综述：功能超材料的进展：连接力学与声学创新及多功能性与自适应响应

　　本综述系统梳理了2020–2025年间功能与自适应超材料（Metamaterials）的最新进展，重点探讨了功能梯度材料（FGM）、蜂窝/多孔结构及仿生设计等结构创新。文章强调了增材制造（AM）在可扩展制造、人工智能/机器学习（AI/ML）驱动的性能优化设计，以及多功能特性（如能量吸收、声学阻尼和可调刚度）集成方面的突破。通过案例研究展示了超材料在轻量化航空航天部件、振动控制系统、生物医学支架和可持续材料解决方案中的应用，并指出了当前研究在可扩展性、耐久性、可持续性和数据驱动设计可靠性方面的挑战与未来方向。

　　

功能超材料作为一类具有自然界未见特性的工程材料，近年来在电磁、声学、热学和机械波传播控制方面展现出前所未有的潜力。它们的多功能特性使其成为航空航天、汽车、生物医学和能源应用的关键推动者。尽管学术进展迅速，但由于未解决的挑战，实际应用仍然有限。本综述系统综合了2020年至2025年间功能和自适应超材料的最新进展，重点介绍了结构创新，如功能梯度材料（FGM）、蜂窝/多孔结构和仿生设计。通过比较评估已报道的研究、表格化文献总结和分类控制超材料响应的物理现象，突出了增材制造（AM）在可扩展制造、人工智能/机器学习（AI/ML）驱动的性能优化设计，以及多功能特性（如能量吸收、声学阻尼和可调刚度）集成方面的进展。案例研究展示了超材料在轻量化航空航天部件、振动控制系统、生物医学支架和可持续材料解决方案中的应用。同时，明确指出了研究空白、局限性和实际约束，并提供了比较表和示意图。尽管取得了显著进展，但在可扩展性、耐久性、可持续性和数据驱动设计可靠性方面仍存在挑战。本综述概述了实际和工业意义，推荐了混合制造策略、循环材料方法和合作框架，并强调了超材料从实验室概念向现实工程解决方案的转变。

材料与结构创新

功能梯度材料（FGM）通过其组成、结构和性能的渐变，缓解了传统材料中由 abrupt interfaces 引起的应力问题。先进制造技术如定向能量沉积（DED）、熔融沉积建模（FDM）和选择性激光烧结（SLS）实现了对材料组成和形状的精确控制。在生物医学领域，FGM 已成为植入设备（如骨科和牙科）的基石，其渐变特性模仿了硬组织和软组织之间的自然过渡。例如，钛-羟基磷灰石 FGM 在骨植入物中有效解决了应力屏蔽效应。在热障系统中，FGM 表现出对大幅温度梯度的优异抵抗性，使其适用于燃气轮机、火箭发动机和热交换器。汽车行业利用 FGM 减轻重量并提高结构部件的耐撞性和能量吸收性能。此外，FGM 在新型能源技术中也至关重要，其渐变结构确保了高效的热和电导率，如固体氧化物燃料电池和光伏系统。

蜂窝和多孔结构因其卓越的机械效率和可调声学性能而被广泛应用于现代工程。从传统的六边形配置到更复杂的几何形状（如 re-entrant、auxetic 和渐变设计），这些结构的演变得益于计算建模和增材制造（AM）的进步。蜂窝结构的高刚度重量比和轻质特性使其在航空航天、汽车、建筑和生物医学工程中备受关注。例如，具有负泊松比特性的 auxetic 蜂窝结构在需要更高剪切抵抗和压痕强度的应用中越来越受欢迎。先进材料科学的发展也促进了蜂窝结构的开发，如碳纤维增强蜂窝结构在航空航天面板和汽车碰撞吸能器中显示出巨大潜力。计算设计和仿真工具（如有限元分析和拓扑优化）使工程师能够在建造前预测复杂结构在负载和声学条件下的行为。生成设计算法允许设计出传统制造过程无法实现的复杂蜂窝几何形状。参数化建模用于设计具有渐变密度功能的蜂窝几何形状，以产生优异的振动隔离和噪声衰减特性。增材制造在实现先进蜂窝和多孔结构的优点方面发挥了决定性作用。FDM、SLS 和直接金属激光烧结（DMLS）等方法允许以极少浪费制造复杂几何形状。这扩展了设计空间，使得能够开发结合宏观和微观特征的 hierarchical cellular architectures，具有增强的性能。例如，具有微架构节点的晶格几何形状已被证明具有 superior energy absorption capabilities 和 enhanced sound insulation capabilities。此外，3D 打印技术使得生产受骨内部结构或植物茎结构启发的仿生蜂窝几何形状成为可能，具有卓越的强度和延展性。

