如何解決電子元器件遭遇高溫環(huán)境使用效能大打折扣的技術瓶頸？近日，國際權威期刊《AdvancedMaterials》（影響因子：29.4）在線刊發(fā)了華中科技大學高亮教授團隊關于熱學超材料拓撲優(yōu)化設計的最新研究成果“
Deep-Learning-EnabledIntelligentDesignofThermalMetamaterials（深度學習賦能的熱學超材料智能設計）”。該成果有效突破了熱學超材料智能設計的技術瓶頸，設計了“熱隱衣”，可屏蔽外部溫度場對器件內(nèi)部物體的干擾，實現(xiàn)主動隔熱，可用于熱敏元器件的熱防護。

通過設計熱學超材料的結構構型，可實現(xiàn)熱流的操縱與控制，從而獲得超常熱功能，如：熱隱身、熱集中、熱偽裝、熱旋轉等。熱學超材料設計涉及高維設計空間、多個局部極值、巨大計算成本，以及熱學屬性與單胞結構間存在多種對應關系等，給熱學超材料的智能設計帶來了挑戰(zhàn)，即自動、實時、可定制化地設計熱學超材料。

針對上述挑戰(zhàn)，研究團隊提出了深度學習賦能的熱學超材料拓撲優(yōu)化設計方法，實現(xiàn)了自由形狀熱學超材料的智能設計。該方法采用深度生成模型，將拓撲功能單胞概率表示在隱空間，根據(jù)熱學超材料的定制功能需求，可自動、實時地生成具有目標熱傳導張量的拓撲功能單胞，進而快速生成熱學超材料。基于上述思路，研究團隊設計了多種具有自由形狀、背景溫度獨立、全方向功能的熱隱身超材料，并通過數(shù)值仿真和熱學實驗驗證了其良好的熱隱身效果。

深度學習賦能的熱學超材料智能設計示意圖

3D打印制備的熱學超器件及熱學實驗測試結果

上述研究工作也為熱學超材料的智能設計提供了全新思路，可靈活實現(xiàn)不同背景材料、自由形狀和不同熱功能的熱學超材料的快速設計，解決了傳統(tǒng)熱學超材料設計中大規(guī)模有限元計算與反復優(yōu)化迭代所帶來的計算效率低的難題，進一步推動了熱學超材料在航空航天、電子等領域的工程應用。

作者：通訊員 肖蜜 高翔

編輯：趙征南