基于注意力增强深度学习的随机多孔材料应力-应变响应预测与逆向设计研究

【编辑推荐】针对随机多孔材料结构-性能映射难题，中国科学院研究人员提出融合变分自编码器（VAE）与序列Transformer（SeqT）的VAE2SeqT框架，通过20,000组高斯随机场生成微结构及有限元模拟数据，实现应力-应变曲线的高精度时序预测与逆向设计。该模型采用自适应权重差分增强损失函数捕捉力学响应时序特征，结合NSGA-III多目标优化算法在潜空间探索帕累托最优解，为复杂材料定制化设计提供新范式。

　　

在材料科学与生物医学工程交叉领域，随机多孔材料（如烧结银纳米颗粒、仿生骨支架）因其独特的轻量化、高能量吸收等特性，成为航空航天和医疗植入体的理想候选。然而，这类材料复杂的随机孔隙结构与非线性力学行为间的映射关系，始终是定制化设计的核心瓶颈。传统有限元方法（FEM）虽能精确模拟，但面对数以万计的微结构变体时，计算成本呈指数级增长。尽管卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）等机器学习方法已尝试建立结构-性能关联，但CNN缺乏潜空间重构能力，LSTM则受限于长程依赖捕捉效率。

针对这一挑战，中国科学院研究人员在《Mechanics of Materials》发表研究，提出"注意力增强的VAE2SeqT深度学习框架"。团队首先生成19,798组基于高斯随机场水平切割的微结构，通过FEM获取其弹塑性应力-应变曲线。为突破维度灾难，采用变分自编码器（VAE）将微结构压缩至64维潜空间，同时保持拓扑特征的可逆映射。创新性地将应力-应变预测重构为时序问题，设计基于多头自注意力机制的序列Transformer（SeqT）模型，并引入自适应权重差分增强损失函数（Adaptive Weight Differential-enhanced Loss）强化曲线拐点捕捉。逆向设计阶段，结合NSGA-III算法在潜空间搜索帕累托最优解，实现目标力学响应的微结构逆向生成。

关键技术包括：1）高斯随机场水平切割生成多孔微结构；2）弹塑性FEM模拟获取应力-应变曲线；3）VAE潜空间降维与特征解耦；4）SeqT模型时序预测；5）NSGA-III多目标优化。

研究结果
低维微结构表征
VAE编码器将256×256像素微结构压缩至64维潜向量，KL散度验证显示潜变量服从标准正态分布（μ=0.003±0.012，σ=1.021±0.008），为后续优化提供连续搜索空间。

应力-应变预测性能
VAE2SeqT在测试集上实现决定系数R²=0.983，显著优于传统CNN-LSTM组合（R²=0.921）。自适应损失函数使屈服点预测误差降低62%，尤其改善平台区应力波动捕捉。

逆向设计验证
以仿生骨靶向曲线为例，NSGA-III在100代内收敛，所得微结构应力误差<3.7%。重建样本孔隙率梯度分布与天然骨小梁高度吻合（Jaccard相似系数0.892）。

讨论与意义
该研究首次实现随机多孔材料"微结构→力学响应→逆向设计"的全闭环智能框架。VAE2SeqT的潜空间解耦特性突破了传统CNN不可逆的局限，而SeqT的并行化注意力机制较LSTM提升训练速度4.8倍。在生物医学领域，该技术可加速定制化骨支架开发，通过调控孔隙梯度匹配不同年龄段患者的弹性模量需求。研究开源代码已发布在GitHub，为超材料、柔性电子等领域的性能导向设计提供普适性方法论。

（注：所有数据及方法细节均源自原文，Xiaodan Ren与Xianrui Lyu为共同作者，研究受国家自然科学基金L2324207和52078361项目资助）