杜婷婷，山东大学核科学与能源动力学院讲师，硕士生导师。2015年获得山东大学能源与动力工程学院热能工程专业博士学位，师从长江学者、著名热物理学家程林教授。“国际清洁能源拔尖创新人才项目”首批入选者；瑞典麦拉达伦大学访问学者，合作导师为欧洲科学与艺术院院士、国际能源领域专家严晋跃教授（2017年9月-12月）；美国普渡大学机械工程系博士后，合作导师为Xiulin Ruan教授（2018年9月-2019年12月）；曾获2021中国新锐科技人物知社特别奖。本人致力于基于新材料和新技术的高效节能技术与器件研发，为电子设备和电池等器件提供动态热管理技术支撑，为工业传热设备提供节能技术方案，为能源系统提供热能回收和利用解决策略。研究内容包括但不限于：多尺度下的传热传质现象与机理，基于可视化技术的热物性测试，动态热管理技术，流体力学，数值计算，优化理论与应用等。

  目前，获批山东省自然科学基金、深圳市自然科学基金等项目，研究成果发表于Nature Communications、npj Computational Materials、International Journal of Thermal Sciences、International Journal of Heat and Mass Transfer、Appiled Thermal Engineering等期刊，同时在国际传热大会、美国ASME INTERPACK及中国传热传质年会等会议上宣讲。

【动态热管理技术研究-Dynamic Thermal Mangagement Techniques】

研究背景：动态热管理技术是适应环境温度变化和器件热流变化的动态热调控技术。相对传统热管理技术，其可以提升器件跨宽温域作业能力，使器件运行更具可靠性。动态热管理技术最终应用于航空航天领域，目前在手机等电子器件热管理中广泛应用。

研究成果：

1. Wide range continuously tunable and fast thermal switching based on compressible graphene composite foams.  Nature Communications，(2021) 12:4915，https://doi.org/10.1038/s41467-021-25083-8. （专利号：US2022/0102775 A1）

本研究提出了基于可压缩石墨烯泡沫的“热开关”和“热变阻器”的动态热管理器件设计，为芯片、锂电池等在环境温度波动和器件热流变化下安全可靠运行提供了解决方案。

该研究得到了国内外各大网络媒体和行业主流媒体的广泛报道，相关报道链接和截图如下：

山东大学报道：https://www.view.sdu.edu.cn/info/1021/155529.htm

普渡大学报道：https://www.purdue.edu/newsroom/releases/2021/Q3/thermal-switches-dynamically-moderate-heat-of-electronic-devices.html 

2. Temperature-sensitive potential thermal switch based on bistable slit flow for dynamic thermal management.  Applied Thermal Engineering, (2025)274: 126648, https://doi.org/10.1016/j.applthermaleng.2025.126648. （专利申请号：202310777798X）

本研究首次提出温敏性双稳态狭缝流动调控机制及热开关设计。通过实验与数值模拟研究发现，当在狭缝两端施加横向温度梯度时，狭缝射流会被自发偏转并向高温侧自锁定，该“附着-分离-再附着”的方式被证实可实现环境自适应传热调控，为主动热管理策略的发展提供了新方向。

3. Machine learning-driven molecular dynamics decodes thermal tuning in graphene foam composites. npj Computational Materials, (2025) 11:214 https://doi.org/10.1038/s41524-025-01710-6（专利申请号：2024112847845）

为进一步揭示了石墨烯泡沫/聚二甲基硅氧烷（GF/PDMS）复合材料在形变过程中的热传导调控机制，探索更适用于基于形变的热调控材料，该研究采用机器学习方法揭示了PDMS通过增强低频声子散射和界面热阻抑制热传导，而石墨烯层堆叠/分离是热导率动态调谐的关键。研究结果表明，当PDMS掺杂量为5%时，GF/PDMS复合材料展现最佳协同性能。该研究还创新性地提出了“物理约束随机接触模型”，采用基于神经演化势能（MLP-NEP）的机器学习框架，有效解决了传统分子动力学模拟在复合材料研究中精度与效率问题。

团队名称：动态热管理技术研究团队

团队介绍：团队致力于基于新材料和新技术的高效节能器件与设备研发，为电子设备和电池热管理、工业设备强化换热、热能回收利用等领域提供解决方案。研究兴趣包括多尺度下的传热传质现象与机理，基于可视化技术的热物性测试，动态热管理技术，流体力学，数值计算，优化理论与应用等。