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復旦大學黃吉平教授、新加坡國立大學仇成偉教授 AM：深度學習助力增強熱輸運的活性超構材料

2023-10-27 來源：高分子科技

精確而靈活的熱控制對于眾多尖端技術領域至關重要，包括電子設備的冷卻與熱管理、廢熱回收利用，以及生物細胞溫度的精細調控。近年來，基于超構材料的革命性創新已在熱管理領域引起轟動。然而，目前熱超構材料的發展主要集中在監控模式或者預設場景中，而在實際場景中，外部環境是實時可變的。隨著人工智能時代的來臨，智能化技術的融入顯著提升了熱量控制的自適應性、靈活性和調節能力。理想狀態下，熱超構材料應當具備對外部變化的抵抗力，保持其功能的穩定性，或者能夠在需求驅動的場景中自動轉換，展現出廣泛的功能可調性。然而，至今，這種具備自我感知和主動適應能力的活性超構材料尚未成為現實。

近日，復旦大學物理學系/應用表面物理國家重點實驗室黃吉平教授課題組與新加坡國立大學仇成偉教授課題組合作，他們利用深度學習技術開發了一種能夠增強熱傳遞效能的活性超構材料。這種材料的有效熱導率能夠根據溫度梯度進行響應調整。這種深度學習輔助的非線性熱材料，推動了兩種自適應設備的發展，它們具備對環境的深度感知能力。在多變的環境條件下，一種設備能夠保持其功能的穩定性，而另一種則能夠根據需要切換其功能，從而有效提升熱輸運效率。

圖1：深度學習助力的活性超構材料。

圖1展示了這種活性熱超構材料的結構，它由四個主要部分組成：一個溫度采集模塊（紅外相機）、一個搭載預訓練人工神經網絡的計算機系統、一個步進電機，以及一個雙層結構。其設計理念在于根據周圍環境的溫度信息反饋，來調整目標區域的有效熱導率。作為概念驗證，研究人員構建了一個具有雙層結構的準二維系統。其中，目標區域是由聚二甲基硅氧烷（PDMS）構成的核心區。內層由近似絕熱的硅樹脂墊組成，用于精確控制核心區域的熱場，而外層則是由鎂合金構成的補償層，旨在不干擾背景（鉻鎳鐵合金）的熱場。為了將“智能化”融入系統，研究人員利用人工神經網絡來建立提取的溫度信息和核心區域轉速之間的關聯。通過使用預先準備的數據集來訓練神經網絡，便可以配置活性超構材料的有效熱導率，使其根據周圍溫度變化而調整。

圖2：材料功能表征。

研究人員運用有限元模擬來評估活性超構材料的性能。在該系統中，左端連接到熱源，而右端連接到冷源。在模擬過程中，冷源的溫度固定在283 K，而熱源的溫度則是可變的。研究人員首先收集了在三種不同熱源溫度設定（分別為293 K、303 K、313 K）下，如圖2a所示的黃色虛線圓圈內N = 36個均勻分布位置的溫度數據。對于每種情況，首個數據點是位于虛線圓圈中標記為0°位置的溫度，并且這些位置的溫度是按逆時針方向收集的，作為預訓練人工神經網絡輸入層的數據。因此，通過預訓練的人工神經網絡，在這三種溫度設定下，聚二甲基硅氧烷（PDMS）的轉速分別計算為0.10、0.00067和0 rad s^-1。在有限元模擬中設置了熱源溫度和核心區域轉速后，研究人員展示了這三個溫度設定下雙層結構的溫度分布（顏色分布），見圖2b。值得注意的是，無論PDMS的轉速如何變化，背景的溫度分布始終保持不變。最后，核心區域中相應的溫度梯度分布如圖2c的右側部分所示。為了進行比較，研究人員還展示了在三種熱源設定下純背景核心區域中的溫度梯度分布，見圖2c的左側部分。正如預期，最低/最高熱源與冷源的溫度差與最高/最低核心區域轉速（或等效地，核心區域的最高/最低有效熱導率）之間存在一種映射關系。此外，在核心區域中，原始的溫度梯度可以被調整為更廣范圍的溫度梯度。

圖3：實驗裝置。

整個實驗裝置由四部分組成：紅外相機、配有預訓練人工神經網絡的計算機系統、步進電機和雙層結構（圖3）。雙層結構兩側連接到熱源和冷源。紅外相機由計算機系統控制。每次啟動紅外相機時，它都會測量雙層結構的溫度分布，并將溫度數據傳輸到計算機系統。該計算機系統由電源、微型計算機樹莓派、電機驅動器電源和電機驅動器組成。一個預訓練的人工神經網絡程序在樹莓派中啟動。輸入數據來自紅外相機測量的溫度數據。經過程序處理后，計算系統提取雙層結構周圍的溫度數據，提供給人工神經網絡的輸入層。當讀取輸入數據時，計算機系統中預訓練的人工神經網絡程序計算雙層結構核心區域中PDMS的旋轉速度。控制旋轉速度的信號通過電機驅動器傳輸到步進電機。最后，PDMS在步進電機的驅動下繞雙層結構的中心旋轉，進而調節核心區域的有效熱導率。

圖4：活性熱超構材料用于設計熱信號調制器。

如果將雙層結構中心區域的溫度梯度視為編碼信息，那么將一系列雙層結構沿某一方向緊密排列，就能夠捕獲溫度梯度信號在空間中的分布，并生成信號圖像。通過活性超構材料，原本較小范圍內的溫度梯度信號可以被放大至更大的震蕩范圍，實現信號的調幅效果。

此項工作報告了一種深度學習助力的自增強熱輸運的活性熱超構材料，能夠感知環境溫度并自適應調節材料有效熱導率。研究人員結合物理原理、深度學習算法與硬件設計了該活性超構材料，并通過有限元模擬和實驗表征了材料性能。類比非線性光學，該活性超構材料能夠使其有效熱導率對其外部溫度梯度做出響應，為發展可配置的非線性熱材料奠定了基礎。相關成果以“Deep Learning-Assisted Active Metamaterials with Heat-Enhanced Thermal Transport”為題發表于《Advanced Materials》[Doi: 10.1002/adma.202305791]。此項工作復旦大學物理學系黃吉平教授與新加坡國立大學仇成偉教授為論文的共同通訊作者，復旦大學物理學系博士生金鵬為論文的第一作者。合作者還包括中國工程物理研究院研究生院須留鈞研究員，新加坡國立大學許國強博士以及李佳鑫博士。

原文鏈接：https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/adma.202305791

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（責任編輯：xu）

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