基于COMSOL与机器学习的声子超材料的带隙与能带曲线预测

文章预览

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。 人工智能与复合材料 技术融合推动了复合材料领域的革新。机器学习在材料设计优化中预测微观结构与宏 ………………………………