在全球能源科技革新的浪潮中，高比能电池的研发已成为国防军工及社会经济领域不可或缺的一环，能够为特种装备与新能源汽车提供更持久、更稳定的动力支持，对于强化武器装备作战能力、推动社会经济可持续发展具有重大战略意义。高比能电极材料作为提升电池能量密度的关键，其结构稳定性是储能材料领域追求的永恒主题。硅负极具有高比容优势（理论容量4200 mAh/g），有望超越传统体系，大幅提高电池能量密度（＞500 Wh/kg），契合未来储能发展需求。然而，硅负极在电化学过程中物质交换引发结构畸变，导致服役寿命与高比能之间呈现出反向制约关系，严重制约了其规模应用。

针对上述问题，宋江选教授团队提出高比能二次电池仿生设计策略，构建了兼具“高强韧-快导锂”的仿贝壳结构硅电极，设计了仿神经网络功能粘合剂，解决了硅电极因大体积膨胀/收缩引发的离子输运失效与结构崩塌问题，揭示力-电多物理场下高比容合金负极稳定化机制，为实用化硅负极提供了理论支撑。相关成果分别以《仿神经网络粘合剂助力高比容硅负极离子输运和应力释放》（Neural Network Inspired Binder Enables Fast Li-Ion Transport and High Stress Adaptation for Si Anode）为题发表在国际知名期刊《纳米快报》（Nano Letters），以《仿生贝壳结构提升高面容量硅碳负极强韧性》（Biomimetics-Inspired Architecture Enables the Strength–Toughness of Ultrahigh-Loading Silicon Electrode）为题发表国际知名期刊《先进功能材料》（Advanced Functional Materials）。

以上研究成果以西安交通大学金属材料强度国家重点实验室为第一单位，宋江选教授为论文通讯作者，论文合作成员包括中国航天科技集团第八研究院811所解晶莹总师等人。该研究得到了科技部/工信部能源项目、国家自然科学基金、陕西省自然科学基础研究计划等资助，涉及到的表征及测试工作得到西安交通大学分析测试共享中心和材料学院分析测试中心的大力支持。