一种基于机器学习的力学超材料设计与优化方法

摘要

本发明公开了一种基于机器学习的力学超材料设计与优化方法，包括：设计一系列力学超材料；通过有限元方法计算得到每种结构的力学性能参数；建立力学超材料结构特征与其对应力学性能参数的数据集；通过机器学习，映射力学超材料的结构特征以及通过有限元分析得到的力学性能之间的关系，并得到一系列新的满足我们设定力学性能的力学超结构；将机器学习得到的力学超材料再进行模拟建立新的数据集，再通过机器学习进一步优化力学超材料的结构以及力学性能；本发明的有益效果在于：本发明将机器学习应用到力学超材料设计与优化中，与以往基于丰富先验知识的传统方法不同，机器学习可以提供更多的选择。