面向定制减振的带隙可调机械超结构的AI驱动逆向设计
机器学习
2025-03-03 v3 人工智能
信号处理
摘要
机械系统中的按需减振需要对包含复杂晶胞的多尺度超结构进行合理设计。本研究从机械超结构的角度出发，深入图案世界并提取了一些有趣基序的结构细节。利用增材制造技术制备了九种交织超结构，并通过实验和数值方法研究了其相应的振动特性。此外，还研究了在蜂窝交织超结构中通过金属嵌件进行带隙调制的方法。针对此类具有期望减振特性的复杂超结构的AI驱动逆向设计，可为解决高精度制造中的工程挑战铺平道路。当前的逆向设计方法仅限于基于有限晶胞变体设计简单的周期性结构。因此，提出了一种具有多头FEM启发空间注意力（FSA）的新型正向分析模型，以学习超结构的复杂几何特征并预测相应的传递率。随后，开发了一种基于多尺度高斯自注意力（MGSA）的逆向设计模型，该模型利用高斯函数进行一维频谱位置编码，旨在为期望的振动透射率生成合适的超结构。所提出的AI框架在目标频率范围内对应预期的局部共振带隙表现出了优异的性能。
引用
@article{arxiv.2412.12122,
title = {AI-driven Inverse Design of Band-Tunable Mechanical Metastructures for Tailored Vibration Mitigation},
author = {Tanuj Gupta and Arun Kumar Sharma and Ankur Dwivedi and Vivek Gupta and Subhadeep Sahana and Suryansh Pathak and Ashish Awasthi and Bishakh Bhattacharya},
journal= {arXiv preprint arXiv:2412.12122},
year = {2025}
}