形状记忆高分子材料的研究进展及应用

摘要：形状记忆高分子材料（Shape memory polymers，SMPs）是一类能够在外部刺激条件（如温度、光照、电场、磁场等）下，自动恢复到预定形状的智能材料。自20世纪90年代初期以来，随着科学技术的进步，SMPs作为一种新型智能材料在众多领域获得了广泛的关注和研究，随着国家大力推动科技创新和产业升级，SMPs正迅速崭露头角，成为现代科技飞速发展的关键支撑之一。得益于其结构的灵活性和可调性，SMPs在生物医学、纺织工业、航空航天等多个领域展现出了巨大的应用潜力。本文将深入探讨形状记忆高分子材料的研究进展及在多个领域的应用，介绍其分类、特性以及发展历程；重点分析该材料在各个行业中的应用前景，并对当前存在的挑战及其未来的发展趋势进行论述展望。

新材料 2026年09月15日 1 点赞 0 评论 66 浏览

智能电磁屏蔽材料的制备及应用

摘要：电磁屏蔽材料可以保护人体免受电磁波危害，保证电子设备正常工作。传统电磁屏蔽材料的电磁屏蔽性能受到其固定的结构、尺寸限制，难以根据外部环境变化进行动态调控，开发智能电磁屏蔽材料是解决这一问题的手段之一。智能电磁屏蔽材料可以对外界不同的刺激进行响应，从而改变自身屏蔽性能，进而更好地适应不同的使用环境。本文针对智能电磁屏蔽材料的研究工作进行综述，首先简要阐述了智能电磁屏蔽机制，包括应力响应机制、温度响应机制、湿度响应机制、化学刺激响应机制和其他响应机制（电响应机制、交叉角响应机制），其次总结分析了不同智能电磁屏蔽材料的制备方法和应用性能，最后就智能电磁屏蔽材料在响应时间、响应灵敏度、响应机制和屏蔽效能等方面的发展进行了展望。

新材料 2026年09月15日 1 点赞 0 评论 68 浏览

机器学习辅助纳米材料设计与制备

摘要：近年来，机器学习技术在纳米材料的结构设计、性能预测和合成优化等方面取得了显著进展，正推动该领域从传统经验驱动向数据驱动范式的转变，为纳米科学的发展带来全新的机遇。本文综述了机器学习在纳米材料设计与制备中的研究模式与最新进展，涵盖了代表性材料体系的研究案例和技术路径。全面介绍了数据获取与特征工程、监督与非监督建模、生成模型及自动化实验等核心技术，展望了未来发展的方向，包括构建标准化数据库、开发物理感知算法以及实现智能实验平台的高效协同，为纳米材料的智能化开发提供方法参考。

新材料 2026年09月16日 1 点赞 0 评论 68 浏览

非晶合金作为能源存储和转化材料的研究

摘要： 非晶合金也称为金属玻璃， 其长程无序的原子排列结构， 使其比传统晶态合金拥有更丰富的活性位点以及更优异的化学与催化活性， 因此在氢能、 太阳能、 二次电池等能源储存和转换应用领域有广阔的前景。本文系统综述了非晶合金作为电催化水分解催化剂、 储氢材料、 锂离子电池和锂金属电池材料、 水系锌离子电池材料、 太阳能电池关键材料、 超级电容器等的最新研究进展，重点总结了非晶合金在能源存储和转化材料应用中的优异表现，分析了非晶态原子结构对能源存储和转化特性的影响规律及机理， 并对非晶合金结构与性能的调控策略进行了概述。最后， 总结并展望了本领域研究的挑战和未来发展趋势。

新材料 2026年09月17日 1 点赞 0 评论 54 浏览

化学法制备稀土永磁材料的研究进展与挑战

摘要：稀土永磁材料（如Sm-Co，Nd-Fe-B，Sm-Fe-N等）是高性能磁性材料的核心组成部分， 广泛应用于新能源、电子信息及国防领域。相较于物理法，化学法在制备稀土永磁材料中具有原子级混合、形貌可调控及低温合成等独特优势，逐渐成为研究热点。本文系统综述了溶胶-凝胶法、水热法、共沉淀法、热分解法以及新兴合成法等化学制备技术的研究进展，分析了其微观结构调控机制与磁性能优化策略，并探讨了当前面临的挑战与未来的发展方向。

