超材料的智能设计研究进展.pdf
本文综述了超材料的智能设计研究进展。超材料是一种人工合成材料，具有不同于自然材料的特殊性能，在光学、电磁学、声学、力学等领域有重要应用。传统设计依赖人工经验，效率低且缺乏灵活性。近年来，人工智能算法在超材料设计中应用越来越广泛，展现出高效优化的优势。
首先，介绍了超材料的基本概念和发展历史。超材料由微观结构设计决定其性能，微结构可分为杆状、壳状和板状等。介绍了超材料发展的四个阶段：概念提出、实验验证、功能拓展和应用推广。
然后，从实际应用需求出发，阐述了超材料的应用领域，包括力学、热学、声学、光学、电磁学和生物医学等领域，并分析了超材料的设计问题。文章强调了超材料智能设计算法的核心问题：数据表示与数据集的构建。几何表示方法包括隐式函数、参数表示和像素/体素表示。介绍了超材料数据集的来源，分为从几何空间中采样和从属性空间中采样，并强调了数据增强的重要性。
接着，综述了智能优化算法的框架。超材料的智能设计中，机器学习方法，特别是监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习，被广泛应用。监督学习用于建立形状和性能之间的关系，从而预测性能。无监督学习用于学习复杂几何形状的表示或分布。强化学习则用于自动探索设计方案。
最后，文章总结了超材料设计领域面临的挑战，包括高质量数据集匮乏、多目标优化复杂、高分辨率分析计算需求高。展望了超材料未来发展趋势，即面向多样化功能需求的“可表达”、“可编辑”、“可分析”、“可优化”和“可制造”的设计。文章还强调了超材料智能设计需要多学科交叉，包括材料科学、工程力学、计算机科学等，并需要与制造技术相结合，以实现超材料的快速设计、制造和应用。
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