近日，西南交通大学物理科学与技术学院微纳器件与材料物理团队在低维材料结构设计方面取得重要研究进展，相关研究成果以西南交通大学物理科学与技术学院为第一单位，以“Machine learning-guided broadband phonon blockade via Anderson localization in engineered Si/Ge nanowires”为题，发表在物理学领域权威期刊《Physical Review B》上，该论文第一作者为2022级博士研究生黄晓宇，通讯作者为西南交通大学倪宇翔教授。
在热传导材料的设计中，如何有效阻碍声子传播、降低热导率，是实现热电高性能、极端隔热等功能的核心问题。声子安德森局域（Phonon Anderson localization）作为一种源自波动干涉的热阻机制，近年来在理论和实验上逐步获得验证。
这项工作基于这一背景，通过构建棋盘状Si/Ge超晶格纳米线并引入旋转扰动，设计出一种能够在较宽频段实现抑制声子传播的无序结构体系。借助分子动力学模拟与机器学习筛选相结合的方法，获得同时具备强界面散射与显著的声子安德森局域化效应的结构，尤其对低频声子表现出显著抑制能力，从而实现了热导率的进一步降低。所提出的结构设计在实验上具有可行性，例如通过动态阴影沉积与步进电机调控旋转单元角度等技术，可以精确制备相应纳米结构。该成果不仅加深了对无序结构中声子热输运行为的理解，也为定制化热功能材料提供了新思路。
该工作得到了四川省杰出青年科学基金(项目编号：2023NSFSC1911)的支持。
Phys. Rev. B 111, 174203 – Published 8 May, 2025
DOI: https://doi.org/10.1103/PhysRevB.111.174203