声学和机械多功能性

声学阻尼和绝缘是材料科学和工程中的重要领域，专注于控制和衰减所有环境中的声音传输。由于城市化、工业化的加剧以及对更安静生活和工作空间的需求，对新型解决方案的需求日益增长。这些发展需要可持续、高效且 versatile across all applications 的材料，从汽车和航空航天工业到单一和组合住宅和商业建筑设计。声学阻尼定义为减少声波，从而通过将振动能量转化为热量来降低噪声水平。绝缘则是阻挡或反射声音传输，通常通过创建阻止声音通过表面或结构的屏障来实现。这两种机制在很大程度上取决于材料特性，如密度、孔隙率、弹性以及结构的设计细节，以实现所需的噪声控制性能。现代研究专注于将这些原理融入能够应对各种声学和机械挑战的多功能材料中。结合声学阻尼与机械弹性的多功能超材料代表了材料科学的巨大进步。通过结合创新结构设计与解耦机制、能量耗散和振动控制，这些材料能够同时优化机械强度和声学性能。传统上，玻璃纤维和矿棉等材料因其固有的高孔隙率和吸声特性而主导了声学绝缘领域。玻璃纤维和矿棉通过摩擦和粘性效应将声能转化为热能的工作原理，使其成为声学绝缘的理想选择。相比之下，聚氨酯和三聚氰胺泡沫提供了轻质和可调节的解决方案，具有在宽频率范围内的高吸收系数。然而，这些传统材料存在不可生物降解、对处理人员有问题以及在极端条件下性能受限等缺点。

机械韧性和适应性

具有负泊松比、可调刚度和对外部刺激响应能力的材料在结构工程中取得了变革性设计进展。这些创新能力引起了工程材料的兴趣，因为它们开始创建模仿生物系统的自适应结构，同时保持对其机械行为的精确控制。这类材料的发展与它们在航空航天、机器人和生物医学设备等领域的应用密切相关，这些领域需要在动态和不可预测条件下实现最佳性能。材料科学的一个新领域专注于具有负泊松比的材料，也称为 auxetics。与其他材料在拉伸和应变导致横向收缩不同，auxetic 材料在拉伸应力下通过横向扩张来响应。这种悖论源于特定的微观结构，使得能够在方向之间协调变形。模仿自然界中存在这些 auxetic 结构的某些生物组织，激发了通过增材制造和计算建模创建合成 auxetics 的灵感。auxetic 材料的新进展旨在定制其机械性能，以便在特定应用中使用。例如，在防护装备和包装中，auxetics 极大地增强了抗冲击性和能量吸收能力。在生物医学工程中，它们具有设计动态支架和假体结构的潜力，以模仿适应性解剖结构。3D 打印和纳米级自组装技术的进步显著扩展了 auxetics 的设计空间，允许具有对泊松比严格控制的复杂图案。

可调刚度是智能材料的基本能力，具有动态变化的刚度，允许在不同操作条件下灵活行为。具有固定刚度的传统材料通常无法满足现代应用带来的挑战，这些应用需要特定的灵活响应来应对负载、温度或其他环境输入的变化。能够改变刚度的材料可以通过对刺激（如温度、电场、磁场或机械负载）的反应来填补这一空白。这些智能材料包括形状记忆合金（SMA）、磁流变（MR）弹性体和液晶弹性体（LCE）。SMA 表现出与温度触发的相变行为耦合的刚度。类似地，MR 弹性体在磁场中表现出刚度的变化，提供快速、可逆的可调性。聚合物化学和纳米技术的进步导致了包含多种刚度调节机制的混合材料的开发。这些进步为机器人技术开辟了可能性，其中自适应刚度将提高移动性和安全性，以及在航空航天中，材料能够承受极端的环境波动。

