基于机器学习与启发式优化算法的夹层超结构电磁-力学协同设计方法

本发明公开了一种基于机器学习与启发式优化算法的夹层超结构电磁‑力学协同设计方法，涉及材料设计技术领域，用于解决现有设计得到的夹层超结构的力学性能差，难以满足实际应用中对强度、稳定性和耐久性要求的技术问题。该协同设计方法，包括：设定夹层超结构的目标函数，根据目标函数确定待设计夹层超结构的构型；根据机器学习算法建立代理模型，并集成到启发式优化算法中；批量生成夹层超结构的几何特征变量；获取夹层超结构的力学性能和电磁性能；将力学性能和电磁性能反馈到启发式优化算法中，得到目标函数的数值；根据目标函数的数值，对几何特征变量进行迭代更新，直至得到最优解，完成设计。