基于贝叶斯优化与界面工程的生物启发材料非线性力学逆向设计

为解决生物启发复合材料难以从无限参数空间中逆向设计界面特性以实现目标应力-应变曲线的问题，研究人员提出了一种基于贝叶斯优化（BO）的框架。该研究通过动态扩展设计空间和高效采样策略，成功识别出非唯一但最优的界面设计方案，揭示了不同变形与失效机制对宏观力学响应的影响。这一方法为非线性力学逆问题提供了资源高效的解决方案，并拓展了生物启发材料在柔性电子等领域的应用潜力。

　　

自然界中如珍珠层(nacre)和骨骼等生物材料，其卓越的力学性能源于硬质晶粒与软质界面的巧妙组合。这种"砖-泥"结构启发了众多高性能仿生复合材料的设计，但如何逆向构建特定非线性应力-应变响应仍面临巨大挑战——传统方法需要在无限参数空间中筛选界面特性，且目标曲线可能完全超出初始设计范围。针对这一难题，美国德克萨斯A&M大学的研究团队开发了基于贝叶斯优化(Bayesian Optimization, BO)的逆向设计框架，相关成果发表在《Extreme Mechanics Letters》上。

研究采用有限元分析(FEM)建立二维珍珠层仿生模型，通过双线性牵引-分离法则定义界面行为。关键技术包括：1) 基于Voronoi镶嵌生成多晶结构；2) 构建50组初始参数的应力-应变曲线数据库；3) 开发具有动态扩展能力的BO算法，通过代理模型和采集函数迭代优化；4) 结合分子动力学(MD)模拟验证界面设计的可实现性。

【模型材料与界面定律】
研究采用硬质多边形晶粒通过纳米级粘附层连接的二维结构，固定晶粒弹性模量为100GPa，重点优化界面的五个关键参数：初始刚度K_n
、K_s
，临界位移δ_n
、δ_s
，以及强度比τ_max
/σ_max
。

【逆向设计方法验证】
当目标曲线（预设参数生成）完全超出初始数据集范围时，BO通过6次设计空间扩展成功定位解，误差仅1.2%。值得注意的是，算法发现了两种参数组合：一种具有高刚度-低延展性，另一种为低刚度-高延展性，均能复现目标曲线但对应不同失效模式。

【非唯一界面设计的发现】
对未知"真实解"的目标曲线，BO识别出三组差异显著的参数：方案A（δ_n
=0.8nm）引发晶间断裂，方案B（δ_n
=2.1nm）导致晶粒塑性变形，方案C（K_s
/K_n
=3）产生剪切主导破坏。分子动力学验证表明，这些参数可通过调控聚合物-表面相互作用实现。

【讨论与结论】
该研究突破了传统逆向设计的局限性：1) BO框架仅需少量初始数据即可运作，相比深度学习更高效；2) 动态扩展机制能探索未知设计空间；3) 揭示"力学性能-微观机制"的非单一映射关系，为材料定制提供多重选择。这项工作不仅为生物启发材料设计建立新范式，其方法学还可推广至其他非线性力学逆问题领域。未来通过结合机器学习预测聚合物界面行为，将加速实验验证与工业化应用进程。