自适应和认知超材料

自适应和认知超材料是响应外部刺激并适应环境的先进工程材料。这些系统集成了传感、计算和驱动，以实现自主决策。它们通过将材料与机器集成，有望改变软机器人、可穿戴技术、航空航天、生物医学和电信等领域。人工智能在材料设计中的注入从根本上改变了具有传感和自适应特性的超材料的开发方式。它使用机器学习算法扫描大量数据集，搜索模式并预测特定性能指标的最佳配置。例如，基于生成对抗网络和强化学习模型的AI驱动算法鼓励探索新的几何形状，让我们构建具有可调机械和声学特性的结构。这些模型可以预测超材料在各种操作条件下的行为，优化能量吸收、声学阻尼或自适应刚度的性能，并最小化试错。最有影响力和变革性的领域之一是在多材料复合材料中应用人工智能以优化这些系统。通过使用机器学习算法，研究人员可以找到最佳的材料组合及其空间配置，以实现高度定制的机械性能。例如，功能梯度材料和蜂窝结构以其在轻量化设计和结构完整性之间的美丽权衡而闻名，可以使用机器学习驱动模型进行优化。这些算法优化层厚度、密度分布和材料组成，以满足严格的设计标准，同时确保机械鲁棒性和环境响应性。

AI/ML的另一个重要输出是超材料的声学能力，其进展远远超出了过去声学阻尼材料的固定性能参数。AI设计模型因此为自适应声学超材料提供了优异的可调特性。在预测分析的支持下，这类新技术对航空航天和汽车等工业具有特别重要的意义，其中对NVH（噪声、振动和声振粗糙度）的控制至关重要。多物理求解器与优化算法的集成有助于加强仿真工作流程，使得声学操纵能力在不同操作条件下不会降低。除了性能优化，AI和ML还将认知和自主能力引入材料系统。嵌入式传感器和驱动器与AI驱动分析的集成创建了能够实时适应环境变化的“智能”超材料。例如，在医疗应用中，AI指导的设计可以生产具有自调整刚度的植入物，以适应生物力学负载，改善患者 outcomes。类似地，在可持续能源系统中，ML驱动的设计可以实现风能或潮汐涡轮机中的自适应能量吸收，提高效率和寿命。

另一个AI支持的创新是生成设计。生成设计改变了设计师思考和原型化新系统的方式。它使用算法研究设计空间并开发一套针对特定目标（如重量最小化、机械强度或成本效益）优化的可行解决方案。它在航空航天和汽车工业中效果最好，其中长期挑战是在不妥协结构完整性的情况下最小化质量。因此，这些设计已经将传统供应链转变为高度定制化部件的按需生产驱动者，结合增材制造技术。AI、ML和可持续技术之间的相互作用为减少环境足迹提供了新的挑战方式。例如，一个AI系统可以挖掘大型数据集，以识别传统材料的环保替代品，从而简化制造过程，减少浪费。作为说明，AI驱动的LCA可以告知在超材料生产中战略使用可生物降解聚合物或可回收复合材料。除此之外，ML算法可以模拟材料的老化和降解，允许在设计中进行 proactive changes 以实现更长的产品寿命。

应用谱系和新兴挑战

本综述探讨了高级发展，强调了它们可以带来的深刻变化和未来路径。航空航天应用需要能够充分应对重量减轻和机械强度的材料。在各种超材料中， engineered with FGMs 和蜂窝结构，这类材料对于实现这种平衡至关重要。自适应声学阻尼的发展对于减少飞机发动机产生的噪声也至关重要，从而增强乘客舒适度并降低环境噪声污染。此外，通过复合材料 strategic layering 开发的能量吸收结构改变了航空航天设计中的耐撞性范式。通过使用AI增强建模，研究人员现在能够模拟空气动力负载和热应力，以定制特定航空航天组件（如机身面板和涡轮叶片）的特性。这些发展有助于工程自愈和自主材料，动态响应飞行中的应力，从而保证操作的安全性和效率。

