天津大学封伟教授团队AM综述：当仿生设计遇见机器学习——智能热管理材料的未来

近日，天津大学材料科学与工程学院封伟教授团队在国际权威材料期刊 《AdvancedMaterials》 (lF= 27.4 ) 上发表题为 " Biomimetic Intelligent Thermal Management Materials: From Nature-Inspired Design to Machine Learning-Driven Discovery " 的重要综述文章，系统地综合了自然启发和数据驱动的仿生智能热管理材料的最新进展。详细介绍了生物的热调节原理启发开发 仿生智能热管理材料 的进展，包括基于颜色 转换 、结构变形和相变的策略。 并深入探讨了 机器学习在仿生智能热管理材料中的应用，探索了如何利用大规模数据分析来增强材料的结构和性能。 最后 展望了 仿生智能热管理材料当前存在的挑战和未来的发展方向 。论文的 第一作者为天津大学 材料科学与工程学院 博士生 张恒、 博士生 何青霞和 德累斯顿莱布尼茨聚合物研究所 博士后张飞 ，通讯作者为天津大学封伟教授。相关研究获得 国家重点 基金 项目 、科技部重点研发项目等 支持。

一、仿生设计原理

自然界的生物经过长期进化，形成了高效的热管理机制。例如，变色龙的皮肤通过调节颜色反射或吸收热量，而北极熊的毛发则提供了卓越的隔热性能。这些自然结构为材料设计提供了丰富的灵感源泉。研究者们通过模仿这些生物结构，开发出能够智能调节热流的材料，为热管理领域带来了创新解决方案。 仿生智能热管理材料 的设计基于对生物热管理机制的深入模仿。例如，研究者们开发出能够响应环境变化（如温度、湿度和压力）的材料，这些材料可以动态调整其热性能，实现精确的热能控制和管理。这种智能响应特性使得 仿生智能热管理材料 在多变环境中具有广泛的应用潜力。

图1仿生智能热管理材料

二、仿生智能热管理材料的分类与创新应用

2.1.颜色变换仿生智能热管理材料

颜色变换仿生智能热管理材料通过仿生机制实现动态光学与热学特性调控，主要分为辐射冷却与红外隐身两类。辐射冷却材料通过仿生光子晶体结构（如变色龙皮肤纳米晶排列、蝴蝶翅脉周期性微结构）优化太阳光反射与红外发射性能，其核心在于可见 - 近红外波段高反射率（ >90% ）和中红外大气窗口（ 8-13μm ）高发射率（ >90% ）的协同设计，从而突破环境温度实现高效降温。红外隐身材料则聚焦动态发射率调控，模仿头足类动物色素囊收缩机制，利用柔性微腔、褶皱表面等仿生结构，通过电 / 热 / 机械刺激实时改变表面形貌，实现红外辐射特征与背景的动态匹配，响应时间缩短至毫秒级。两类材料均需解决宽谱段协同调控难题，需结合多层结构、多物理场耦合机制实现全光谱管理。未来发展方向包括提升材料在极端环境下的耐久性、优化动态响应速度，以及通过智能算法实现自适应精准调控，推动其在建筑节能、军事伪装等领域的实用化进程 。

图2 颜色变换仿生智能热管理材料

2.2形变仿生智能热管理材料

基于变形机制的仿生智能热管理材料通过动态调控热传导路径实现高效热管理，其核心在于响应温度、光照或湿度等环境刺激，自主改变材料内部结构以调节热导率与热流分布。该材料可分为热驱动、光驱动及湿度驱动三类：热驱动型通过形状记忆效应模拟生物毛发直立机制，在温度变化下可逆切换微孔结构状态，实现热绝缘性能的动态调控；光驱动型借鉴植物向光性原理，利用光热转换与热致变形耦合效应，构建具有径向温度梯度的仿生执行器，实现全角度光追踪及精准热流定向控制；湿度驱动型则模拟植物吸湿膨胀行为， 通过亲疏水基团的可逆相变调节材料膨胀系数，结合非对称热膨胀效应实现湿度响应的双向调温功能。三类材料均通过仿生结构变形实现无源能量输入的自适应热管理。

图3 形变仿生智能热管理材料

2.3相变仿生智能热管理材料

相变型仿生智能热管理材料通过模仿生物相变调控机制，结合相变材料（ PCMs ）的高储能特性与仿生结构设计，实现高效热能存储与动态温度管理。在相变储能领域，传统材料面临泄漏、体积形变及机械强度不足等挑战，而仿生多孔支架结构（如蝴蝶翅脉启发的多级孔隙网络）通过毛细作用约束液态相变材料，显著提升形状稳定性与热导率，同时生物质衍生材料（如类骨“砖 - 泥”结构）的引入进一步增强了复合材料的机械强度与热循环耐久性。蒸发热管理方向则通过仿生蒸腾与排汗机制，构建基于水蒸发相变的高效散热系统：植物气孔启发的吸湿光热凝胶可动态调控大气水分捕获与蒸发冷却，实现跨湿度环境的热管理。两类策略均利用相变潜热实现无源热调控，其核心创新在于仿生结构对相变过程的多尺度调控。

