［本站讯］近期，材料学院电磁功能材料与防护技术中心和高端装备涂料全国重点实验室刘久荣/曾志辉教授团队在吸波/屏蔽材料的设计、制备及其宽频低反射性能研究方面取得系列进展。研究成果发表于国际材料领域权威期刊Advanced Materials（Adv. Mater. 2026, 38:e14667；Adv. Mater. 2026, 0:e74414；Adv. Mater. 2026, 0:e74565）。随着5G/6G通信、毫米波雷达及航空航天电子系统的快速发展，复杂电磁环境对轻质、高效的抗电磁干扰（EMI）材料提出了迫切需求。刘久荣/曾志辉教授团队设计轻质多孔气凝胶电磁防护材料，通过构建梯度结构实现了宽频、低反射、吸收为主导的防护性能，解决了电子设备和器件在使用过程中因电磁波反射引发的二次电磁污染关键问题，为设计和研发高性能电磁防护材料提供了新途径。

进展一：提出常压干燥新策略，制备吸波/屏蔽可切换的多功能气凝胶

图1 调控导电组分实现电磁波屏蔽/吸收的自如切换

为解决常规气凝胶制备中因毛细力导致的结构坍塌问题，以及如何实现规模化制备，团队利用壳聚糖（CS）与MXene和戊二醛（GA）之间的相互作用，构建了双物理-化学交联网络，通过调控气凝胶的交联度，实现亲水性转变为疏水性，有效抑制了常压干燥过程中毛细力导致的结构坍塌。制备的气凝胶在80%应变下压缩强度达824 kPa，较传统冷冻干燥MXene气凝胶提升了约4477%。通过调节组分比例，该气凝胶能够在高效电磁屏蔽（76 dB）与宽带微波吸收（EAB=6.4 GHz）之间切换。该研究为电磁功能气凝胶的规模化制备提供了全新思路，在航空航天、精密电子防护及集成电路等领域具有重要应用前景。相关工作发表于Advanced Materials (2026, 38: e14667)

进展二：结合机器学习与增材制造技术，构建梯度气凝胶

图2 机器学习辅助电磁功能气凝胶的设计与制备

研究团队以MXene为电磁损耗材料、聚合物纤维为增强骨架，结合机器学习、遗传算法与多组分3D打印技术，构建“预测-优化-制造”研究链路，精准制备梯度多孔气凝胶。其电导率设计跨越7个数量级，通过梯度阻抗匹配与多层损耗协同，实现了电磁波的高效进入与持续耗散，获得宽频带、低反射、高吸收的电磁屏蔽气凝胶，突破了传统屏蔽材料“高屏蔽、高反射”的局限。该研究为机器学习驱动的轻量化、宽频、低反射电磁防护材料设计与制造提供了新方法。相关工作发表于Advanced Materials (2026; 0: e74565)。

进展三：机器学习辅助设计，实现连续导电梯度全有机气凝胶可控制备

在前期多组分3D打印构筑离散电磁功能梯度材料的基础上，团队将研究拓展至连续导电梯度结构的精准调控与规模化制备。结合机器学习与材料结构设计，采用环保、高效的常压空气干燥方法，以芳纶纳米纤维构筑高强度全有机气凝胶骨架，利用扩散策略调控导电聚合物原位生长，构建连续导电梯度结构，实现从入射界面到材料内部的连续阻抗匹配与梯度电磁损耗，获得超宽频、低反射、吸收为主的电磁屏蔽性能。机器学习进一步实现了梯度结构与屏蔽性能的快速优化，为高性能电磁防护材料的设计与规模化制备提供了新思路。相关研究发表于 Advanced Materials (2026, 0: e74414)。

以上研究工作山东大学均为第一完成单位。硕士研究生隋沂灵，博士研究生周锦、刘悦分别为第一作者，刘久荣教授、曾志辉教授及化学院研究员吴娜为共同通讯作者。研究得到国家重点研发、国家自然优秀青年人才、国家自然科学基金、山东省泰山人才、山东省重大创新工程和齐鲁青年学者等项目的大力支持。