Machine learning-enabled inverse design of bimaterial thermoelastic lattice metamaterials
Este trabalho apresenta o projeto inverso habilitado por aprendizado de máquina de metamateriais termoelásticos de rede bimatéria com estrutura híbrida de favo de mel, utilizando simulações de alta capacidade e modelos de redes neurais para prever propriedades efetivas e otimizar características geométricas e materiais para atender a requisitos específicos de aplicações de engenharia.