主要观点总结
本文详细介绍了一场关于深度学习与超材料融合背景下，相关技术和应用的培训课程。内容包括深度学习在超材料设计、声子超材料数据批量自动计算、带隙与能带曲线预测等方面的应用，以及COMSOL Multiphysics多物理场仿真技术等内容。
关键观点总结
关键观点1: 培训课程概述
介绍深度学习与超材料融合背景下的培训课程，包括主办单位、培训对象、培训讲师等内容。
关键观点2: 培训内容
详细介绍培训课程的主要内容，包括深度学习在超材料设计中的应用、声子超材料数据批量自动计算、带隙与能带曲线预测等。
关键观点3: 培训大纲
列出培训的具体大纲，包括各个部分的内容和时间安排。
关键观点4: 报名须知
提供培训报名的相关信息，包括时间、地点、费用、联系方式等。
正文
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。
为促进科研人员、工程师及产业界人士对深度学习在超材料领域应用技术及COMSOL仿真学习的掌握，特举办“
深度学习驱动智能超材料设计与应用
”以及“
COMSOL Multiphysics多物理场仿真技术与应用
”
声学
专题
培训会，具体相关事宜通知如下：
主办方
北京软研国际信息技术研究院
承办方
互动派（北京）教育科技有限公司
合作单位
北京中科四方生物科技有限公司
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。
深度学习与超材料设计讲师：
来自于国内“985”重点高校，致力于声子超材料与机器/深度学习交叉领域的研究，
以第一/通讯作者在
《Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering》、《Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering》、《International Journal of Mechanical Sciences》
等行业顶级期刊发表论文数十篇
，主持和参与多项国家级项目。
擅长领域：波动调控、振动控制、智能算法、声子超材料、隔振屏障、机器/深度学习。
COMSOL声学讲师：
来自国家“双一流”建设高校 、“211 工程”“985 工程”重点高校。授课讲师有着丰富的 COMSOL 使用经验，
以第一/通讯作者在
《Physical Review》
系列、
《
Applied Physics Letters
》
等国际 Top 期刊发表论文数十篇
，主持国自然等纵向科研基金8项。
擅长领域: 声学超材料、拓扑声学、声学微流控和声驱动微纳机器人等。
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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
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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
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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
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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
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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
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COMSOL Multiphysics
多物理场仿真技术与应用-声学专题
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第一部分、
Comsol
软件基础和声学仿真基础（入门）
1. 理解有限元方法基本原理、应用领域及仿真一般流程；
2. 能够在Comsol 软件中进行几何建模、网格划分及参数化扫描分析，设置研究类型和节点；
3. 掌握声学模型接口选择标准、振动与波的物理原理，以及声学特征频率和模态分析；
4. 熟悉不同声源及边界条件（如辐射和反射边界）的应用和影响；
5. 理解瞬态分析的原则、网格精度和时间步长要求，能够进行动态结果处理；
6. 在实操技能方面能够独立完成CAD模型导入和声学频域和瞬态仿真分析，完成数据后处理和结果可视化，以上理论知识和操作技能为深入学习声学仿真奠定基础；
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有限元仿真基础介绍
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Comsol软件操作基础介绍
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实操案例：复杂
CAD模型的导入及几何修复
实操案例：极小曲面模型的导入及布尔操作
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声学模块基础介绍
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实操案例：声学三维打印谐振腔的本征态分析及数据后处理
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压力声学的声源和声学边界条件介绍
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实操案例：内燃机消声器内压力波的传播特性分析
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压力声学瞬态声场分析介绍
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实操案例：十字形波导管的瞬态仿真分析
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第二部分、声学
/力学/机械超材料和拓扑特性仿真基础（进阶）
1. 通过能带结构理论学习，理解晶体点阵与
倒易点阵
的关系，掌握布里渊区
及高对称点的计算；
2. 掌握一维和二维超材料的能带结构计算方法，进行空气声场和弹性波的带隙分析；
3. 掌握三维能带结构与传输谱的计算，分析几何参数对能带结构的影响；
4. 进行声学超材料的传输特性和热粘性损失分析，包括适用条件和效率提升技巧；
5. 理解拓扑声学概念，掌握狄拉克点和拓扑边缘态的仿真分析；
6. 通过一系列实操案例加深对能带结构、传输特性及拓扑特性的理解，为声学/力学/机械超材料实际应用提供扎实基础；
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能带结构理论基础
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超材料能带结构计算与仿真基础
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实操案例：二维正方点阵空气声场的带隙计算
实操案例：二维三角点阵空气声场的带隙计算
实操案例：结构力学模块下固体弹性板的带隙计算
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声学超材料能带结构和传输谱计算进阶与提高
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Ø
结构几何参数与单胞取法差异对能带结构的影响分析
实操案例：三维声学超材料的能带结构仿真
实操案例：由二维能带转变为三维能带结构仿真
实操案例：复合胞能带折叠与单胞能带结构对比分析
实操案例：声学超材料等效参数仿真分析
实操案例：高斯波束
/声整形/声隐身/声隧穿仿真分析
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声学超材料传输特性及热粘性损失分析
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实操案例：开口谐振环的声传输特性仿真分析
实操案例：考虑热粘性损失的声传输特性仿真分析
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拓扑绝缘体理论基础和仿真分析
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