阻变存储器(RRAM)因其优异的非挥发性存储性能而成为下一代存储技术的有力候选,其中,基于柔性衬底所实现的透明氧化物阻变存储器在可视化电子领域也有着重要的应用前景。另外,传统的计算机架构因其运算与存储空间的分离导致了冯·诺依曼瓶颈与存储墙问题的出现,而新兴的神经形态计算则被认为是突破以上瓶颈的有效途径之一。若是利用阻变器件的电阻渐变特性来模仿神经突触的连接权重,便可以实现具有神经网络功能的庞大电路,进而以并行运算的方式高效地处理数据,克服传统计算构架的不足。因此,本文主要研究的是氧化铪基柔性透明阻变存储器件的制备与优化方法,并分析其阻变行为,以及探索器件作为电子突触的可能性。我们还定性地模拟了器件的阻变过程,分析其阻变过程中的电-热耦合过程,为更好地理解器件的工作机理提供依据。研究表明,基于PET衬底所制备的ITO/HfOx/ZnO/ITO结构的柔性透明阻变器件具有良好的柔韧性、较高的光学透过率以及稳定的阻变存储特性。与单介质层阻变器件(ITO/HfOx/ITO)相比,由于引入HfOx/ZnO界面势垒限制了电荷输运,器件的最大工作电流因此由mA降低至μA量级(其功耗也降至μW量级)。单介质层阻变器件高、低阻态的导电机制分别为空间电荷限制电流机制与细丝辅助的欧姆导电机制,而HfOx/ZnO阻变器件高、低阻态的导电机制则分别符合肖特基发射机制与普尔-法兰克发射机制。通过控制HfOx/ZnO阻变器件,我们实现了对器件电阻值的连续调节,并将阻变器件改性为电子突触器件。实验表明,通过脉冲刺激训练突触器件的学习功能,器件具备了与生物突触类似的记忆与遗忘特性,而器件的遗忘过程,则可能源自其内部陷阱所捕获电荷的脱离。通过测试突触器件的峰电位时间依赖可塑性(STDP),我们获得了典型的非对称型赫布学习效果,而器件的突触权重变化量(Aw>1 00%)已堪比甚至超过生物突触。我们还利用COMSOL多物理场仿真软件,建立了 HfOx/ZnO器件阻变过程的电-热耦合模型,并获得了阻变器件的电势Ψ、电流密度J以及温度T等参数的定性分布情况。通过模拟获得的器件工作电流与温度和实验推导得出的数值基本吻合,这即说明模型建立基本正确,而控制电场和温度场下的氧空位分布则是实现器件电阻连续调节的核心。