在汽车行业，超材料用于提高发动机效率和车辆效率。具有多材料 layering 的可调刚度机制使组件能够适应变化的负载条件，以优化能源使用。声学超材料的最新发展极大地改变了车辆内部的设计，减少了车厢噪声并增强了隔音效果。同时，轻质但坚固的材料使得更安全和更节能的电动汽车（EVs）成为可能。AI驱动设计工具的使用将定制超材料架构推向下一水平，以确保在悬挂系统、碰撞结构和电池外壳中的最佳性能水平。超材料内认知功能的集成为未来设计中的自动驾驶汽车带来了新机遇，其中对环境刺激的自适应响应将显著增强安全性和用户体验。

超材料的生物医学应用正在改变的范式主要是由整合机械鲁棒性与生物功能的创新驱动。具有可调机械特性的超材料在推进模仿自然组织行为的植入物方面显示出巨大潜力，例如旨在促进骨整合和最小化应力屏蔽的骨支架。声学操纵的能力使得能够设计用于靶向药物输送应用和复杂成像技术的超材料，进一步增强了治疗可能性。功能梯度设计还实现了具有更大灵活性和舒适性的假肢和矫形设备。AI增强建模方法现在也在个性化医疗设备中发挥着重要作用，以提高那些医疗设备对每位患者的性能。生物医学超材料的未来基于包含生物响应和自我再生特性，这将推进允许自主愈合和适应的植入物和设备的发展。

超材料通过创新设计和应用处于增强环境可持续性的前沿。通过使用结构变化和复合材料集成，科学家可以制造具有完美能量吸收和耗散特性的材料，从而导致适当的可再生能源系统。使用声学超材料在控制噪声污染方面非常有益，而结构使得轻质设备成为环保建筑的可能。在超材料制造中使用生物基和可回收材料在资源 depletion 和废物管理领域持有潜在解决方案。AI辅助方法使得能够高效发现环境安全的材料组成及其针对特定目的的优化。在未来，能够自主操作的认知超材料可能在生态监测中发挥重要作用，提供关于空气质量和纯水水平的实时数据，并自我调整以适应变化的条件。

将超材料转化为实际功能材料的潜力无可争议，并适用于航空航天、汽车、生物医学甚至环境可持续性的应用。这些材料通过创新设计和先进技术的结合，正在改变材料科学和工程中可能性的边界。虽然大多数研究人员继续探索机械适应性、能源效率和环境响应性之间的相互作用，但超材料的未来将取决于其将认知功能与可持续实践相结合的能力。一旦先进工程和实际应用之间的差距被消除，功能超材料有望在不同行业中桥接机会，以确保更可持续和高效的未来。

知识空白

尽管在功能超材料领域取得了实质性进展，但仍存在几个关键的知识空白，阻碍了它们从实验室概念向大规模工业应用的转变。更清晰地阐述这些空白对于指导未来研究并强调本综述的实际价值至关重要。

? 制造技术的可扩展性：尽管增材制造、纳米制造和混合加工方法已经实现了复杂超材料几何形状的制造，但大规模制造仍然成本高昂、耗时，且受限于有限的材料选择。克服这些可扩展性障碍对于广泛采用至关重要。

? 长期可靠性数据不足：大多数报道的研究专注于受控实验室条件下的概念验证演示。然而，关于超材料在循环负载、温度波动、湿度和腐蚀性服务环境下的长期耐久性信息有限。这种可靠性数据的缺乏限制了它们在航空航天、汽车和生物医学工业中的直接应用。

? 多功能性集成而不妥协：将传感、驱动或能量收集功能融入超材料通常需要在结构完整性和机械鲁棒性方面进行权衡。挑战在于设计能够实现多功能性同时保持强度、稳定性和抗疲劳性的架构。

? 数据驱动设计的局限性：虽然人工智能（AI）和机器学习（ML）在加速超材料发现方面显示出巨大潜力，但它们的实施受到有限实验数据集、高计算需求以及在多个长度尺度上模型泛化的挑战的约束。

