学术前沿 | 用于弹性波操纵和基于机器学习的逆向结构设计的基于auxeticity的复合谐振腔的超宽低频带隙特性

COMSOL 多物理场仿真技术 · 公众号 · · 2024-12-14 22:13

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尽管自膨胀超材料通常具有轻质、强压缩性和优异的能量吸收能力，但关于其低频带隙实现和逆向结构设计的研究较少。此外，拓宽自膨胀超材料带隙宽度在实际低频应用中仍然是一个挑战。为了扩展其应用，本文提出了一种基于自膨胀性的复合谐振器设计，通过在软自膨胀结构中填充硬质工程材料，并在其上开设正交排列的花生形孔洞，从而实现超宽低频带隙。软材料为硅胶，硬材料可以是混凝土、钢或铅。首先，研究了当前复合结构的波传播力学，然后通过参数分析对带隙特性进行了深入研究。在此基础上，提出了一种结合标准反向传播神经网络和遗传算法的机器学习（ML）方法，用于带隙预测和逆向结构设计。结果表明，当前复合结构在生成超宽低频带隙方面表现良好，即带隙范围为[11.35, 24.07] Hz，相对带隙宽度达到71.76%。此外，所提出的机器学习方法在带隙的前向预测和符合特定带隙要求的逆向结构设计中都表现有效。对于创建的最优设计，机器学习方法和有限元仿真给出了相似的结果，两者之间的最大相对误差约为5%，验证了机器学习设计方法的准确性。该研究为实现低频和宽带带隙的基于自膨胀性的声学超材料结构设计提供了一种新的思路。

学术前沿 | 用于弹性波操纵和基于机器学习的逆向结构设计的基于auxeticity的复合谐振腔的超宽低频带隙特性

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