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陳龍慶/蘇元捷等Adv. Sci.: 高通量相場模擬+機器學習優化壓電納米復合材料

在聚合物基體中加入氧化物填料的壓電納米復合材料結合了氧化物的高壓電響應和聚合物的柔韌性及生物相容性的優點，了解材料選擇和填料-基體結構的作用對于實現復合材料在柔性電子和能量收集設備中所需的功能至關重要。

在此，電子科技大學蘇元捷研究員、康昭副教授聯合美國賓夕法尼亞州立大學陳龍慶教授、楊天南以及浙江大學洪子健研究員等人采用高通量相場模擬和機器學習（ML）相結合的方法，探索了填充材料和復合結構在確定氧化物-聚合物納米復合材料的壓電、機械和介電性能中的作用。

相場模擬結果表明，在體積分數不變的情況下，壓電系數和介電常數隨著填料的深度與寬度比（DR）的增加而單調增加，而機械柔量則遵循相反的趨勢。在所探索的400組氧化物填料的幾何構型中，具有垂直于薄膜平面的納米柱的1~3種復合材料表現出最大的壓電系數、介電常數和機械剛度。此外，品質因數的進一步計算和回歸分析驗證了納米柱的填料結構可同時保持高性能柔性復合材料的最佳壓電和機械性能。

圖1. 納米復合材料整個數據集的高通量相場模擬結果

作者提出了一種ML策略來建立解析表達式，以預測使用各種填充材料在不同體積分數下制備的PVA-聚合物納米復合材料的有效壓電性能。根據回歸分析的操作場景，作者選擇了納米填料的三個特性，即介電常數、壓電系數和彈性剛度作為ML指紋的變量。

研究表明，復合材料的壓電響應取決于多種因素，可以通過增加陶瓷填料的比壓電系數、降低介電常數和比彈性剛度來增強復合材料的壓電響應。此外，對基于PVDF基體的壓電復合材料進行的相場模擬結果表明，本研究的結論可以進一步推廣到其他聚合物-陶瓷壓電復合材料。

因此，這項工作不僅揭示了壓電聚合物納米復合材料的基本機制，而且為優化用于柔性電子和能量收集設備的復合材料壓電性能提供了一種創新方法。

圖2. ML預測結果與相場模擬結果的比較

Optimizing Piezoelectric Nanocomposites by High-Throughput Phase-Field Simulation and Machine Learning, Advanced Science 2022. DOI: 10.1002/advs.202105550

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