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通用框架自主设计出热电发电机最佳构型,性能较传统器件提升逾8倍

时间:2026-04-30     作者:刘霞【转载】   来自:科技日报

韩国浦项科技大学化学工程系与蔚山科学技术院机械工程系科学家携手,研发出一套通用计算机设计框架,能自主设计出热电发电机的迄今最佳构型,其性能较传统设计提升逾8倍。相关论文发表于最新一期《自然·通讯》杂志在线版。

拓扑优化驱动的热电发电机设计蓝图与3D打印实物验证。图源:韩国浦项科技大学


尽管热电材料研究步履不停,但在现实操作环境中,器件效能往往不及预期。根本原因在于,设备输出不仅取决于材料优劣,更受制于结构设计。热流走向、电阻分布、接触损耗与负载条件等要素必须精密耦合,才能释放系统全部潜能。然而,传统设计多依赖研究者经验直觉与反复试错,难以实现多种因素的高度协同。

为突破这一瓶颈,团队引入拓扑优化算法。计算机摒弃预设模板,直接基于热环境、材料属性、接触电阻与电负载等实际参数进行全局演算,自动生成能效最大化的三维构型。

最终成果与传统范式迥然不同。传统器件多采用便于加工的矩形形状,而算法则演化出“I型”与“非对称沙漏型”等非常规几何形态,彻底打破了人类直觉的边界。实验证实,此类构型能精准调控热流路径、拉大器件温差,并最大限度抑制电阻与接触损耗,从而实现系统效率的跨越式提升。

团队随后借助3D打印技术,将虚拟设计转化为实体并开展实测。结果显示,最优构型的发电效率较传统矩形器件跃升8.2倍,实测数据与仿真预测高度吻合,充分验证了该框架的可靠性,也昭示了废热高效回收发电的广阔前景。

团队强调,最新成果跳出了“唯材料论”的窠臼,开创了一条以真实操作环境为导向、设计驱动性能跃升的新路径。这一技术可直接输入条件、一键生成最优结构,无须人工试错。未来若与人工智能技术深度融合,其应用边界与产业影响力必将进一步拓展。



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