大学孙宽研究员/陈珊珊副研究员-柔性可再生能源材料与器件课题组-afm综述：柔性可拉伸有机太阳电池的最新进展 (科学材料站) 3 能源材料的理论计算及机器学习 重庆大学la fremd课题组adv. sci.：机器学习及量子化学辅助开发高效非富勒烯受体材料(advancedsciencenews) j. phys. chem. lett.┃人工智能辅助的有机光伏材料设计- x-mol资讯 |
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