【摘 要】
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声子晶体是一种人工周期性复合材料,其带隙特性使其在减振、隔声、滤波和声学功能器件等领域具有潜在的应用价值.如何准确操纵声波和机械波是声子晶体设计的主要挑战.现有设计方法是基于对结构几何参数与材料参数的分析调整使其匹配特定的应用特性,设计效率不高且无法达到最佳性能.为此,本文以一维层状声子晶体为例,提出了一种基于Softmax逻辑回归和多任务学习的人工神经网络声子晶体逆向设计方法,其中,Softmax逻辑回归实现分层结构各区域材料种类的选择,通过多任务学习确定各区域材料的分布,从而,将声子晶体逆向设计问题转
【机 构】
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长安大学道路施工技术与装备教育部重点实验室,锡根大学土木工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51805041)。
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声子晶体是一种人工周期性复合材料,其带隙特性使其在减振、隔声、滤波和声学功能器件等领域具有潜在的应用价值.如何准确操纵声波和机械波是声子晶体设计的主要挑战.现有设计方法是基于对结构几何参数与材料参数的分析调整使其匹配特定的应用特性,设计效率不高且无法达到最佳性能.为此,本文以一维层状声子晶体为例,提出了一种基于Softmax逻辑回归和多任务学习的人工神经网络声子晶体逆向设计方法,其中,Softmax逻辑回归实现分层结构各区域材料种类的选择,通过多任务学习确定各区域材料的分布,从而,将声子晶体逆向设计问题转
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