如今,海量信息的接收、存储、处理和传输等功能推动着科技的快速发展,对于传统元件来说,很难同时满足高速低功耗的要求。而忆阻器的提出与相关研究的进展,不仅为非易失性存储器件的发展带来了革命性的突破,还在类脑人工智能等领域起到了基石的作用,对信息技术的发展有着战略性的意义。而这些年来有机和无机新材料的出现也为忆阻器的制备提供了新的思路。基于此背景,本论文提出了氧化黑磷的忆阻器等基于新材料的忆阻器,并使用了PSpice中的物理模型来进行实验数据与模拟数据的拟合,为进一步研究新材料忆阻器和新材料忆阻器在实际电路中的应用做了铺垫工作。不管是忆阻器的实际器件还是物理模型,其伏安特性曲线均为8字型滞回曲线,即在电压扫描下,存在set过程和reset过程,set过程为忆阻器阻值随着电压的变化从一开始的高阻态(HRS)逐渐转变到低阻态(LRS),reset过程为忆阻器阻值由set过程结束时的低阻态(LRS)逐渐转变为高阻态(HRS)。基于上述理论基础,本文的工作主要有:(1)首先从传统的惠普实验室提出的边界迁移模型入手搭建优化的忆阻器模型。边界迁移模型的特点是结构简单,适用范围广,但是收敛性较差,所以基于该模型又提出了双极性阈值行为模型,该模型具有明显的开关特性,收敛性好且可调,但是其输出的电流的可调范围较小,所以在这个模型的基础上又引入了调节系数n,使得电流的可调范围更大,便于之后数据拟合工作的进行。除此之外,通过对模型的研究,可以得到忆阻器阻值的大小与开关电阻比,初始电阻值,迁移率的大小成反比的规律。(2)在新材料的选择方面,首先选择了与石墨烯结构相类似的二维材料黑磷,在研究了黑磷忆阻器的表征与实验测试之后,使用上述模型进行实验数据的拟合,发现在设定适当参数的情况下,仿真数据可以较好的拟合实验数据。但是黑磷忆阻器的开关特性并不明显,所以除了黑磷之外,还选择了无机二维材料MXene(过渡金属碳化物,碳氮化物和氮化物),铱的有机化合物和两种二茂铁聚合物进行忆阻器件的制备与研究工作。由于这几种忆阻器在测试中表现出了良好的开关特性,所以在进行数据拟合的过程中,某些阻值不变的点也能得到较好的还原,证明了该模型适用于大部分具有良好开关特性的忆阻器。综上所述,忆阻器作为近年来发现的第四种无源器件,在低功耗、非易失性存储和类脑研究等方面展现出了优良的性能,具有广泛的应用前景,随着理论和实验的深入,忆阻器件的性能会更加完善,应用范围也会逐渐增大。