基于自适应混合贝叶斯优化算法的准单色近场热辐射结构设计

近日，上海交通大学机械与动力工程学院赵长颖教授团队在Science China Technological Sciences发表了题为“High-quality quasi-monochromatic near-field radiative heat transfer designed by adaptive hybrid Bayesian optimization”的研究论文，该研究结合近场热辐射计算模型发展了自适应混合贝叶斯优化算法在准单色近场热辐射结构设计方面的应用，优化设计了高质量的准单色近场热辐射结构。

随着微纳加工技术的发展，目前对于功能导向的近场热辐射发射光谱的需求不断增加，特别是窄谱近场发射在近场传感器、近场热光伏、近场成像等方面的应用，如何实现高质量的窄谱近场发射是进一步实现近场热辐射应用的关键。该论文开发并验证了一种自适应混合贝叶斯优化算法来设计高质量的准单色近场热辐射结构，设计参数包括多层膜结构每层材料以及厚度。

自适应混合贝叶斯优化算法

优化结果表明，仅仅需要计算2.6%的候选结构就可以确定准单色近场热辐射的最佳结构。优化设计的结构是一个非周期性的多层膜结构，表现出优异的单峰近场发射特性。此外，论文揭示了准单色近场热辐射对于近场间距与温差的鲁棒性及其物理机制。

准单色近场热辐射结构优化设计结果

进一步，通过改变评估函数，优化设计了高质量的多窄峰近场热辐射结构，并实现对多窄峰近场发射物理机制的解释。该论文通过机器学习算法实现了单窄峰、多窄峰近场发射的近场热辐射结构设计，为近场热辐射应用提供了高效的设计方法。

多峰近场热辐射结构优化设计结果

上海交通大学赵长颖教授为该论文的通讯作者，上海交通大学博士研究生张文斌为该论文第一作者，上海交通大学王博翔助理教授等人参与了此项工作。该研究得到国家自然科学基金国际合作项目、上海市科委基础研究项目等基金的资助。

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https://link.springer.com/article/10.1007/s11431-022-2065-2

转自：“中国科学杂志社”微信公众号

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