来源 | Advanced Science

链接 | https://doi.org/10.1002/advs.202523188

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背景

随着人工智能芯片、边缘计算设备和高功率电子系统持续向高集成、高热流密度方向发展，散热已成为限制性能提升与系统可靠性的关键瓶颈。传统散热器大多依赖管式、板式等经典结构，在强化换热的同时往往伴随更高流阻，长期面临效率难以同步提升的约束。传统管状 / 板式设计的热交换效率（j/f 比）多局限在0.1–1，仿生 / 分形设计仍未突破固有效率极限。 3D 打印（粉床融合 PBF） 实现了金属 TPMS 架构的制备，使其成为高性能传输超材料的重要方向，但 TPMS 的迷宫状网络传输机制始终不明。

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成果掠影

近日，上海交通大学顾剑锋、俞彬彬团队联合皇家墨尔本理工大学马前教授、香港城市大学吕坚教授团队在TPMS（三周期极小曲面）超材料领域提出了一种新的学术思想：从“热学基因”出发理解复杂结构的传热机制。不再停留于整体结构参数比较，而是首次将复杂TPMS结构解构为更本征的最小传热单元，揭示其内部存在一组在不同方向重复排列、却本质等价的“内禀流道单元”。这些决定整体热传输行为的最小功能基元，被概括为TPMS的“热学基因”。研究表明，真正决定TPMS散热性能高低的，并不仅仅是传统意义上的比表面积或孔隙率，而是两个更深层的结构因素：流道均匀性与流道空间密度。基于这一热学基因框架，团队建立了从局部几何到整体传热性能的预测模型，并在27种代表性TPMS拓扑中识别出Fischer–Koch结构具有最优潜力。为验证理论，团队采用绿光激光粉末床熔融技术成功制备出高质量纯铜TPMS换热样件。实验结果显示，该铜基Fischer–Koch结构在综合换热效率指标上实现了最高156倍于传统基准结构的提升，与理论预测高度一致。这项工作的重要意义在于，它首次赋予TPMS结构一个可解释、可预测、可设计的“热学基因”框架，为下一代AI芯片散热器、紧凑型换热器及新型热传输超材料的开发提供了新的理论基础与工程路径。研究成果以“Sub-Unit-Cell Logic Governs Transport in TPMS Architectures” 为题，发表于《Advanced Science》期刊。

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图文导读