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Machine learning-assisted highly efficient thermal management in function-oriented thermochromic smart windows
DOI:10.1038/s41377-026-02369-4.png)
摘要
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窗户在电动汽车和建筑中显著导致能源效率低下,而开发具有定制光学响应以适应不同用途的智能窗户构成了重大挑战。二氧化钒(VO2)法布里-珀罗谐振器作为一种有效设备被动调节热传递以增强节能性能,但其有效性受到结构与多光谱选择性复杂关系的严格限制。本研究引入一种受物理学指导的神经网络,设计用于定向隐私保护(DPP)的高效热致变色智能窗户。在机器学习预测的指导下,VO2纳米粒子尺寸和间隔控制的DPP智能窗户展现出目标可见光透射率(<0.15),同时具有近红外透射率的高调制值0.12和长波红外辐射发射率0.56,超越商业及最佳报道的窗户。当应用于电动汽车和建筑围护结构时,DPP智能窗户显示出比商业对照产品更优越的热管理性能。这项工作为功能导向的智能窗户逆向设计提供了框架,推动了面向实际应用的节能解决方案。提出了一种受物理学指导的神经网络,用于逆向设计具有定向隐私保护的高效热致变色窗户。
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