前沿学习 | 基于COMSOL与深度学习的超材料的多物理场性能优化设计与带隙预测

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深度学习与超材料 融合提升了设计效率与质量，也展现了材料科学领域的巨大潜力。深度学习加速设计过程，通过算法快速迭代；利用深度生成模型实现逆向设计，满足特定功能需求；结合遗传算法、Hopfield网络等智能算法优化设计；处理多目标优化问题，找到最佳方案；基于历史数据预测性能，指导设计，降低成本；整合多物理场模拟优化性能；应对高维度与少样本问题，助力精准治疗设计。 COMSOL软件的 声学模块 在多物理场仿真中扮演重要角色，广泛应用于声学结构优化、无损检测、声学超材料设计、电声学设备性能提升、噪声控制及声学微尺度操控等领域，助力性能优化与技术创新，推动建筑声学、超声医学及振动分析等多领域发展。 为促进科研人员、工程师及产业界人士对智能算法在材料设计领域应用技术的掌握，特举办“深度学习驱动 ………………………………