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ETH苏黎世理工与代尔夫特理工大学在《自然-机器智能》发表DiffuMeta框架,利用生成式AI实现3D超材料逆向设计。传统拓扑优化需大量仿真且难以处理非线性薄壳结构,而体素AI生成成本高、曲面粗糙。DiffuMeta将复杂3D几何转化为代数语言序列,让扩散Transformer像处理文本一样生成结构。只需输入目标应力-应变曲线,即可自动输出对应晶胞,同时控制多个力学性能。测试中,100%生成结构为全新拓扑,74%满足要求(随机组合仅3.2%),非线性目标误差低于4.6%。3D打印实例验证了其加速开发定制化功能材料的能力,为力学超材料设计带来更准、更快、更省的新路径。
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