? 可持续性和可回收性 concerns：大多数高性能超材料仍然基于聚合物、复合材料或不可回收的增强材料，引发了关于环境影响和报废场景的担忧。显然需要研究可生物降解、可回收和自愈超材料，以符合循环经济原则。

? 现实世界案例研究有限：尽管许多理论和实验研究已经证明了独特的特性，但只有少数进展到航空航天、汽车、能源或生物医学领域的实际原型。弥合学术研究和工业实施之间的差距仍然是一个紧迫的挑战。

局限性、挑战和建议

功能超材料经历了显著进步；然而，它们从实验室原型到广泛应用的进程提出了相当大的挑战。一个主要限制在于制造过程的可扩展性。大多数超材料需要精密工程的微观结构，使得大规模生产既昂贵又耗时。增材制造在制造复杂几何形状方面已显示出潜力；然而，其在速度、分辨率和材料多样性方面的现有限制阻碍了大规模实施。未来研究 focused on reducing the gap between designs with high performance and low cost 的关键组成部分将是包括利用增材和减材方法的混合方法在内的可扩展制造技术的进步。因此，需要新的 bonding techniques 和能够保持结构完整性同时能够适应的材料。Nanostructure reinforcements 和 self-healing interfaces 必须成为未来研究 thrusts 的一部分，以将这些材料推进到 demanding applications 中的更高寿命能力。

能源效率是超材料设计中的一个重要问题，尤其是在航空航天和汽车领域。自适应超材料，无论是声学阻尼还是刚度调整，通常需要外部电源来诱导驱动。外部电源限制了它们 into energy-efficient systems 的集成。能量收集和存储的进步，如压电和摩擦电，可能为开发自供电超材料提供一条途径。未来研究应专注于集成能源系统，允许超材料自主操作并增强其在绿色技术中的可持续性。

环境敏感性，虽然是智能超材料的内在特性，但带来了关于耐久性和鲁棒性的问题。由于湿度、温度和化学波动引起的材料行为的时间依赖性降解可以通过仿生设计模仿自然的自适应机制来避免。例如，水敏感性聚合物和温度敏感性复合材料对环境增加适应性有 promise，而它们在长期暴露下的稳定性仍然 questionable。需要 significant investigations into environmentally robust coatings 和 hybrid materials，这些材料在各种条件下保持功能，以扩展在现实环境中的应用。

数据驱动方法，包括AI增强建模和优化， revolutionized 超材料设计，但也引入了计算可扩展性和准确性的挑战。复杂超材料结构的高保真仿真是计算密集型的，尤其是在仿真大型设计空间或多尺度现象时。此外，人工智能模型的预测准确性 crucially 依赖于良好的数据集，这些数据集对于开发材料 often limited。未来研究应专注于设计高效算法并通过实验验证扩展材料数据库，以实现针对不同应用的超材料设计。

尽管存在巨大发展，功能超材料研究面临一些限制。一个这样的限制是制造程序的可扩展性。这些传统方法，如增材制造以及纳米制造， enable production for intricate geometries。然而，它们被高费用、延长的处理时间以及有限范围的材料所抵消。 further，另一个限制是缺乏在现实服务条件下对于认知以及 adaptive 超材料的耐久性信息，这些材料 subjected to cyclic loading、温度变化或腐蚀性服务环境。在实施多功能性而不损害结构完整性方面也存在问题。传感、驱动或能量收集功能的增加通常需要在机械性能以及可调性之间进行妥协。数据驱动设计方法论 approaches，原则上很好的方法，存在可用数据集低、计算成本以及在多个长度尺度上模型泛化的问题。可持续性是一个问题，因为大多数高性能超材料是基于聚合物、复合材料或不可回收增强材料的材料，其报废场景不确定。

为了解决这些问题，提出了许多建议。首先，有必要开发混合制造策略，结合增材、减材和仿生技术，以在确保精度的同时增加可扩展性。其次，结合加速耐久性测试的长期实验验证对于在航空航天、生物医学和汽车领域的实际实施是必要的。第三，机器学习和人工智能集成需要与开放访问数据集创建相结合，以提高模型可信度和可重复性。第四，需要 strong focus towards green and circular-material design，通过添加可生物降解聚合物、可回收复合材料和自愈化学，以确