应变率感知的深度学习框架实现多目标优化超材料设计：面向动态冲击防护的突破性进展

针对传统准静态设计无法适应动态冲击载荷的难题，研究团队开发了融合深度神经网络与遗传算法的主动学习框架，通过控制蜂窝超材料空间梯度实现了跨应变率（1-30 m/s）的多目标优化。该设计使峰值应力（σpeak）降低44%，应变能密度（U）提升200%，成功应用于汽车保险杠系统，为动态防护结构设计提供了新范式。

　　

在汽车碰撞保护和航天器软着陆等领域，传统防护材料面临"静态设计，动态失效"的核心矛盾。机械超材料虽在准静态条件下表现出优异的能量吸收特性，但其关键参数——峰值应力（σ_peak）和应变能密度（U）——会随冲击速度产生剧烈波动。正如Anish Satpati等人在研究中揭示的，当冲击速度从10 m/s增至20 m/s时，均匀蜂窝结构的σ_peak会骤增100%，这种应变率敏感性导致现有设计在真实动态场景中性能骤降。更棘手的是，理想的防护系统需要同时满足相互冲突的要求：既要降低瞬时冲击力以保护受撞体，又要维持足够的刚度来吸收能量，这种多目标优化问题超出了传统设计方法的解决能力。

为突破这些限制，加州大学伯克利分校的研究团队在《Materials Chemistry and Physics: Sustainability and Energy》发表了创新性解决方案。研究采用三阶段技术路线：首先建立包含870种梯度蜂窝的设计空间，通过拉丁超立方采样生成角度（45°-90°）和厚度（0.5-3.0）线性变化的二维晶格；其次开发ABAQUS有限元模拟平台，采用CPE4R单元模拟1-30 m/s的冲击过程，验证显示动态平台应力（σ_d）的模拟误差仅15%；最后构建包含512-1024-512神经元的三层MLP（多层感知机）神经网络，结合遗传算法（GA）和主动学习循环，实现跨速度域的多目标优化。

研究结果揭示了三个关键发现：在准静态区（1-5 m/s），优化结构通过底部加厚层实现50%的U提升；过渡区（10-20 m/s）出现独特的"三梁系统"变形机制，使σ_peak降低37%；高速区（25-30 m/s）则发现二次应力峰现象，通过梯度设计使总应力降低65%。特别值得注意的是，针对汽车保险杠的双重要求（1 m/s时U>100 J/mm³，11 m/s时σ_peak<0.84 MPa），优化结构在两次主动学习迭代后即达标，且实验验证显示σ_peak降幅达44%。

这项研究的突破性体现在三个方面：方法学上，将单次优化耗时从拓扑优化的6000分钟压缩至45分钟；性能上，相比Voronoi和重入结构实现200%的性能提升；应用层面，首次证明可通过单一结构满足GTR9行人保护标准与低速碰撞要求的兼容性。正如讨论部分强调的，该框架的扩展潜力巨大——未来通过图神经网络（GNN）编码制造缺陷，可进一步解决3D打印中的结构公差问题。这项工作不仅为动态防护设计建立了新标准，更开创了"应变率感知"的材料开发范式，为智能自适应防护系统的研发铺平了道路。