深度学习驱动智能超材料设计与应用
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材料的性能，为设计提供指导，降本增效。
6.多物理场模拟与优化：结合多物理场模拟，进行超材料的多物理场性能优化设计 。
7.高维度、少样本优化：面临高维度和数据稀疏性问题。通过机器学习算法，实现精准治疗目的的设计。
适合对象 ：
材料科学、机械工程、计算机工程、建筑科学、土木工程、电子工程、航空航天、物理学、自动化技术等领域的科研人员、工程师、及相关行业从业者、跨领域研究人员。
声子超材料与深度学习基本理论
1.1 必要软件安装
1.1.1 Matlab 与 COMSOL 有限元软件
1.1.2 Python 编程语言、集成开发环境与 Tensorflow 深度学习框架
1.2 声子超材料
1.2.1 基本理论
1.2.2 计算方法
1.2.3 实操案例Ⅰ：采用 Matlab 编写传递矩阵法计算一维周期超材料能带曲线
1.2.4 实操案例Ⅱ：采用 COMSOL 计算二维周期超材料能带曲线
1.2.5 实操案例Ⅲ：采用 COMSOL 计算二维周期超材料的频域与时域响应
1.3 深度学习
1.3.1 基本理论
1.3.2 多层感知器(MLP)与卷积神经网络(CNN)
1.3.3 MNIST 手写数字数据集介绍
1.3.4 实操案例Ⅳ：分别采用 MLP 和 CNN 实现手写数字识别
2. 第二章 声子超材料数据批量自动计算方法
2.1 COMSOL with Matlab 介绍
2.2 实操案例Ⅰ：生成用于声子超材料计算的 Matlab 代码
2.3 实操案例Ⅱ：变量为几何/材料参数的声子超材料数据批量自动计算方法
2.3.1 参数变量特征和定义方式
2.3.2 参数变量有限元模型批量自动计算方法
2.4 实操案例Ⅲ：变量为拓扑构型的声子超材料数据批量自动计算方法
2.4.1 拓扑构型特征
2.4.2 自定义拓扑构型生成规则
2.4.3 拓扑构型有限元模型批量自动计算方法
2.5 实操案例Ⅳ：数据集整合
3. 声子超材料的带隙与能带曲线预测
3.1 研究综述
3.2 常用的正向预测深度学习模型
3.2.1 支持向量机(SVM)
3.2.2 多层感知器(MLP)
3.2.3 卷积神经网络(CNN)
3.3 用于带隙与能带曲线预测的数据集介绍
3.3.1 一维周期声子超材料的参数数据集
3.3.2 二维周期声子超材料的拓扑数据集
3.4 实操案例Ⅰ：基于多层感知器的一维周期声子超材料带隙预测
3.4.1 采用 Tensorflow 构建多层感知器
3.4.2 训练与验证
3.4.3 预测性能的评估
3.5 实操案例Ⅱ：基于卷积神经网络的二维周期声子超材料能带曲线预测
3.5.1 采用 Tensorflow 构建卷积神经网络
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
4. 一维周期声子超材料的参数设计
4.1 研究综述
4.2 常见的深度学习模型
4.2.1 多层感知器(MLP)
4.2.2 多层感知器(MLP)与遗传算法(GA)的结合
4.2.3 串联神经网络(TNN)
4.2.4 其它
4.3 参数设计数据集
4.4 实操案例：基于串联神经网络的一维周期声子超材料参数设计
4.4.1 采用 Tensorflow 搭建串联神经网络
4.4.2 改进的多功能串联神经网络——混联神经网络
4.4.3 参数设计性能评估方法
4.4.4 设计的非唯一性
5. 二维周期声子超材料的拓扑设计
5.1 研究综述
5.2 拓扑设计深度学习模型
5.2.1 条件生成对抗网络(CGAN)
5.2.2 条件变分自动编码器(CVAE)
5.2.3 基于变分自动编码器(VAE)的融合模型
5.3 拓扑设计数据集
5.4 实操案例：基于融合模型的二维周期声子超材料拓扑设计
5.4.1 采用 Tensorflow 搭建变分自动编码器
5.4.2 变分自动编码器生成拓扑构型
5.4.3 基于潜向量的带隙预测
5.4.4 用于拓扑设计的融合模型搭建
5.4.5 拓扑设计性能评估
5.4.6 多目标设计
