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[澳洲留学] 澳大利亚国立大学Prof. Yun Liu/Dr. Teng Lu功能材料研究团队招聘博士生 [复制链接]

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发表于 2023-5-3 16:03:33 |只看该作者 |倒序浏览
本帖最后由 xiaoxiaozhong 于 2023-5-9 12:54 编辑

Prof Yun Liu(邮箱:yun.liu@anu.edu.au)是澳大利亚研究委员会桂冠教授(ARC Laureate Fellowship)和澳大利亚国立大学(2023 QS世界排名30)材料科学领域教授。她正在主持一项 5 年大型研究项目,致力于改革材料科学并促进未来材料的设计和开发以应用于重要的科技领域。 她还领导了一个为期7年的碳科学与创新项目和一个为期4年的储氢项目。Dr Teng Lu(邮箱:teng.lu@anu.edu.au)是团队的另一位年轻领导者,也在主持一项关于光激功能材料与器件国家基础研究课题(ARC Discovery Project)。Prof Liu 和Dr Lu的团队还长期致力于介电,铁电,压电和多铁材料及其结构性能关系的研究。 基于这些项目的支持,我们计划在全球遴选、招聘多名博士生并提供奖学金。

他们将加入团队,探究微纳尺度下相互作用,赋予材料更加优异的功能特性。课题组旨在开发新模型,将不同尺度下的结构和化学信息应用到传统晶体学中,从而建立功能材料或更一般地说是所有固态材料的精确化学-结构-性质关系。入选博士生将与晶体学、材料化学和物理学、电子显微镜学、计算科学(包括机器学习和人工智能)等方面专家建立密切合作。通过与团队核心成员协作,利用所建立模型来设计和开发材料,克服传统功能材料的局限性,并探索其在能源、量子计算和通信、绿色环境、碳中和以及生物和医学等方面应用。

欢迎有志于进行革新研究并对深度科学和创新技术充满热情的学生申请这些职位。学生需要具有固态化学、材料化学、材料物理学、应用数学、材料计算或应用物理学教育背景,或相关领域的同等资格和经验。在上述多个材料应用领域之一具有研究经验的申请者优先。 我们按照公平、多元化和包容性政策招收学生并营造研究环境。 欢迎女学生加入,推动科学、技术、工程和数学(STEM) 领域中的女性发展。

如果对所述研究领域感兴趣,请将简历和成绩单通过电子邮件发送给Prof Yun Liu:  yun.liu@anu.edu.au 或Dr Teng Lu: teng.lu@anu.edu.au。 注:基本英语要求:雅思:总分6.5,单科6以上。

潜在研究领域:

1. 极性(介电/铁电/压电)功能材料:薄膜、块体和二维。

2. 功能性金属有机框架(MOFs)

3. 量子材料

4. 多铁和自旋电子学

5. 基于 AFM 的纳米级表征(包括低温 AFM)

6. 复杂晶体学、局域结构表征与分析

7. 材料计算与模拟(如蒙特卡洛和反蒙特卡洛算法)

8. 纳米材料和纳米制造

9. 医用生物传感器

10.纳米结构组装

11. 基于增材 3D 打印的结构化组装功能材料

12. 能源领域催化剂:设计和表征

13. 碳科学和它在能源, 环境和量子技术中的应用


我们合作者提供了一些具体的项目,将来会和Prof Yun Liu/Dr Teng Lu一起指导学生。

1. A/Prof Nick Cox: nick.cox@anu.edu.au

候选人将专注于开发新的原位电子自旋共振 (EPR) 方法,以用于表征新型功能材料和高性能催化剂中的缺陷位点。 由于这些缺陷浓度很低,使用晶体学或 X 射线光谱学检测通常非常具有挑战性。 EPR作为一种磁共振波谱技术,具有量化顺磁缺陷的独特能力,可以提供结构的原子级表征,以及建立这些特征和功能之间的关系。希望申请者具有物理化学或分子光谱学背景。

2. Dr Annie Colebatch: Annie.Colebatch@anu.edu.au

碳基材料分子接枝催化剂。 该项目适合对均相(分子)和异相(材料)协同催化感兴趣的学生。候选人应该了解或有强烈意愿学习这两个领域的各方面知识,例如合成、配位化学、电化学、表征技术(如核磁共振、紫外-可见光光谱、衍射等)。

3. Dr Cheng Yang email: ychnju@163.com

利用中子/X射线/电子散射及原子对分布函数等实验方法,结合蒙特卡洛及反蒙特卡洛算法研究材料(多铁材料,能源材料,量子材料等)的物性-结构(晶体结构,磁结构,电子结构)关系。熟悉C++,Python或Fortran中至少一种计算机语言的优先。

4. Dr Zejun Zhang email: junglehunter.zzj@gmail.com

金属-有机框架材料(MOFs)的功能性开发,以及MOF材料在传感器,储氢,缺陷工程,超级电容器等方面的应用及研究。欢迎具有金属有机化学,电化学,物理化学,结构化学或有机合成方面研究背景的优秀硕士(或即将获取硕士学位)申请,同时具有机器学习,大数据分析或python编程等方面经验的申请者优先。


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