来源: Nanomaterials 发布时间:2026/4/22 13:52:54
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Nanomaterials:纳米光子学材料与器件 | MDPI 栏目推荐

期刊名: Nanomaterials

期刊主页:https://www.mdpi.com/journal/nanomaterials

栏目介绍

“纳米光子学材料与器件”栏目致力于纳米光子材料与器件领域的高质量研究,涵盖物理、化学及工程学等广泛学科。重点关注纳米材料与光的相互作用,以及由此产生的光子学器件应用。主要议题包括具有新颖光学特性的纳米材料的设计、制备与实验表征,以及纳米光子器件的测试与实际应用。本版块兼顾基础理论与应用研究,接收各类高质量原创论文、通讯及综述,旨在发表该领域具有高影响力的研究成果。

栏目主页:

https://www.mdpi.com/journal/nanomaterials/sections/nanophotonics_

characterization_modelling_nanodevices

栏目主编

陈焕君教授

陈焕君博士是中山大学电子与信息工程学院教授,长期致力于极化激元效应及其新型光电功能材料与器件的研究,关注低维结构激元效应及机制、激元结构构筑与电磁场调控、光电探测材料及器件,围绕“材料制备-物理效应研究-器件应用”开展全链条研究,研究成果被 Nature、Science、Nat. Materials、Nat. Photonics、Nat. Nanotechnology、Nat. Communications、Nat. Rev. Mater.、Sci. Adv. 等重要学术期刊引用。

精选文章

1. Gigantic Vortical Dichroism and Handedness-Dependent Optical Response in Spiral Metamaterials

螺旋超材料中的巨涡旋二色性与手性依赖光学响应

Kangzhun Peng et al.

文章亮点:

针对现有手性超材料涡旋二色性 (VD) 响应有限的问题,本文设计了一种基于阿基米德螺旋结构的三维超材料。数值模拟结果表明,该结构能实现高达0.69的VD值。机理分析指出,这种显著的非对称响应源于螺旋结构与光场轨道角动量 (OAM) 的相互作用:当手性匹配时,入射光能量被有效耦合至螺旋模式并抑制散射;反之则导致散射增强。该研究阐明了VD产生的物理机制,为手性光子器件的设计提供了理论依据。

Peng, K.; Luo, H.; Luo, S.; Li, Z.-Y.; Liang, W. Gigantic Vortical Dichroism and Handedness-Dependent Optical Response in Spiral Metamaterials.

Nanomaterials 2026, 16, 65. https://doi.org/10.3390/nano16010065

2. Highly Efficient and Stable Quantum Dot Light-Emitting Diodes Employing Sputtered SnO2 Layer as Electron Transport Layers

基于磁控溅射SnO2电子传输层的高效稳定量子点发光二极管

Jaehwi Choi and Jiwan Kim

文章亮点:

为解决溶液旋涂法在量子点发光二极管 (QLEDs) 制备中的局限性,本研究引入射频磁控溅射技术沉积SnO2作为电子传输层 (ETL)。实验考察了溅射功率对薄膜性能的影响,发现在50W优化功率下制备的SnO2层兼具高透光率与良好的电子传输特性。基于此优化的红光QLEDs实现了17.8%的外量子效率 (EQE) 和74.8 cd A-1的电流效率,在1000 cd m-2亮度下的T95寿命超过480小时。该方法在提升器件效率与稳定性的同时避免了有毒溶剂的使用,展现了在工业化生产中的应用前景。

Highly Efficient and Stable Quantum Dot Light-Emitting Diodes Employing Sputtered SnO2 Layer as Electron Transport Layers. Nanomaterials 2026, 16, 31. https://doi.org/10.3390/nano16010031

3.Deep Learning Design for Loss Optimization in Metamaterials

基于深度学习的超材料损耗优化设计

Xianfeng Wu et al.

文章亮点:

针对无序离散超材料设计中面临的高损耗难题,本研究提出了一种结合深度学习 (DL) 的逆向设计策略。研究利用超材料中的弱相互作用原理,构建了包含卷积神经网络的DL模型,用于预测并优化结构的透射光谱与损耗特性。结果表明,该方法能有效降低材料损耗,并在保持电磁功能的同时提升结构的鲁棒性。相较于传统设计方法,该策略显著提高了无序结构的设计效率,为宽带低损耗超材料的开发提供了有效的工具。

Wu, X.; Zhao, J.; Xie, K.; Zhao, X. Deep Learning Design for Loss Optimization in Metamaterials.

Nanomaterials 2025, 15, 178. https://doi.org/10.3390/nano15030178

特刊推荐

1. Metamaterials and Metasurfaces for Advanced Electromagnetic Wave Manipulation and Applications

面向先进电磁波调控与应用的超材料及超表面

客座编辑:上海交通大学朱卫仁副教授、上海交通大学邵琳达博士、北京理工大学司黎明教授

截止时间: 2026年5月30日

https://www.mdpi.com/journal/nanomaterials/special_issues/4GN0X9B20G

2. Nonlinear Optics in Low-Dimensional Nanomaterials (Second Edition)

低维纳米材料中的非线性光学 (第二卷)

客座编辑:大连理工大学李大卫教授、北京理工大学王猛猛博士

截止时间:2026年8月31日

https://www.mdpi.com/journal/nanomaterials/special_issues/DS6D25667A

Nanomaterials 期刊介绍

主编:Eugenia Valsami-Jones, University of Birmingham, UK

期刊聚焦纳米材料科学领域的研究,旨在发表纳米材料制备、表征和应用各个方面的研究。目前期刊已被Scopus、SCIE (Web of Science)、PubMed、PMC、Embase、CAPlus / SciFinder、Inspect等数据库收录。

2024 Impact Factor:4.3

2024 CiteScore:9.2

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Acceptance to Publication:2.5 Days

 
 
 
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