陕科大马建中/多伦多大学Chul,B.,Park院士Small,Methods,计算优化多层吸收型电磁屏蔽材料的电磁波反射率

然而,当前多层吸收型电磁屏蔽复合材料的研发仍依赖以实验为主的试错法,效率低下。因此,亟需发展通过理论计算优化多层吸收型电磁屏蔽复合材料结构设计的新方案。近日,陕科大马建中教授、南昌大学何翔和多伦多大学ChulB.Park院士团队合作,提出一种通过理论计算优化多层吸收型电磁屏蔽复合材料结构设计的新方法。

反射型的聚合物基导电电磁屏蔽复合材料在使用时会产生二次电磁波污染,开发高性能的吸收型电磁屏蔽复合材料具有重要意义。提高复合材料与自由空间的阻抗匹配是提高材料吸收性能的关键。开发具有电(磁)梯度结构的多层复合材料,可通过改变材料的电(磁)梯度赋予复合材料优异的阻抗匹配特性。然而,当前多层吸收型电磁屏蔽复合材料的研发仍依赖以实验为主的试错法,效率低下。因此,亟需发展通过理论计算优化多层吸收型电磁屏蔽复合材料结构设计的新方案。

近日,陕科大马建中教授、南昌大学何翔和多伦多大学Chul B. Park院士团队合作,提出一种通过理论计算优化多层吸收型电磁屏蔽复合材料结构设计的新方法。多层复合材料的整体输入阻抗是决定复合材料电磁波反射率(吸收性能)的关键所在,合作团队通过修改Kraus阻抗转换方程的边界条件,推导了多层电磁屏蔽复合材料整体归一化输入阻抗和电磁波反射率的计算公式,简称为NII法。只需获得单层材料的电磁参数,即可通过NII法计算出多种材料组合时多层复合材料的电磁波反射率,并建立单层材料厚度与多层复合材料电磁波反射率的3D函数图像,根据计算结果的指导可直接得到最优的材料组成和相应的厚度参数,从而一步获得具备最优吸收性能的多层电磁屏蔽复合材料。该成果以《Computational Optimizing the Electromagnetic Wave Reflectivity of Double-Layered Polymer Nanocomposites》为题发表在《Small Methods》期刊上。本文的第一作者是陕科大与多伦多大学联合培养的卫林峰博士生。陕科大马建中教授、南昌大学何翔和多伦多大学Chul B. Park院士为本文的共同通讯作者。

图1 多层材料归一化输入阻抗的示意图

如图1所示,对于多层吸波材料,其归一化输入阻抗可由Kraus阻抗转换方程(公式1,2,3)得出,其中金属背板于材料在界面0处的归一化输入阻抗(Z0)为0。而对于多层屏蔽材料,其与多层吸波材料的区别在于其没有金属背板,界面0处的Z0为1。因此,通过修改Kraus阻抗转换方程的边界条件,即可获得多层屏蔽材料归一化输入阻抗的表达式(公式5),进而计算出多层屏蔽材料的电磁波反射率R(公式6)。

如图2所示,本文以“溶液复合&熔融共混&叠层热压”技术制备出均一的双层PVDF/CNT/GNS复合材料(PVDF/CNT为吸波层,PVDF/GNS为反射层),研究了不同电磁波入射方向下双层复合材料的电磁性能,并验证了NII法的可靠性和精确性,结果表明:NII法可预测双层复合材料电磁波反射率的趋势,平均误差小于8.4%。

图2以双层PVDF/CNT/GNS复合材料体系验证NII法

获得单层材料的电磁参数后,将NII法用于计算双层PVDF/MXene/CNT复合材料(PVDF/MXene为吸波层,PVDF/CNT为反射层)的电磁波反射率,可建立单层材料厚度与双层材料电磁波反射率的3D函数图。由图3可知,PVDF/MXene-32.5 wt%层的厚度在1.5-2.5 mm之间时,双层复合材料具有最佳的吸收性能。

图3 双层PVDF/MXene/CNT复合材料电磁波反射率的NII法计算值

如图4所示,根据计算结果的指导,直接制备了双层PVDF/MXene-32.5%/CNT-3.05 mm复合材料(PVDF/MXene-32.5%-1.95 mm,PVDF/CNT-1.1 mm),该复合材料在Ku波段的反射率低至0.000057,平均屏蔽效能为30 dB。调整PVDF/CNT导电层的厚度和电导率可进一步提高复合材料的屏蔽效能。此外,研究揭示了该复合材料的低反射机理是由于出色的阻抗匹配使电磁波能够循序渐进地进入PVDF/MXene和PVDF/CNT层发生能量耗散,PVDF/CNT层起到了导电反射和微波吸收的双重作用。

总之,使用NII法优化多层吸收型电磁屏蔽复合材料的结构,大大提高了其研发效率,为其规模化制备开辟了道路。

图4 双层PVDF/MXene-32.5%/CNT-3.05 mm复合材料的电磁屏蔽性能与屏蔽机理

文章信息:

Wei, L., Ma, J., Ma, L., Zhao, C., Xu, M., Qi, Q., Zhang, W., Zhang, L., He, X., Park, C. B., Computational Optimizing the Electromagnetic Wave Reflectivity of Double-Layered Polymer Nanocomposites. Small Methods 2022, 2101510. https://doi.org/10.1002/smtd.202101510

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