FDTD（时域有限差分法）是一种广泛应用于电磁场仿真的数值方法，适用于超表面结构的模拟。结合Python的自动化与优化能力，可以实现高效智能设计。利用Lumerical FDTD等工具提供的API接口（如lumapi），通过Python脚本控制仿真流程。Python调用FDTD软件完成结构参数设置、网格划分、光源定义及结果提取。自动化优化中常用遗传算法、粒子群算法等智能算法，通过Python编写优

与此同时，人工智能（AI）技术正加速渗透到电池研发各环节，从电池性能预测到寿命评估，从结构优化到充电策略制定，AI 凭借其强大的数据挖掘与分析能力，正重塑电池技术的研发范式。国际趋势方面，Nature、JES 等顶尖学术期刊持续聚焦“多物理场耦合”、“AI+电池”等交叉研究前沿，COMSOL 与 AI 技术融合驱动的电池建模与仿真创新研究正成为全球热点。人工智能与多物理场耦合电化学模型的融合1.人

例如，电池热管理仅依靠传热学理论难以精确描述其复杂热行为，电极材料的力学稳定性分析也离不开电化学与力学的交叉探讨。与此同时，人工智能（AI）技术正加速渗透到电池研发各环节，从电池性能预测到寿命评估，从结构优化到充电策略制定，AI 凭借其强大的数据挖掘与分析能力，正重塑电池技术的研发范式。国际趋势方面，Nature、JES 等顶尖学术期刊持续聚焦“多物理场耦合”、“AI+电池”等交叉研究前沿，COM

光学神经网络（Optical Neural Networks, ONNs）是一种利用光学元件（如透镜、激光器、空间光调制器等）实现神经网络计算的新型架构。其核心优势在于高速并行计算和低能耗，尤其在矩阵乘法等线性运算中表现突出。

超表面（Metasurface）是一种人工设计的二维结构，能够调控电磁波的相位、振幅和偏振等特性。时域有限差分法（FDTD）是模拟电磁场分布的经典数值方法，而Python凭借其丰富的科学计算库（如NumPy、SciPy）和机器学习框架（如TensorFlow、PyTorch），为超表面的智能设计提供了高效工具。两者的联合仿真可实现从结构优化到性能验证的全流程自动化。

结合传感器数据，利用深度学习（如卷积神经网络）识别裂缝位置和程度，触发嵌入修复剂的微胶囊响应。大规模时序数据适合LSTM。通过贝叶斯优化调整水灰比和纤维掺量，使复合材料28天抗压强度提升18%，实验次数减少70%。：通过监督学习算法（如随机森林、支持向量机）预测抗压强度、耐久性等力学性能，减少实验成本。：采用强化学习或生成对抗网络（GAN）探索新型配方组合，加速高性能材料的开发周期。（注：以上代码

例如，深度学习模型已被用于设计超构表面、光子晶体和集成光路，显著缩短设计周期。神经网络可以校准单光子源的工作参数，优化纠缠光子对的产生效率。基于历史数据的机器学习模型能够预测器件在不同工作条件下的性能变化。研发专用的光电计算芯片，将部分机器学习任务卸载到硬件层面，满足低延迟要求。建立统一的测试基准和评估指标，便于不同研究方法间的比较。该领域的发展将继续受益于算法创新和光子技术进步的双重驱动，为下一

国家需求层面，我国《“十四五”智能制造发展规划》在《智能制造技术攻关行动》专栏中，将“产品优化设计与全流程仿真、基于机理和数据驱动的混合建模、多目标协同优化等技术”列为关键核心技术。《国家自然科学基金机械工程学科发展战略报告》中将 “高性能机电装备设计与制造”列为优先资助领域，重点研究方向包括“复杂机电系统多学科集成，精准成形制造，数据驱动的智能制造系统，多维多参数测量与微纳制造”，为创新装备制造

代谢组学是近年发展快速的一门学科，目前在医学、植物学、微生物学、毒理学、药物研发等多个领域中得到了广泛的应用。如何从复杂的代谢组学数据中提取出有价值的信息，筛选出潜在的生物标志物成为近年来代谢组学研究的热点和难点。网络药理学能够通过计算机模拟算法、运用组学、高通量筛选及网络分析等技术揭露药物-靶点-疾病之间复杂的网络信号关系,已经成为揭示生物系统复杂功能和行为的有力工具。

声学超材料是一种人工设计的复合材料，通过特殊的结构或排列方式实现对声波的调控。其核心特性包括负折射、声隐身、超常吸声等，突破传统材料的物理限制。采用贝叶斯优化自动调整结构参数（如单元尺寸、空腔形状），以目标频段的传输损失或吸收系数为优化指标。6.2.梯度超表面的设计维度：介绍如何通过调控单元的形状、取向或尺寸梯度来实现对波前的特定调控。目标：掌握AI驱动优化全流程,定义设计变量、优化目标（轻量化、