摘要：针对共振吸声超材料声学性能快速预测及结构优化设计需求,提出了一种基于人工神经网络的共振吸声超材料性能预测方法.首先,建立了由微穿孔板和Helmholtz共振腔组成的多层穿孔型共振吸声超材料的理论模型,并通过仿真与实验验证其正确性;随后,通过理论模型生成数据集,并以此为基础,采用BP(back propagation)神经网络原理,搭建了结构特征参量与声学性能的人工神经网络模型;之后,将训练后的人工神经网络模型与遗传算法相结合,对共振吸声超材料进行声学性能最优化设计.结果表明:训练后的人工神经网络模型可以对目标结构的吸声性能进行准确预测,并且预测效率相较理论模型提高50%以上;人工神经网络模型与优化算法的结合不仅能提高优化效率,优化后的结构也具有良好的低频宽带吸声性能.人工神经网络为大规模结构性能预测计算提供了便利,在超材料等结构设计及优化领域具有广阔的应用前景.

摘要：高端装备在极端环境下的适应性和机动性是国防安全的核心保障,具有重要战略意义.提高主承载结构的轻量化水平与功能性,是推动高端装备升级换代的关键环节.高端装备在多场耦合极端环境下工作,对主承载构件的轻量化和多功能性提出了严苛要求.现有装备的承力结构与功能(减振降噪、抗弹防爆、冲击吸能、散热隔热、吸波等)分离,造成结构和重量冗余,性能难以提升.因此,亟需开发轻巧-承力-功能一体化超结构,推进高端装备的升级换代.该文首次提出轻巧-承力-功能一体化超结构的概念并给出了明确的定义,然后结合实际工程应用需求对多种超结构的设计方案开展综述,最后对超结构未来的发展方向进行了展望.