近日，我校家居与艺术设计学院牛晓霆科研团队在国际权威期刊Advanced Science刊发题为“Design of Photocatalytic Composite Coatings for Formaldehyde Removal Based on the Visual Effects of Wood Furniture ”的创新性研究成果。论文第一作者是我校2022级木材科学与技术学科博士研究生魏欣越。该研究创新性地将机器学习与光催化涂层设计相结合，通过构建“材料-工艺-视觉-性能”多维关联模型，实现了从经验试错向数据驱动的范式转变。研究面向木质家具美学呈现与室内空气净化协同需求，研发适配木质家具的多色系光催化复合涂层，搭建智能逆向设计框架，破解传统功能涂层难以兼顾高效甲醛降解性能与木质外观质感的行业痛点，为木质功能涂层定制化开发开辟新路径，为木质家居环境的功能化升级提供了可落地的技术方案。

研究融合机器学习算法构建智能研发体系，依托 XGBoost 分类器建立涂层、基材特征至人体视觉注意力响应的精准映射关系，耦合贝叶斯优化搭建一体化逆向预测与智能设计框架。该框架以甲醛降解效率、色差指标为双重约束条件，可反向推演最优木材基材类型、光催化组分及复配配比，快速匹配最优实验方案，实现甲醛污染物精准控制与涂层制备工艺精准匹配。通过机器学习搭建 “家具涂层色彩表征—人类视觉感知心理学” 的跨维度关联，建立涂层色彩、涂层配比体系与人眼视觉偏好兴趣区域的精准匹配机制，推动木质功能涂层研发由传统经验试错迈向数据驱动的精准设计。为兼具装饰美学与空气净化效能的木制家具功能光催化涂层定向设计提供重要理论方法支撑。

论文链接：https://advanced-onlinelibrary-wiley-com-s.webvpn.nefu.edu.cn/doi/10.1002/advs.76906