相乗放射冷却を備えた多層複合構造透明赤外線選択ステルスフィルム
Multilayer Composite Structured Transparent Infrared-Selective Stealth Films with Synergistic Radiative Cooling
赤外線選択ステルスフィルムは、高い可視光透過率、抑制された赤外線放射、選択的な熱放散を同時に提供する。従来の多層構造設計は経験的試行錯誤に依存し、多帯域スペクトル性能の相乗最適化とパラメータ調整効率が低いという課題があった。本研究では、強化学習(RL)駆動の多目的最適化フレームワークを導入し、複合薄膜構成の設計を自動化した。最適化された多層膜構造はTiO2/ITO/Ag/ZnO/SiO2で構成され、各層の厚さはそれぞれ180、656、10、33.75、50 nmである。分光特性評価により、0.38~0.78 μmの範囲で79.77%の加重平均可視光透過率、3~5 μm、5~8 μm、8~14 μmの帯域でそれぞれ33.93%、72.93%、19.94%の黒体加重平均放射率が明らかになった。この結果、大気窓(3~5 μmおよび8~14 μm)での放射率が深く抑制され、非大気窓(5~8 μm)での放射率が著しく向上した。電磁場分布とパワー損失密度の解析により、エネルギー伝送と放散挙動は多層干渉、界面多重反射、損失結合メカニズムによって相乗的に制御されることが示された。さらに、入射角80°まで、構造はロバストな偏光適応性と顕著なスペクトル選択性を維持することが確認された。この強化学習駆動の最適化フレームワークは、多帯域スペクトル応答の自動共同設計に有効であり、透明ステルスコーティングの性能向上と合理的な設計のための物理的基盤を提供する。
- 強化学習(RL)駆動の多目的最適化フレームワークを用いて、TiO2/ITO/Ag/ZnO/SiO2で構成される多層複合薄膜の設計を自動化した
- 最適化された構造は0.38〜0.78μmで79.77%の可視光透過率を達成し、3〜5μmおよび8〜14μmの大気窓帯域で放射率を各33.93%、19.94%に抑制、5〜8μm帯域では72.93%の熱放散を実現
- 入射角80°までロバストな偏光適応性とスペクトル選択性を維持することを確認
強化学習を活用した多層膜構造の自動最適化により、透明赤外線ステルスフィルムの設計を効率化した研究。可視光透過率79.77%を維持しながら、大気窓帯域での放射率を大幅に低減し、ステルス性能と熱放散を両立した点は、軍事・防衛用途やスマートウィンドウなどでの実用化が期待される。材料設計におけるAI駆動最適化の応用事例として、今後の新材料開発プロセスの効率化に繋がる可能性があり注目に値する。