串联双网络：基于ResNet正向建模与cVAE逆向学习的材料设计框架

news2026/3/20 15:35:15

串联双网络：基于ResNet正向建模与cVAE逆向学习的材料设计框架摘要逆向设计是材料科学和光子学领域的前沿方向，旨在从目标性能出发自动生成满足需求的结构参数。然而，逆向设计面临的根本挑战是“一对多映射”问题——多个不同结构可能产生相似的光学响应，导致传统神经网络训练难以收敛。本文提出一种串联双网络架构，将基于ResNet的正向预测网络与基于条件变分自编码器（cVAE）的逆向生成网络级联，实现高效、准确的逆向设计。正向网络学习从结构到光谱的映射，逆向网络学习从目标光谱到结构参数的生成，而串联结构通过冻结预训练的正向网络，将逆向网络的输出映射回光谱空间进行约束，有效解决了一对多映射带来的训练不稳定性。文章详细阐述模型的理论基础、网络架构设计、训练策略和代码实现，并通过超表面结构设计案例验证方法的有效性。完整代码基于PyTorch实现，涵盖数据生成、模型定义、训练流程和逆向设计推理，为研究人员提供可复现的技术方案。关键词：逆向设计；串联神经网络；条件变分自编码器；残差网络；一对多映射；超表面1. 引言1.1 逆向设计的挑战与机遇纳米光子结构和功能材料的传统设计模式长期依赖于参数扫描、数值优化和物理直觉驱动的试错过程。设计者首先构想一个初始结构，利用电磁仿真（如FDTD、FEM）计算其光学响应，将结果与目标响应比较，然后手动调整结构参数并重复仿真，直至满足设计要求。这种正向设计范式存在三个根本性局限：其一，每次设计迭代都需要计算密集的电磁仿真，当结构参数空间高维时，计算

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：http://www.coloradmin.cn/o/2430332.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系多彩编程网进行投诉反馈，一经查实，立即删除！