声学超材料与AI驱动的声振仿真优化设计
声学超材料作为新兴的前沿交叉领域，正推动声学设计从“被动应对”向“主动智能”变革。传统声振设计在面对低频减振、复杂波场调控等挑战时，常依赖经验试错，难以高效寻优。将有限元/边界元等数值仿真与人工智能算法深度融合，已成为突破性能瓶颈、实现声学器件性能跨越的核心动力。
在国际前沿领域，声学超材料研究已从“带隙探索”进入“功能定制”新阶段。遗传算法、深度学习等逆向设计方法，助力开发出声隐身斗篷、超分辨声成像等颠覆性器件，成果频现顶级期刊。掌握“仿真+AI”联合设计能力，是在智能声学国际竞争中占得先机的关键。
国家战略层面，我国在高端装备、智能制造等领域的发展规划，对振动噪声控制、声学环境优化提出了更高要求，亟需兼具扎实声学理论基础与先进算法实践能力的复合型创新人才。《“十四五”智能制造发展规划》中强调数字化、网络化、智能化融合发展。能够利用 AI 技术提升声学设计的效率与极限，正是服务国家在重大装备、交通运输等领域实现降噪减振需求的具体体现。
适合从事声学超材料、振动噪声控制、结构动力学、声学器件开发等相关领域的硕博研究生及科研人员；在汽车、航空航天、船舶、精密仪器、家电、建筑声学等行业从事减振降噪、声学设计、性能优化的研发工程师与设计师
声学超材料与AI驱动的声振仿真优化设计
基础入门与工具夯实
- 结构声学基础与有限元基础
1.1.结构振动与声波辐射基本理论
1.2.有限元法核心思想与仿真流程简介
1.3.HyperWorks/OptiStruct、COMSOL仿真软件平台介绍
案例实践：
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基于HyperWorks/OptiStruct的悬臂梁模态分析全流程
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COMSOL声-固耦合初探
① 建立三维声学腔体与二维弹性板耦合模型
设置声-固耦合边界条件，分析弹性板振动对腔内声场的影响
声学超材料核心技术
- 曲板类超材料设计与能带分析
1.1.声学超材料的分类与隔振机理
1.2.曲板类超材料的设计原理
1.3.Bloch定理与周期性结构能带结构
1.4.有限周期模型与无限周期模型（能带结构）的关联与转换
案例实践：曲板超材料能带计算与带隙分析
① 在COMSOL中建立已发表论文的曲板超材料周期性单元模型
② 设置周期性边界条件（Floquet-Bloch边界条件），计算其能带结构
分析带隙特性，理解几何参数对带隙位置和宽度的影响
- 宽频隔振与智能优化设计
1.1.梯度超材料与超胞法设计原理
1.2.智能优化算法（遗传算法、粒子群算法）原理及其在超材料设计中的应用
案例实践：COMSOL与MATLAB联动的遗传算法优化
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基础仿真：建立参数化声子晶体模型，计算基础能带。
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智能优化：通过LiveLink for MATLAB，设置遗传算法优化带隙宽度。
基于上述模型，设计一种梯度变化的超材料（如曲板高度梯度变化）
AI 赋能的声振优化
- AI 代理模型技术理论与实战
4.1.AI 增强设计的核心：为何需要代理模型？
4.2.代理模型原理：Kriging 模型、神经网络模型及其适用场景
4.3.代理模型精度评估指标：如 R² （决定系数）、RMSE（均方根误差）等
案例实践：超材料/结构参数的神经网络代理模型构建
目标：实现从仿真数据到快速预测模型的转化
① 脚本驱动 COMSOL 软件参数化扫描关键设计变量，自动生成训练数据集
② 利用 Scikit-learn 等训练神经网络代理模型，预测声振性能
③ 验证代理模型的精度与可靠性
- 基于 AI 代理模型的轻量化与多目标优化
5.1.多目标优化算法（如遗传算法）原理及其在工程优化中的优势。
5.2.基于代理模型的全局优化工作流：如何快速寻优。
案例实践：汽车摆臂结构轻量化与减振多目标优化
目标：掌握 AI 驱动优化全流程,定义设计变量、优化目标（轻量化、减振）与约束条件。
① 调用已训练的代理模型，结合遗传算法进行多目标优化求解。
② 结果后处理，获得并分析帕累托前沿。
顶刊复现与智能检测
- 顶刊论文复现：梯度超表面弯振波抑制
6.1.超表面对弹性波前调控的物理机制。
6.2.梯度超表面的设计维度：介绍如何通过调控单元的形状、取向或尺寸梯度来实现对波前的特定调控。
6.3.复现论文《Composite Structures》核心思想与技巧
案例实践：复现梯度超表面模型
目标：深度训练复杂模型构建、边界条件设置与精准复现的能力
① 聚焦如何将论文中的文字与示意图转化为可计算的有限元模型
② 详解复杂边界条件与网格划分的实操技巧
③ 复现梯度超表面对弯曲波的调控效果，并与论文结果对比
- AI+声信号识别—智能检测技术
7.1.声信号检测与声源识别、定位基本理论
7.2.基于深度学习的机械声识别、定位诊断流程（信号处理、特征提取、分类）
案例实践：声信号测试与 Python 智能诊断
① 声信号测试分析：
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使用信号测试分析软件处理收集的交通声信号，进行频谱分析等处理。
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进行梅尔频谱分析，制作相关数据集
② 构建 AI 诊断模型：在 Python 中使用 scikit-learn 等库
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数据准备：加载包 10 种交通声的数据集
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特征工程：从信号中提取时域、频域特征、梅尔频谱等
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模型训练：构建并训练一个卷积神经网络模型
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模型评估：使用测试集评估模型对不同声类型的分类、定位准确率
