我校本科生在《Advanced Energy Materials》等国际学术期刊 发表系列研究成果

近日，我校材料科学与工程学院智能材料与结构专业本科生围绕振动能量俘获、呼吸健康监测以及工程结构安全监测等领域开展研究，相关成果相继发表于《Advanced Energy Materials》、《Sensors and Actuators A: Physical》和《Chemical Engineering Journal》，安徽理工大学均为论文第一署名单位，本科生均为第一作者。本科生发表的系列成果体现了学校在本科生科技创新能力提升和本科高水平创新人才培养方面取得的显著成效。

聚焦能源材料前沿，探索低频振动能量高效收集新方法。针对复杂工程环境中低频、随机及间歇性振动能量难以高效收集和持续利用的问题，提出重力差动调控摩擦纳米发电机，利用双侧惯性摆的协同作用，实现无序振动能量的高效收集与稳定输出。实验结果表明，与单摆模式相比，双摆协同模式下装置能量存储时间缩短64.2%，输出功率提升至2.81倍，经过约21.6万次循环测试后仍保持稳定输出。该工作为基础设施分布式自供能监测系统的构建提供了技术支撑。该研究成果以《Gravity-Differential Modulated Triboelectric Nanogenerator for Continuous and Stable Energy Harvesting From Disordered Vibrations》为题发表于《Advanced Energy Materials》，2023级本科生吴宇赫为共同第一作者。该期刊2026年最新影响因子为25.502，大类/小类一区Top期刊。

立足工程结构监测需求，提出桥梁结构自供能监测新方案。针对桥梁伸缩缝长期监测中存在的外部供电依赖和复杂环境适应性不足等问题，提出一种运动匹配型绳驱动摩擦电传感器，实现了桥梁伸缩缝位移状态的自供能监测。实验结果表明，该传感器位移分辨率达到3.5毫米，经过100小时、约160万次循环测试后仍保持稳定输出，并结合机器学习算法，有效提升了复杂噪声环境下的位移状态识别能力。该研究为桥梁结构健康监测提供了新的技术路径。该研究成果以《Rope-Driven Triboelectric Sensor with Motion-Matched Mechanism for Self-Powered Monitoring of Bridge Expansion Joints》为题发表于《Sensors and Actuators A: Physical》，2023级本科生达胤希为第一作者。该期刊2026年最新影响因子为5.102，入选中国科协高质量科技期刊分级目录T1级期刊。

面向呼吸健康监测需求，研发柔性双模态呼吸传感新技术。针对人体腹部呼吸信号微弱、复杂环境下检测稳定性不足等问题，设计了一种基于帕斯卡压强传递原理与弹性穹顶结构的摩擦电-电阻双模态呼吸传感器，实现了呼吸频率与腹部形变幅度的协同感知，并结合机器学习算法，实现对不同呼吸状态的智能识别。该工作为柔性可穿戴健康监测与智能预警技术提供了新的设计思路。该研究成果以《Triboelectric-Resistive Dual-Modal Sensor based on Pascal's Pressure Transmission and Dome Adaptation Mechanism for Weak Abdominal Respiration Grading》为题发表于《Chemical Engineering Journal》，2024级本科生郜梦合为第一作者。该期刊2026年最新影响因子为12.498，大类/小类一区Top期刊。

文章插图

在此之前，智能材料与结构专业23级本科生时兆娟作为第一作者，在国际期刊《Chemical Engineering Journal》发表题为《Enhancing source-level DC component of AC triboelectric nanogeneratorvia mirror asymmetry mechanism》的研究论文，该成果与近期发表的系列论文相互衔接。智能材料与结构专业本科生已在智能材料与结构、自驱动传感及相关交叉学科领域取得了系列高水平成果，并形成了本科生导师制下持续产出的本科生研究梯队，这一本科生创新团队构建和创新能力培养模式为我校本科人才培养提质升级提供有价值的实践参考。

张生副教授为上述论文的通讯作者，相关工作得到了国家自然科学基金青年项目（52406212）、安徽理工大学引进人才科研启动基金（2023yjrc100）等项目的资助。