基于数据驱动的的非周期超材料设计的力学隐身衣

力学隐身衣是一种经过设计以调控物体周围弹性响应、使其与其均匀周围环境无法区分的材料。通常，基于材料参数变换的方法被用于设计光学、热学和电学隐身衣。然而，它们不适用于力学隐身衣的设计，因为连续介质力学方程在一般坐标变换下不具有形式不变性。因此，现有的力学隐身衣设计方法迄今仅限于少数简单形状的空腔。为应对这一挑战，我们提出了一种系统的、数据驱动的设计方法，利用大型预计算单元胞数据库来创建由非周期超材料构成的力学隐身衣。我们的方法灵活，可设计具有各种边界条件、多载荷、不同形状和数量的空腔以及不同均匀周围环境的隐身衣。它实现了隐身衣拓扑与性能分布的同时优化。相比传统的固定形状方案，这带来了整体更好的隐身性能，并提供了无与伦比的通用性。对 3D 打印结构的实验测量进一步证实了所提方法的有效性。我们的研究展示了数据驱动方法在快速响应新设计场景以及解决功能结构多尺度设计相关计算挑战方面的优势。该方法可推广至其他需要非均匀性能分布的应用，如软体机器人和植入物设计。