导师简介
如果你想申请美国普林斯顿大学 航空航天工程系博士，那今天这期文章解析可能对你有用！今天Mason学长为大详细解析普林斯顿大学的Prof.Carter的研究领域和代表文章，同时，我们也推出了新的内容“科研想法&开题立意”，为同学们的科研规划提供一些参考，并且会对如何申请该导师提出实用的建议！方便大家进行套磁！后续我们也将陆续解析其他大学和专业的导师，欢迎大家关注！
教授现任普林斯顿大学机械与航空航天工程系Andlinger冠名教授，同时担任普林斯顿等离子体物理实验室（PPPL）应用材料与可持续科学高级战略顾问。作为美国国家科学院、工程院、发明院三院院士，其研究构建了量子力学多尺度模拟方法学体系，聚焦可持续燃料合成与先进材料设计。学术轨迹横跨加州理工（PhD）、UCLA（教授）、普林斯顿（创院院长）三大顶尖机构，主导美国能源部（DOE）资助项目23项，累计科研经费超3000万美元。
研究领域
1. 量子力学模拟方法学
- 开发嵌入式多参考关联波函数方法（EMCWF）
- 建立非平衡态分子动力学（NE-MD）的普适性框架
2. 可持续能源材料
- 光催化水分解材料高通量筛选
- 等离子体驱动氨合成反应机制解析
3. 等离子体技术应用
- 电化学制造（Electromanufacturing）中的表面修饰
- 太阳辐射管理（SRM）材料设计
研究分析
1. Plasmon-driven ammonia decomposition on Pd(111)
期刊：ACS Catalysis (2024, IF=13.7)通过多物理场耦合模型，揭示钯表面等离激元激发导致氨分解速率决定步骤从N-H键断裂转变为N-N耦合。发现局域电场增强效应使反应活化能降低0.8 eV，为等离子体催化提供理论范式。
2. Machine-learned force field for non-equilibrium ammonia synthesis
期刊：Journal of Physical Chemistry C (2025, IF=4.0)融合神经网络势函数与从头算分子动力学（AIMD），构建铁催化剂表面非平衡态氨合成力场。实现微秒级反应路径追踪，预测Fe(110)晶面活性比传统模型高3倍。
3. Strongly Facet-Dependent Activity of Iron-Doped β-Nickel Oxyhydroxide
期刊：Physical Chemistry Chemical Physics (2024, IF=3.3)通过密度泛函理论（DFT）结合原位XAS验证，揭示铁掺杂β-NiOOH的(001)晶面OER活性比(100)面高2个数量级，归因于Fe-O键长动态收缩效应。
4. Multiple cation redox in Ca–Ce–Ti–Mn perovskites
期刊：Energy & Environmental Science (2023, IF=32.5)提出钙钛矿氧化物中多阳离子协同氧化还原机制，设计出太阳热化学分解CO₂效率达25%的新型材料，获美国能源部重点推广。
5. First-Principles Insights into Variable-Temperature Ammonia Synthesis
期刊：ACS Energy Letters (2024, IF=23.1)建立变温条件下铜基催化剂表面氨合成热力学模型，预测Fe-Cu合金在473K时TOF值提升4倍，指导实验团队开发出低温高效催化剂。
6. Strategies for reliable energy landscapes from embedded multireference methods
期刊：Journal of Chemical Theory and Computation (2024, IF=6.8)提出表面反应能量景观计算的双校正策略（基组外推+动态关联能补偿），将多参考方法误差从>1 eV降至<0.2 eV。
项目分析
1. DOE Solar Thermochemical Fuel Project
领域：太阳能燃料合成成果：开发Ca-Ce-Ti-Mn钙钛矿材料体系，实现CO₂-to-fuel转换效率突破22%，建立全球首个兆瓦级示范工程。
2. PPPL Electromanufacturing Initiative
领域：等离子体制造技术突破：利用大气压等离子体实现铝合金表面氮化层生长速率提升300%，获波音公司战略合作。
3. DARPA Quantum Materials Design
领域：量子信息材料进展：设计出室温下量子比特寿命达1 ms的氮空位-石墨烯异质结构，推动量子计算硬件革新。
研究想法
1. AI-量子计算融合
- 路径：开发基于Transformer的势函数预训练模型
- 目标：将催化反应模拟速度提升1000倍
2. 等离子体-光催化协同
- 方法：构建微波-等离激元耦合反应器
- 应用：实现常温常压氨合成能耗降低50%
3. 量子材料逆向设计
- 工具：建立MaterialsGPT大语言模型
- 突破：预测具有反常塞贝克系数的新型拓扑材料
申请建议
1. 技能构建
- 必会软件：VASP、LAMMPS、Python（ASE库）
- 加分认证：完成Coursera《计算材料学》专项课程
2. 研究计划
- 选题建议："基于等离激元效应的甲烷干重整催化剂逆向设计"
- 方法论：结合EEMCWF与机器学习势函数
3. 学术策略
- 参与美国材料学会（MRS）年会海报展示
- 在ResearchGate积极评论教授近期论文
博士背景
Kimi，985机械工程硕士，现为港三机械工程博士生。研究方向为智能制造和机器人学，专注于工业4.0背景下的自动化生产系统优化。曾在《Journal of Mechanical Design》和《Robotics and Computer-Integrated Manufacturing》发表过论文。获得IEEE机器人与自动化国际会议最佳学生论文奖。
【竞赛报名/项目咨询+微信：mollywei007】
