第一作者：焦鹏程
通讯作者：焦鹏程、AH Alavi
通讯单位：浙江大学、美国匹兹堡大学
研究背景
力学超材料是由人工设计的微结构胞元组成的结构材料，具有高弹性、高强度、低质量密度、负泊松比等超常的力学性质。现阶段力学超材料的重点研究方向之一，是如何有效设计微结构胞元及其组合形式，获得可编辑调控的理想力学性能。人工智能通过模拟生物复杂的学习、推理、演绎过程增强运算能力，有望解决力学超材料围绕微结构胞元所面临的技术挑战，如机理分析与结构设计、制备与工程应用等，从而实现微结构胞元可设计优化、力学性能可预测调控、整体结构材料易制备应用的人工智能力学超材料。进而通过结合功能材料获得如力-电耦合性能等多功能性能，实现如能量采集和智能监测感知等海洋工程防灾减灾多功能应用。
综述简介
本研究由浙江大学海洋学院联合美国匹兹堡大学土木系共同开展，特邀综述以“Artificial Intelligence-Enabled Smart Mechanical Metamaterials: Advent and Future Trends”为题，发表于最新一期《International Materials Reviews》（IF: 19.559）。
本篇综述系统总结了力学超材料的最新研究进展，讨论了以其为代表的结构材料面临的技术局限和发展挑战，展望了人工智能技术在力学超材料中的应用前景。本文具体回顾了力学超材料的主要结构特点、力学性能优势及按结构和性能的分类方法，总结了力学超材料在机理、设计、制备和应用等方面面临的技术挑战，提出了运用人工智能技术实现力学超材料的结构设计优化和性能预测调控，展望了人工智能力学超材料在能量采集和智能监测感知等方面的海洋工程应用前景。
核心内容
力学超材料由微结构胞元复合构成，其力学性能介于天然材料自身材料属性和由微结构胞元导致的结构材料属性之间。现阶段，力学超材料的研究可按微结构胞元大致分为层状超材料、桁架超材料、折叠超材料、手性超材料等。力学超材料面临的主要技术挑战包括，在机理分析和结构设计方面如何针对复杂微结构胞元，围绕结构特征、材料属性、应用需求等多方面，建立力学性能预测调控机制。
在制备测试和工程应用方面，如何在保证力学性能前提下实现多尺度、低成本的批量制备，同时有机设计整合不同力学超材料构件，组成较完备的力学超材料系统，通过结合功能材料获得如力-电耦合性能等多功能性能，实现如能量采集、智能监测感知等海洋工程应用。
人工智能力学超材料运用人工智能方法，在微结构胞元与整体力学性能间建立量化关系，通过优化胞元结构引入新型功能材料，从而实现以工程需求为导向的新型力学超材料。同时，人工智能力学超材料在满足性能需求前提下简化微结构胞元，在复杂结构材料与一体化制备间建立工作机制，从而减低力学超材料的结构缺陷或材料功能缺失，有效提升制备效率降低批量制备成本。
小结
本文系统回顾了力学超材料的最新研究进展，总结了其面临的技术挑战并展望了人工智能力学超材料的发展前景。人工智能在力学超材料领域的应用主要围绕微结构胞元及组合形式开展，重点解决其在机理分析、结构设计、批量制备、工程应用等方面的技术局限。人工智能力学超材料有望通过准确调控力学性能、组合多力学超材料构件、整合新型功能材料等技术手段，构成多功能力学超材料系统，实现如能量采集、智能监测感知等海洋工程防灾减灾多功能应用。
参考文献
Pengcheng Jiao & Amir H. Alavi (2021) Artificial intelligence-enabled smart mechanical metamaterials: advent and future trends, International Materials Reviews, 66:6, 365-393,
DOI: 10.1080/09506608.2020.1815394
https://doi.org/10.1080/09506608.2020.1815394
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