仿生智能热管理材料:从自然启发的设计到机器学习驱动的发现
Heng Zhang1, Qingxia He1, Fei Zhang2
1School of Materials Science and Engineering and Tianjin Key Laboratory of Composite and Functional Materials, Tianjin University, Tianjin, 300350, P. R. China.
Advanced materials (Deerfield Beach, Fla.)
|May 16, 2025
概括
本综述探讨了用于电子和航空航天的仿生智能热管理材料 (BITM). 它强调了如何将自然灵感设计与人工智能相结合,提高材料性能,克服发展挑战.
科学领域:
- 材料科学 材料科学 材料科学
- 工程 工程师 工程师 工程师
- 生物模拟学是一种生物模拟学.
背景情况:
- 生物仿真智能热管理材料 (BITM) 对于先进的电子和航空航天至关重要.
- 这些材料具有很高的导热性和环境兼容性.
- 挑战包括精确的结构控制,性能优化和材料稳定性.
研究的目的:
- 提供BITM研究进展的全面概述.
- 强调生物仿真设计和人工智能方法的整合.
- 探索以自然为灵感的结构和适应性热管理策略.
主要方法:
- 审查关于BITM的现有研究.
- 对仿生设计原则的分析.
- 探索人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 应用.
主要成果:
- 仿生设计和人工智能之间的协同作用提高了BITM的性能.
- 灵感来自自然的结构提供了独特的热管理解决方案.
- 数据分析和机器学习可以优化适应性热策略.
结论:
- 整合人工智能和仿生原理是克服BITM设计挑战的关键.
- 未来的前景涉及先进的BITM,其性能和稳定性得到了提高.
- 这种方法为下一代热管理解决方案铺平了道路.
