深度学习驱动智能超材料设计与应用

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。

声子超材料与深度学习基本理论

必要软件安装

• Matlab 与 COMSOL 有限元软件
• Python 编程语言、集成开发环境与 Tensorflow 深度学习框架

声子超材料

• 基本理论
• 计算方法
• 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
• 实操案例Ⅱ：采用 COMSOL 计算二维周期超材料能带曲线
• 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

深度学习

• 基本理论
• 多层感知器(MLP)与卷积神经网络(CNN)
• MNIST 手写数字数据集介绍
• 实操案例Ⅳ：分别采用 MLP 和 CNN 实现手写数字识别

第二章 声子超材料数据批量自动计算方法

• COMSOL with Matlab 介绍
• 实操案例Ⅰ：生成用于声子超材料计算的 Matlab 代码
• 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
• 参数变量特征和定义方式
• 参数变量有限元模型批量自动计算方法
• 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
• 拓扑构型特征
• 自定义拓扑构型生成规则
• 拓扑构型有限元模型批量自动计算方法
• 实操案例Ⅳ：数据集整合

声子超材料的带隙与能带曲线预测

• 研究综述
• 常用的正向预测深度学习模型
• 支持向量机(SVM)
• 多层感知器(MLP)
• 卷积神经网络(CNN)
• 用于带隙与能带曲线预测的数据集介绍
• 一维周期声子超材料的参数数据集
• 二维周期声子超材料的拓扑数据集
• 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
• 采用 Tensorflow 构建多层感知器
• 训练与验证
• 预测性能的评估
• 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
• 采用 Tensorflow 构建卷积神经网络
• 训练、验证与测试
• 真实值与测试值对比图的批量生成

一维周期声子超材料的参数设计

• 研究综述
• 常见的深度学习模型
• 多层感知器(MLP)
• 多层感知器(MLP)与遗传算法(GA)的结合
• 串联神经网络(TNN)
• 其它
• 参数设计数据集
• 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
• 采用 Tensorflow 搭建串联神经网络
• 改进的多功能串联神经网络——混联神经网络
• 参数设计性能评估方法
• 设计的非唯一性

二维周期声子超材料的拓扑设计

• 研究综述
• 拓扑设计深度学习模型
• 条件生成对抗网络(CGAN)
• 条件变分自动编码器(CVAE)
• 基于变分自动编码器(VAE)的融合模型
• 拓扑设计数据集
• 实操案例：基于融合模型的二维周期声子超材料拓扑设计
• 采用 Tensorflow 搭建变分自动编码器
• 变分自动编码器生成拓扑构型
• 基于潜向量的带隙预测
• 用于拓扑设计的融合模型搭建
• 拓扑设计性能评估
• 多目标设计