人工智能驱动的形控-热控一体化自适应可编程智能超材料设计
本研究探索一个面向未来的设计范式:如何让人工智能深度赋能材料本身,创造出能同时“感知”形变与温度变化,并自主“思考”如何最优响应的新一代智能物质。我们聚焦于具有可编程特性的超材料,其核心挑战在于如何实现机械变形(形控)与热管理功能(热控)的动态协同与一体化设计。传统方法难以处理其中的高维复杂耦合关系。我们的工作,是构建一个由人工智能驱动的闭环设计系统:它学习物理规律,探索海量构型,自动生成既能按指令变形、又能同步调节热流路径或散热性能的微结构拓扑,最终实现“一款材料,两种智能响应”。这为航天可变体结构、自适应热防护系统等尖端装备提供了全新的底层材料解决方案。




