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北化工 张好斌团队AM：机器学习联合仿真技术突破绝缘电磁屏蔽材料研发瓶颈

MaterialsViews 2025-12-19 08:30
文章摘要
背景：随着电子设备向高密度、微型化发展，高性能绝缘电磁干扰屏蔽复合材料成为实现电子元件直接封装、避免短路风险的关键，但绝缘性与电磁屏蔽能力之间存在理论矛盾，传统试错实验效率低下。研究目的：北京化工大学张好斌教授团队与中科院宁波材料所沈斌研究员合作，通过融合机器学习与有限元仿真，旨在揭示影响绝缘复合材料电磁屏蔽性能的关键因素，并开发高性能材料。结论：研究首次揭示了填料均匀性对提升屏蔽性能的关键作用，通过机器学习指导微流控制备出尺寸均匀的镓颗粒填料，所制复合材料在保持高绝缘性同时实现了卓越的电磁屏蔽效能与导热性能，具备宽温域稳定性，为高密度电子封装提供了集成化解决方案。
北化工 张好斌团队AM：机器学习联合仿真技术突破绝缘电磁屏蔽材料研发瓶颈
查看文献： Machine Learning-Accelerated Discovery of High-Performance Insulating Electromagnetic Interference Shielding Composites for Integrated Electronics
查看期刊：Advanced Materials
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