仿生和仿生(纳米)结构具有天然材料难以兼顾的特性，这一持续材料需求推动了仿生结构领域的巨大进步。这些仿生材料混合了有序和无序，使得材料结构难以描述，因此也难以复制。然而，实际设计涉及了生物组织中发现的几何形状的近似复制，旨在使用各种人造分子和纳米级组件，以实现所需的功能。

尽管这种仿生方法，成功开发许多高性能纳米复合材料，但在能源、水、健康和其他技术中，对越来越好材料性能的快速增长需求，需要加速的材料设计过程、多维性能评估，从而向定量仿生学转变。近日，吉林大学化学学院杨明Ming Yang，密西根大学 （University of Michigan）Nicholas A. Kotov，在Nature Reviews Materials上发表评述文章，从界面化学和物理的角度，设计复杂的仿生材料。通过分析生物复合材料及其成功复制的典型例子，提出了基于泰勒级数和性质差异的框架，以量化它们的相互依赖性。为了限制泰勒展开式中的叉积，考虑了五种具体情况，包括界面处微分的不连续性和组织的多尺度。还讨论了理论、模拟和机器学习的整合，如何成为定量仿生学发展的核心。这种方法，将通过利用具有高体积密度界面的材料、复杂结构的图论描述，以及分层多尺度结构，从而实现逆向性能的n维优化。

Quantitative biomimetics of high-performance materials. 高性能材料的定量仿生

图1: 材料属性相关性。

图2: 界面作为降低生物材料性能相关性的工具。

图3: 具有丰富界面的仿生纳米复合材料。

图4: 定量仿生的理论方法。

图5: 纳米纤维复合材料的图论模型和描述符。

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