新材料 2026年09月17日 1 点赞 0 评论 64 浏览

人工智能赋能材料科学：历史、挑战与未来愿景

摘要：面对材料研发周期长、依赖经验的现实困境，系统论述了人工智能驱动材料科学从传统试错范式向“智能自主创制”范式变革的演进逻辑，解析了认知能力与决策主权由人类向智能系统迁移的跃迁机制。从材料设计、合成规划及自主实验系统等方面系统阐述了人工智能赋能材料创新的实现路径。针对数据孤岛、物理可解释性缺失及算力前置等局限，提出将物理机理嵌入统计模型是跨越能力边界的关键。展望未来，多模态大模型与数字孪生技术的深度集成，将构建覆盖材料全生命周期的智能管理体系，推动材料研究和应用迈入算法驱动与人机协同的自进化时代。

新材料 2026年09月20日 1 点赞 0 评论 57 浏览

数据驱动的材料研发新范式：高通量计算与机器学习融合创新

摘要：人工智能技术的快速发展正在推动新一轮科技革命，并促进以材料基因工程为代表的数据驱动材料研发体系由经验驱动模式向数据驱动与智能设计协同推进模式转变。围绕高通量计算与机器学习融合驱动下的材料研发范式变革，系统梳理了材料研发范式的演进过程、高通量计算与机器学习的关键技术体系、国内外战略布局与平台建设进展，并分析其对新材料产业生态、科研组织模式及重点材料研发路径的影响。高通量计算支撑材料数据生成与大规模筛选，机器学习则通过快速预筛选和知识挖掘促进材料智能设计闭环迭代，推动材料创新竞争由单一技术能力竞争转向数据资源、计算工具、研发平台与组织体系协同能力的综合竞争。中国已初步具备相关建设基础与竞争力，后续可围绕核心软件自主化、高质量数据积累、标准体系完善，以及研发链与产业链贯通等方面持续提升。高通量计算与机器学习的深度融合，正在推动材料研发由第四范式向第五范式演进，并持续重塑新材料创新的技术体系、产业生态与科研组织逻辑。

新材料 2026年09月24日 1 点赞 0 评论 27 浏览

深度学习预测异质结构金属材料力学性能

摘要：针对异质结构金属材料（heterostructured metallic materials, HMMs）设计中强度-韧性倒置关系难题，文章提出一种融合深度学习与多目标进化算法的智能设计框架，即基于微观结构参数与力学响应的复杂映射关系，构建了结合双向长短期记忆网络（bidirectional long short-term memory, Bi-LSTM）、注意力机制与物理约束的混合神经网络模型。通过有限元模拟数据集训练验证，该模型对极限抗拉强度（ultimate tensile strength, UTS）和韧性的预测决定系数R2 分别为0.896 6 和0.967 2。进一步集成非支配排序遗传算法（non-dominated sorting genetic algorithm II, NSGA-II），建立了以微观结构参数为变量的多目标优化框架。研究结果表明，该模型可切实捕捉微观结构与性能的映射关系，为异质结构金属材料的智能预测找到了新途径。

新材料 2026年09月28日 1 点赞 0 评论 13 浏览

为金属“量身定制”内部结构——异构金属材料的制备研究进展

摘要：金属材料的性能往往与其内部结构密切相关。通过有意识地设计并制备具有异构（即非均匀）微观组织的金属材料，可以显著提升其强度、韧性、疲劳寿命等关键性能，从而满足航空航天、新能源、高端装备等领域对材料性能的严苛要求。本文系统梳理了当前异构金属材料的主流制备方法，主要包括两大类：一是通过机械变形（如表面研磨、超声滚压、异步轧制等）在材料内部引入梯度结构或细化晶粒；二是借助物理化学手段（如粉末冶金、电沉积、增材制造等）实现成分与组织的跨尺度调控。文中详细阐述了各类工艺的原理、优势与局限性，并结合典型研究案例说明其实际应用效果。最后，对异构金属材料制备中存在的挑战与未来发展方向进行了展望，以期为相关领域的研究与工程实践提供参考。

新材料 2026年09月28日 1 点赞 0 评论 11 浏览