【深度学习驱动智能超材料设计与应用】

在深度学习与超材料融合的背景下,不仅提高了设计的效率和质量,还为实现定制化和精准化的治疗提供了可能,展现了在材料科学领域的巨大潜力。深度学习可以帮助实现超材料结构参数的优化、电磁响应的预测、拓扑结构的自动设计、相位的预测及结构筛选。目前在超材料领域内,深度学习的应用主要集中在以下几个方面:
1.加速设计过程:机器学习可以通过算法快速迭代设计,显著提高设计效率 。
2.逆向设计:通过深度生成模型实现,实现特定功能需求的超材料设计提供了新途径 。
3.智能算法优化:通过遗传算法、Hopfield网络算法和深度学习在内的智能算法,展现出快速设计和架构创新的优势 。
4.多目标性能优化:机器学习可以处理多目标优化问题,找到满足多性能需求的最佳设计方案 。
5.基于数据的预测模型:基于历史数据预测超材料的性能,为设计提供指导,降本增效。
6.多物理场模拟与优化:结合多物理场模拟,进行超材料的多物理场性能优化设计 。
7.高维度、少样本优化:面临高维度和数据稀疏性问题。通过机器学习算法,实现精准治疗目的的设计。
实操内容
1.2.3实操案例Ⅰ:采用Matlab编写传递矩阵法计算一维周期超材料能带曲线
1.2.4实操案例Ⅱ:采用COMSOL计算二维周期超材料能带曲线
1.2.5实操案例Ⅲ:采用COMSOL计算二维周期超材料的频域与时域响应
实操案例Ⅳ:分别采用MLP和CNN实现手写数字识别
2.2生成用于声子超材料计算的Matlab代码
2.3实操案例Ⅱ:变量为几何/材料参数的声子超材料数据批量自动计算方法
2.2生成用于声子超材料计算的Matlab代码
2.3实操案例Ⅱ:变量为几何/材料参数的声子超材料数据批量自动计算方法
3.4基于多层感知器的一维周期声子超材料带隙预测
3.5基于卷积神经网络的二维周期声子超材料能带曲线预测
3.5基于卷积神经网络的二维周期声子超材料能带曲线预测
5.4基于融合模型的二维周期声子超材料拓扑设计
基础操作
声子超材料与深度学习基本理论
1.1必要软件安装
1.1.1Matlab与COMSOL有限元软件
1.1.2Python编程语言、集成开发环境与Tensorflow深度学习框架
1.2声子超材料
1.2.1基本理论
1.2.2计算方法
1.2.3实操案例Ⅰ:采用Matlab编写传递矩阵法计算一维周期超材料能带曲线
1.2.4实操案例Ⅱ:采用COMSOL计算二维周期超材料能带曲线
1.2.5实操案例Ⅲ:采用COMSOL计算二维周期超材料的频域与时域响应
1.3深度学习
1.3.1基本理论
1.3.2多层感知器(MLP)与卷积神经网络(CNN)
1.3.3MNIST手写数字数据集介绍
1.3.4实操案例Ⅳ:分别采用MLP和CNN实现手写数字识别
2.第二章 声子超材料数据批量自动计算方法
2.1COMSOL with Matlab介绍
2.2实操案例Ⅰ:生成用于声子超材料计算的Matlab代码
2.3实操案例Ⅱ:变量为几何/材料参数的声子超材料数据批量自动计算方法
2.3.1参数变量特征和定义方式
2.3.2参数变量有限元模型批量自动计算方法
2.4实操案例Ⅲ:变量为拓扑构型的声子超材料数据批量自动计算方法
2.4.1拓扑构型特征
2.4.2自定义拓扑构型生成规则
2.4.3拓扑构型有限元模型批量自动计算方法
2.5实操案例Ⅳ:数据集整合
3.声子超材料的带隙与能带曲线预测
3.1研究综述
3.2常用的正向预测深度学习模型
3.2.1支持向量机(SVM)
3.2.2多层感知器(MLP)
3.2.3卷积神经网络(CNN)
3.3用于带隙与能带曲线预测的数据集介绍
3.3.1一维周期声子超材料的参数数据集
3.3.2二维周期声子超材料的拓扑数据集
3.4实操案例Ⅰ:基于多层感知器的一维周期声子超材料带隙预测
3.4.1采用Tensorflow构建多层感知器
3.4.2训练与验证
3.4.3预测性能的评估
3.5实操案例Ⅱ:基于卷积神经网络的二维周期声子超材料能带曲线预测
3.5.1采用Tensorflow构建卷积神经网络
3.5.2训练、验证与测试
3.5.3真实值与测试值对比图的批量生成
4.一维周期声子超材料的参数设计
4.1研究综述
4.2常见的深度学习模型
4.2.1多层感知器(MLP)
4.2.2多层感知器(MLP)与遗传算法(GA)的结合
4.2.3串联神经网络(TNN)
4.2.4其它
4.3参数设计数据集
4.4实操案例:基于串联神经网络的一维周期声子超材料参数设计
4.4.1采用Tensorflow搭建串联神经网络
4.4.2改进的多功能串联神经网络——混联神经网络
4.4.3参数设计性能评估方法
4.4.4设计的非唯一性
5.二维周期声子超材料的拓扑设计
5.1研究综述
5.2拓扑设计深度学习模型
5.2.1条件生成对抗网络(CGAN)
5.2.2条件变分自动编码器(CVAE)
5.2.3基于变分自动编码器(VAE)的融合模型
5.3拓扑设计数据集
5.4实操案例:基于融合模型的二维周期声子超材料拓扑设计
5.4.1采用Tensorflow搭建变分自动编码器
5.4.2变分自动编码器生成拓扑构型
5.4.3基于潜向量的带隙预测
5.4.4用于拓扑设计的融合模型搭建
5.4.5拓扑设计性能评估
5.4.6多目标设计
在这里插入图片描述
致力于声子超材料与机器/深度学习交叉领域的研究,以第一/通讯作者在《Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering》、《Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering》、《International Journal of Mechanical Sciences》等行业顶级期刊发表论文数十篇,主持和参与多项国家级项目。擅长领域:波动调控、振动控制、智能算法、声子超材料、隔振屏障、机器/深度学习。
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