机器学习赋能！我国实现可编程流体力学隐身传感技术新突破
机器学习赋能！我国实现可编程流体力学隐身传感技术新突破
2026年7月，复旦大学物理学系黄吉平教授课题组联合上海理工大学、新加坡国立大学科研团队，在流体力学超构材料与人工智能交叉领域取得重大进展，成功研发出机器学习驱动的可编程流体力学隐身传感技术，攻克了传统流体传感失真、环境适配性差的行业难题，相关成果正式刊发于国际顶尖材料期刊《先进材料》。
流场精准传感是流体动力学研究、工业流体监测、海洋探测、水利工程监测的核心基础技术。传统流体传感设备存在显著技术短板，传感器置入流场后会破坏原有流场结构，产生流场畸变、压力失真等问题，且传统隐身传感技术仅能适配固定渗透率环境，无法适配复杂多变的流体场景，极大限制了高精度流体探测、流体实验研究的精准度，长期制约流体动力精细化研究与高端监测装备的发展。
针对行业技术瓶颈，研究团队融合流体力学经典理论与深度学习算法，搭建起全新的数据驱动逆向设计框架，创新性提出可编程流体力学隐身传感机制。科研团队通过海量流场数据训练智能算法，精准匹配不同流体渗透率、不同流速、不同介质环境下的超构材料参数，成功研发出各向异性流体超构材料隐身壳层，实现了自适应、可编程的流体隐身传感功能。
相较于传统技术，本次研发的可编程隐身传感技术实现两大核心突破。一是突破固定场景局限，可根据背景流体渗透率、流速、温度等参数的动态变化，通过机器学习算法实时调控超构材料结构参数，自适应切换隐身状态，适配复杂多变的流体工况；二是实现无失真高精度传感，在存在渗透率失配的复杂工况下，依然能够完整保留原始流场信息，压力测量保真度达到99.8%，彻底解决了传感器扰流失真的行业痛点。
试验数据表明，该智能传感系统可精准适配清水、海水、含杂质流体、高粘度流体等多种介质，在低速微流场、高速湍流场、高压密闭流场等极端工况下均能稳定工作。相较于传统固定参数隐身传感设备，新设备的环境适配范围提升80%，传感误差降低90%，综合性能达到国际领先水平。同时，算法模型实现轻量化优化，可快速搭载于各类流体监测设备，具备极强的产业化适配性。
该技术的落地应用将全面革新流体监测领域的技术体系。在海洋探测领域，可实现无扰动海洋流场、洋流结构精准监测，助力海洋资源勘探、海洋环境监测；在工业流体领域，可精准监测化工、能源、水利设备内部流场状态，提前预判设备损耗与运行故障；在科研领域，可为湍流机理、超构流体、微流体动力学研究提供高精度实验支撑。
科研团队表示，下一步将持续优化算法模型与材料结构，推进技术模块化、小型化量产，加快在海洋工程、高端装备制造、智能水利等领域的规模化应用。该成果标志着我国流体动力学与人工智能交叉研究迈入国际前沿，为智能流体传感、隐身流体技术的产业化发展奠定了坚实基础
