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高性能材料定量仿生领域取得新进展

发布日期:2025-01-11  点击次数:

  此外,文中还讨论了分子动力学模拟★★、机械模型和机器学习在定量仿生学中的重要作用。机器学习可以作为在相应的泰勒级数中建立性质微分的一般途径,非常适合大多数非线性的属性差异预测。将理论★★、模拟和机器学习相结合,为利用具有高体积密度界面、图论描述,以及分层多尺度结构来实现性能的多维度优化提供了有力的支持,也是定量仿生学的关键所在。

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  天科大程博闻教授团队 JACS:半结晶嵌段共聚物刷溶液自组装构筑均一尺寸二维片状胶束

  仿生学是工程领域的重要概念★★★,基于对生物原型的组成★★、结构和功能的模仿,建立分子、材料★★★、工艺和设备的设计原则★★。随着社会的发展,对兼具多种特性材料的需求持续增加★★★,进一步推动了仿生结构领域的巨大发展。这些材料结合了有序和无序的特点,使得它们的结构复杂化★★★,因此难以定量描述和复制。目前,基于人工合成分子和纳米构造基元,人们可以模仿复制生物组织的结构,并成功开发了许多高性能纳米复合材料。但是,为了满足在能源、水★★★、健康等领域对具有更高性能材料的需求★★★,仍需要快速推进材料设计过程,建立多维属性评估体系★。因此★★,亟需从传统的仿生学向定量仿生学发展★★。

  吉林大学杨明教授联合密歇根大学Nicholas A.Kotov教授★,从界面化学和物理学的角度讨论了设计复杂仿生材料的方法。团队通过分析生物复合材料及成功的仿生学案例,提出了基于泰勒级数和性质差分的框架,以量化不同性质间的相互依赖性★★★。相关文章于2024年12月发表在

  尽管此前科研人员基于生物启发进行了大量的研究工作,但仍然存在三方面的问题。首先,很多模仿在较大程度上仍然是定性的★。其次,目前制备的仿生材料难以实现有序与无序的平衡,不利于材料有效发挥其功能并适应可变环境。最后,不同的物理性质往往是相关的,如何兼顾两种或者多种相互矛盾的特性面临着根本挑战。

  利用泰勒展开式来表达材料性质与结构参数的关系,可以为如何降低甚至去除性质相关性提供重要指导。为了限制泰勒展开式中的叉积,团队考虑了有序无序结合★★★、大形变★、多尺度组织与超材料的结构参数、前置因子的补偿效应以及界面处微分的不连续性五种具体情况。其中,界面的利用是材料工程领域的一种通用方法,在生物体中也广泛存在★★★。与体相材料相比,特有的键合方式使得界面处存在多样性和不规则性★★,这些结构差异为解决不同性能相互制约的难题提供了巨大的优势★★。

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