COMSOL与MATLAB联合仿真：基于卷积/串联神经网络的声学超材料全新拓扑设计与优化

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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 ………………………………