Nature顶刊丨航空航天超材料领域最新技术突破，“炸裂开场”强势来袭！
以数据为载体的计算机革命为弹性波超材料设计带来了前所未有的创新方法。通过建立函数替代模型，基于人工神经网络架构的深度学习算法在超材料设计过程中展现出了显著的快速性与准确性，成功弥补了传统设计方法（如试错法、与数值分析结合的优化算法等）的不足。
由于超材料特征参数与其性质（如带隙、能带曲线、传递系数等）存在映射规律，无论这个规律有多复杂，深度学习模型都可以模拟。所以，一般而言，只要提供足够的数据，并构建合理的深度学习模型，超材料的前向预测就能够实现。基于深度学习的超材料参数设计方法也已经取得了较大的发展，出现了如MLP、MLP+GA和TNN等优秀的模型，并且大量研究成果表明了这几类模型的高效性。此外，拓扑设计具有设计域广的优势，但是由于拓扑构型的高维性和离散性，超材料拓扑设计的难度大大增加。为此，学者们开发了基于CGAN、CVAE以及VAE-based等的深度学习模型，以降低拓扑设计难度，实现更广域的超材料设计。
深度学习在助力超材料逆向设计创新方面，展现出了显著的优势和潜力。具体体现为：快速精确的设计能力、强大的数据处理能力、设计灵活性和可扩展性、促进跨学科融合。深度学习模型可以根据特定的需求或标准快速生成新的设计。这种灵活性使得超材料设计能够满足不同领域和应用的特定需求。深度学习逆向设计不仅依赖于实验数据，还结合了弹性波理论、固体物理学等理论支持。这使得设计方案具有更强的科学性和理论深度。超材料在航空航天、生物医学、土木工程等领域具有广泛应用前景。深度学习逆向设计可以针对不同领域的需求，快速生成满足性能要求的超材料设计方案，推动了这些领域的技术进步和创新发展。
综上所述，基于深度学习的超材料研究已经取得了较大的进展，形成了较为完备的体系。深度学习在超材料逆向设计中具有快速精确的设计能力、高效的数据处理能力、强大的泛化能力、物理洞察的提供以及灵活性和可扩展性等优势。这些优势使得深度学习成为超材料逆向设计中不可或缺的工具和方法。
讲师介绍
主讲老师来自国家985重点高校，固体力学专业，在深度学习辅助的弹性波超材料逆向设计研究领域深耕多年，具有丰富的经验和扎实的基础。以第一作者或通讯作者在CMAME、IJMS、ES等行业顶级期刊发表论文8篇以及其它国际知名期刊7篇，共计15篇，参编英文书籍1部，参与过多项国家级项目，担任JSV、IJAM和EML等多个杂志的审稿人。
课程目标
1. 学习弹性波超材料的基本概念与计算方法
2. 学习深度学习算法以及基于Tensorflow框架的模型搭建
3. 学习深度学习在弹性波超材料领域的研究现状
4. 学习基于COMSOL with Matlab的弹性波超材料数据集批量自动生成方法（分享课程涉及的所有数据集及代码）
5. 学习基于深度学习的弹性波超材料正向预测、参数设计与拓扑设计的原理以及实现方式（分享课程涉及的所有代码）
深度学习超材料逆向设计专题
01
第一天
弹性波超材料与深度学习的基本理论
1.1 弹性波超材料
1.1.1 弹性波超材料概念
1.1.2 超材料应用前景
1.1.3 计算方法
1.1.4 带隙机理
1.1.5 COMSOL商用有限元软件安装
1.1.6 案例1：基于传递矩阵法的一维周期超材能带曲线计算（包含实操）
1.1.7 案例2：基于有限元的二维周期超材料能带曲线计算（包含实操）
1.1.8 案例3：基于有限元的二维周期超材料频域与时域响应计算（包含实操）
2.1 深度学习
2.1.1 概念与原理
2.1.2 常见的深度学习模型(MLP, CNN, RNN)
2.1.3 Tensorflow深度学习框架安装与演练（包含实操）
2.1.4 数字图片数据集下载（包含实操）
2.1.5 数字识别深度学习模型搭建（包含实操）
02
第二天
数据集批量自动生成方法
2.1 COMSOL with Matlab介绍
2.2 如何获取用于弹性波超材料计算的基础Matlab代码（包含实操）
2.2.1 COMSOL有限元模型以Matlab代码表示
2.2.2 Matlab读取并修改COMSOL有限元模型
2.3 参数变量控制的数据批量自动生成方法与Matlab代码（包含实操）
2.3.1 参数变量特性与定义规则
2.3.2 Matlab更改COMSOL有限元模型中的几何和材料参数
2.4 拓扑变量控制的数据批量自动生成方法与Matlab代码（包含实操）
2.4.1 拓扑构型定义与范围选取
2.4.2 Matlab定义COMSOL有限元模型的拓扑结构
2.5 数据整合方法与Python代码（包含实操）
03
第三天
正向预测
3.1 正向预测研究现状
3.2 正向预测深度学习模型及其原理
3.2.1 SVM
3.2.2 MLP
3.2.3 CNN
3.3 用于正向预测的数据集介绍
3.3.1 一维周期超材料的参数变量数据集
3.3.2 二维周期超材料的拓扑变量数据集
3.4 基于MLP的一维周期超材料带隙预测与代码讲解（包含实操）
3.4.1 基于Python和Tensorflow的MLP模型构建
3.4.2 训练与验证
3.4.3 基于R2的带隙预测精度测试评估
3.5 基于CNN的二维周期超材料能带曲线预测与代码讲解（包含实操）
3.5.1 基于Python和Tensorflow的CNN模型构建
3.5.2 训练、验证与测试
3.5.3 真实值与测试值对比图的批量生成
04
第四天
参数设计
4.1 参数设计研究现状
4.2 用于参数设计的深度学习模型及其原理
4.2.1 MLP
4.2.2 MLP+GA
4.2.3 强化学习
4.2.4 TNN
4.3 用于参数设计的数据集介绍
4.4 基于TNN的一维周期超材料参数设计与代码讲解（包含实操）
4.4.1 TNN模型的搭建方式
4.4.2 设计参数的批量保存与验证
4.5 参数设计结果的分析与讨论（包含实操）
4.5.1 设计精度的评估方式及其代码
4.5.2 设计的非唯一性
05
第五天
拓扑设计
5.1 研究现状
5.2 用于拓扑设计的深度学习模型及其原理
5.2.1 CGAN
5.2.2 CVAE
5.2.3 VAE-based模型
5.3 用于拓扑设计的数据集介绍
5.4 基于VAE-based模型的二维周期超材料拓扑设计与代码讲解（包含实操）
5.4.1 VAE-based模型的搭建方式
5.4.2 设计拓扑构型的批量保存和验证
5.5 拓扑设计分析方式（包含实操）
5.6 多目标拓扑优化（包含实操）
5.7 课程总结