图4 相变仿生智能热管理材料

三、机器学习的赋能：数据驱动的材料设计与优化

3.1.机器学习在热管理材料领域中的优势

人工智能和 5G 的进步推动了新的散热要求的出现，强调了高性能 仿生智能热管理材料 的必要性。在电子设备性能优化与寿命提升领域，新型热管理材料的开发已成为关键课题。机器学习技术的快速出现进一步加剧了开发新型热管理材料的迫切需要，这为推进新型 热管理材料 的发展提供了前所未有的机会和平台。在早期的研究中，科学家主要依靠实验方法和理论计算来研究 热管理材料 的导热性，这不仅耗时耗力，而且在处理复杂的数据集和多因素关系时也会遇到限制。机器学习的出现彻底改变了这一范式。通过分析现有材料性能和结构数据的广泛数据集，训练 机器学习 算法来模拟材料性能和关键特征之间的复杂关系。这种方法的优点在于它能够从历史数据中识别模式，从而促进对材料性能的有效预测。随着人工智能的不断进步，机器学习越来越多地应用于聚合物材料研究，其目的是预测材料性能和发现新型聚合物材料。机器学习已经超越了传统“试错”方法的局限性，通过构建复杂的模型，将材料结构和特性与基于数据驱动的见解所需的性能相关联，从而解决了与聚合物的组成和复杂结构相关的挑战。

图5 机器学习和仿生智能热管理材料发展的时间线

3.2.机器学习在仿生智能热管理材料的应用

机器学习为仿生智能热管理材料的研究与优化提供了革命性范式，通过数据驱动建模、多尺度特征解析与智能逆向设计实现热管理效能的跨越式提升。在材料设计层面， 机器学习 通过构建材料成分 - 结构 - 性能的映射关系，突破传统试错法局限：针对颜色变换型仿生智能热管理材料，基于光谱数据库训练判别模型可预测动态发射率与光热响应阈值，生成模型则通过对抗网络逆向设计光子晶体结构，实现宽谱段自适应隐身与辐射冷却协同调控；对于变形型仿生智能热管理材料，时序神经网络结合强化学习可解析多场耦合下形状记忆材料的动态热 - 力响应，优化微结构拓扑以实现热流定向控制；在相变型仿生智能热管理材料中，物理信息神经网络（ PINN ）融合分子动力学模拟与实验数据，精准预测相变界面演化与热导率各向异性，同时通过生成对抗网络（ GANs ）设计多级孔隙结构以强化相变材料封装稳定性。 机器学习 技术还赋能跨尺度协同优化：从原子级界面声子输运特性到宏观热管流体动力学，降阶模型与代理模型显著降低多物理场耦合分析的计算成本，实现热 - 质传递效率的全局优化 。

图6 机器学习赋能仿生智能热管理材料的研发

四、应用前景：从个人热管理到建筑节能

仿生智能热管理材料通过模拟生物热调节机制，为多领域复杂热管理问题提供创新解决方案。在个人可穿戴热管理领域， 仿生智能热管理材料 可以 通过动态调控红外辐射扩展 至 人体热舒适范围，但需解决长期磨损下的性能衰减与生物相容性问题，未来将向轻量化、柔性化及 AI 驱动的个性化调控发展。建筑节能方面， 仿生智能热管理材料 可以 通过动态导热特性降低围护结构热传导，结合相变储能与智能通风系统实现昼夜温差管理，减少空调能耗，但需提升材料在紫外线、风雨等环境下的耐久性，未来将融合纳米技术与物联网构建智能温控系统。在仿生机器人领域， 仿生智能热管理材料 需满足动态工况下的快速热响应需求，亟待开发柔性轻质材料以解决高负载运行时的过热问题，通过智能复合材料优化热传导路径，利用储 / 放热特性平衡温度波动。三大应用均面临材料稳定性与响应效率的共性挑战，未来将借助人工智能及先进制造技术，推动 仿生智能热管理材料 在跨领域应用中实现高效、智能、可持续的热管理革新。

图7 仿生智能热管理材料及其应用

五、总结

仿生 智能热管理材料的研究正在快速发展，其与机器学习技术的结合为解决下一代能源系统、柔性电子和航空航天应用中的热管理挑战提供了新的思路。通过人工智能，这一跨学科领域将推动 仿生智能热管理材料 的繁荣发展，为实现智能化和可持续的热管理解决方案提供坚实的科学基础。这一领域的持续创新将有助于应对全球能源消耗和环境压力的双重挑战，为创造更加智能和绿色的未来做出贡献。

通讯作者简介：

封伟 ， 封伟，天津大学讲座 教授、博导。担任第七、八届教育部科技委学部委员，中国复合材料学会常务理事，中国复合材料学会导热复合材料分会会首任会长。主要从事功能有机碳复合材料 、智能导热复合材料、光热能功能材料、新型氟化碳材料以及软体机器人材料与机构设计等 及其应用研究。主持国家自然科学基金重大科研仪器项目、国家自然科学基金重点项目、国家杰出青年基金项目、国家科技部重点研发等项目 50 余项。入选国家级科技 创新领军人才计划，科技部中青年创新领军人才，天津市杰出人才， ScholarGPS2024 年全球前 0.05% 顶尖科学家榜单（近五年）。英国皇家化学会会士 （ FRSC ），日本 JSPS 高级访问学者，享受国务院政府特殊津贴。发表学术文章 300 余篇。授权中国与国际发明专利 90 余项。出版十四五重点出版物专著 1 部，英文专著 4 部。以第一获奖人身份获得教育部、天津市、中国复合材料学会等省部级一等奖 5 项。

来源：高分子科学前沿

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