《Advanced Science》：Machine Learning Driven Window Blinds Inspired Porous Carbon-Based Flake for Ultra-Broadband Electromagnetic Wave Absorption
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本文报道了一种受百叶窗启发的离散片层可调电磁波吸收材料（DSTEAM）。该研究通过磁电耦合设计与人工智能辅助的数据驱动优化策略，成功制备出厚度仅9.85 mm、面密度0.566 kg/m2的轻质材料，在2.6–40 GHz超宽带范围内实现反射损耗≤–10 dB的优异性能。其核心突破在于解决了高损耗与阻抗匹配间的物理拮抗，为下一代轻量化宽带电磁波吸收材料提供了新范式。
引言
随着5G/6G无线通信技术的迭代发展，全球电子设备数量已超300亿，由此产生的复杂电磁辐射环境对军事雷达、卫星导航系统信号完整性构成干扰，并可能带来生物安全风险。开发具有“宽、强、薄、轻”特性的新型电磁波吸收材料（EWAMs）成为解决电磁污染的关键技术需求。EWAMs需满足两大核心原则：一是波阻抗与自由空间匹配以减少界面反射；二是通过界面极化、磁滞损耗等多物理场耦合效应将电磁能高效转化为热能耗散。然而，高损耗特性常伴随阻抗失配，这种物理拮抗严重制约了EWAMs性能突破。
结构特性与材料表征
研究受百叶窗光场动态调制机制启发，提出离散片层可调电磁波吸收材料（DSTEAM）。其核心结构由旋转对称排列的多孔碳片单元、底部铁硅铝（FeSiAl）磁性基底和顶部磁条调谐组件构成，形成介电-磁-结构三重协同调控系统。多孔碳材料采用模板复制法结合热解制备，孔隙率达87.5%，骨架直径约80 μm且呈现中空结构，形成宏孔+中空骨架的分级孔架构，为电磁波多次反射与散射提供空间。FeSiAl粉末呈典型片状形貌，元素分布均匀（Fe:81.0%, Si:11.4%, Al:7.7%）。XPS分析表明多孔碳保留C-C/C=C等官能团，FeSiAl表面元素存在部分氧化。热重分析显示材料在450°C内具有优异热稳定性。
机器学习驱动优化与性能优势
通过定义倾角（A）、碳片宽度（W）、高度（H）和片间距（L）四个关键参数，结合全连接神经网络（R2>0.97）与遗传算法进行智能逆设计，将设计周期压缩至传统试错法的1/50。优化后的DSTEAM（A=26°, W=2 mm, H=17 mm, L=58 mm）在2.6–40 GHz频段实现37.4 GHz有效吸收带宽（EAB），厚度仅9.85 mm，面密度低至0.566 kg/m2，相当于7张A4纸的重量。材料在45°入射角下仍保持90%以上吸收率，且具备良好压缩强度与柔性特征。
吸波机理分析
性能优势源于三方面机制协同：
- 1.
梯度诱导多重散射：离散片层结构通过横向密度分布构建类垂直梯度阻抗结构，促进波穿透；倾角调整可调控等效介电常数/磁导率空间梯度分布，实现动态优化。
- 2.
局域场强协同增强：电场分析显示，倾角从90°调至26°时，能量分布由分散态向集中态转变，磁场从表面离散分布发展为明显局域化，电场向底层集中引发界面极化，显著增强损耗能力。
- 3.
磁电耦合调制：FeSiAl磁性基底与多孔碳形成异质界面，促进界面极化；多孔碳骨架提供连续导电网络强化导电损耗，其分级孔隙结构延长电磁波传播路径。
结论与展望
本研究通过仿生构型与智能优化相结合的策略，实现了阻抗匹配与损耗性能的协同提升，为轻量化宽带吸波材料开发提供了新范式，在智能隐身蒙皮、自适应电磁防护等领域具有应用潜力。
