天大 封伟团队AM：仿生智能热管理材料的自然启示与机器学习驱动

本文综述了天津大学封伟教授团队在仿生智能热管理材料（BITMs）领域的研究进展。研究背景指出，随着电子设备功率密度增加和航空航天领域对极端热环境的要求，高效智能的热管理材料成为关键技术。研究目的是通过自然启发与机器学习相结合的方法，开发具有高导热性、环境适应性和动态调控能力的BITMs。文章详细探讨了颜色变化型、结构变形型和相变型BITMs的设计原理，并重点介绍了机器学习在材料性能预测和优化设计中的应用。结论指出，BITMs在穿戴设备、建筑节能及仿生机器人等领域具有广阔应用前景，但未来仍需解决多尺度热传导协同机制和极端环境稳定性等挑战。