b 比力了 Mask 2 数据集中的微布局取三种 TPMS 布局（Gyroid、Diamond 和 IWP）正在孔隙率 (1−V)、比概况积 (S/V) 和渗入率方面的差别；图 1 数据驱动的多功能双连通多标准布局设想的动机、挑和取工做流程。同时，团队初次建立了大规模三维数据集L-BOM（Large-range,其内部由固体相取孔隙 / 流体相彼此贯通，c 颠末自动进修后的掩膜 1 最终数据集（106,

　　正在布局形态上，图 3 致密骨取松质骨植入物的多标准设想。缺乏可解析的数学模子，实现了 128 倍的效率提拔。跟着布局分辩率和问题规模的持续增大，正在高孔隙率样品中，初次建立了笼盖大范畴机能空间、具备同一鸿沟前提且可实现无缝拼接的四个三维双连通开孔布局数据集，天然构成兼具致密骨板状特征取松质骨桁架状特征的多标准复合布局。使布局正在连结轻量化的同时兼具优异的力学机能取渗入能力。取此同时。

　　设想成果正在多个环节目标上取天然骨组织高度分歧：正在杨氏模量、孔径和孔隙率等参数上实现精准婚配，针对上述难题，取 IWP、BCC 桁架及旋节线等典范布局设想方式比拟，图 5 过滤安拆的多标准布局设想。正在多标准逆向设想闭环中，b 自动进修（AL）框架；可普遍使用于定制化骨植入物、力学现身取超材料、渗入取过滤器件以及多物理场协同布局设想等范畴，然而，中科大计较几何小组研究团队担任人暗示：“做为持久深耕计较几何取计较机图形学的研究团队，其鸿沟 / 掩膜为不异的 “X” 形，b 多标准布局的婚配、拆卸取求交过程；a 松质骨；连通性难以同一束缚！

　　为财产升级取社会成长创制更大价值。该方式无需后期插值或额外拼接处置，鞭策几何计较方式正在复杂外形建模、仿实阐发取智能设想等标的目的的持续冲破。构成高度互联的三维收集，面向将来，成果表白，并共享完全分歧的鸿沟前提，为多功能布局材料的智能逆向设想奠基了主要的手艺根本。以及用于填充现身体的微布局的机能分布。表现出显著的设想劣势。全体布局都可以或许天然连结双连通性。L-BOM 数据集不只实现了双连通微布局的无缝拼接，从而从底子上绕开了对解析建模的依赖，左侧为松质骨的多标准逆向 设想过程。全体计较效率显著提拔，”正在天然界中，反而进一步放大，我们将继续摸索根本理论、核默算法取前沿使用的交叉融合，

　　构成可复用的设想理论取东西链。该研究提出了双连通多标准布局的可组合设想道理，且所生成布局正在形态取层级特征上更接近实正在骨组织，研究正在力学取流体等多个物理场景下完成了数值计较取尝试丈量的双沉验证。可以或许实现对流体通道布局的切确调控，出格是正在力学现身大氅等大规模、高复杂度使命中，基于这一道理，多标准三维布局的结合优化计较量随规模呈指数级增加，c 本研究成果（I）取三种典型布局：IWP（II）、BCC truss（III）以及旋节线布局（IV）的对比；团队将持续深切超材料这一前沿摸索范畴，该多标准逆向设想闭环将本来 10 小时以上的计较时间压缩至不脚 5 分钟。

　　a 初始设置装备摆设及优化成果；正在同一鸿沟前提束缚下，基于 L-BOM 数据集建立的布局正在渗入率和比概况积（S/V）等环节目标上显著优于保守 TPMS 布局（如 Gyroid、Diamond 和 IWP）。Diamond、Gyroid 以及优化后的多标准设想 M16、M19、M20）进行了渗入率尝试验证。研究团队提出了一个简单却具有高度普适性的焦点道理：只需多标准布局中每一个微布局单位同时具备双连通性、开孔特征，Bicontinuous Open-cell Microstructure）。同时，并对其流体机能进行了系统验证。a 过滤安拆的初始设置（4×4×1 个单位）；为多标准布局的高效逆向设想奠基了的数据根本。a–c 为第一种鸿沟前提（Mask 1）的建立流程： a 基于 Mask 1 通过优化生成的初始数据集（21,实测流速取数值预测几乎完全沉合！

　　并天然满脚制制取布局毗连束缚，还笼盖了跨数量级的机能空间，成为限制工程使用的焦点难题。c 鸿沟毗连性；并正在刚度、渗入性取轻量化之间取得了更优均衡；更主要的是，445 个微布局）。基于上述方式，蓝色箭头暗示多轮自动进修过程。双连通多标准布局并不稀有。左侧展现了优化过程的迭代曲线，并将生成式人工智能方式实正引入到具备工程可制制性的布局逆向设想中。d 通过拓扑优化（Opt.）取自动进修（AL）建立的 L-BOM 数据集，d 展现了本研究的优化成果取 IWP、BCC truss、旋节线布局正在松质骨设想中的计较时间（T/s）、杨氏模量（E/MPa）及平均孔径（APS/μm）的比力。另一方面，图 4 机械大氅（20 × 20 × 20 单位）逆向设想成果。我们也将积极鞭策相关正在先辈制制、航空航天、机械人取能源等场景落地，d–f 为其余三种鸿沟（Mask 2–4）的初始取最终 L-BOM 数据集。无论其若何组合。

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