声学超材料作为新兴的前沿交叉领域，正推动声学设计从“被动应对”向“主动智能”变革。传统声振设计在面对低频减振、复杂波场调控等挑战时，常依赖经验试错，难以高效寻优。将有限元/边界元等数值仿真与人工智能算法深度融合，已成为突破性能瓶颈、实现声学器件性能跨越的核心动力。
在国际前沿领域，声学超材料研究已从“带隙探索”进入“功能定制”新阶段。遗传算法、深度学习等逆向设计方法，助力开发出声隐身斗篷、超分辨声成像等颠覆性器件，成果频现顶级期刊。掌握“仿真+AI”联合设计能力，是在智能声学国际竞争中占得先机的关键。
国家战略层面，我国在高端装备、智能制造等领域的发展规划，对振动噪声控制、声学环境优化提出了更高要求，亟需兼具扎实声学理论基础与先进算法实践能力的复合型创新人才。《“十四五”智能制造发展规划》中强调数字化、网络化、智能化融合发展。能够利用AI技术提升声学设计的效率与极限，正是服务国家在重大装备、交通运输等领域实现降噪减振需求的具体体现。
为了应对这一时代需求，培养掌握“声学仿真+AI”现代化设计工具的专业人才，我们特推出《声学超材料与AI驱动的声振仿真优化设计》培训课程。本课程旨在系统传授从声学超材料基础理论、仿真建模、能带计算，到AI代理模型构建、智能优化算法集成及顶刊案例复现的全链条逆向设计能力，助力学员解决前沿科研与工程开发中的复杂声振问题。本次培训会议主办方为北京软研国际信息技术研究院，承办方为互动派（北京）教育科技有限公司，会议会务合作单位为北京中科纬来智能科技有限公司，相关事宜通知如下：
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专题一 |
（详情内容点击上方名称查看） 2026年01月10日-01月11日 2026年01月17日-01月18日 |
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专题二 |
（详情内容点击上方名称查看） |
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专题三 |
（详情内容点击上方名称查看） |
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目录 |
主要内容 |
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基础入门与工具夯实 |
1. 结构声学基础与有限元基础 1.1.结构振动与声波辐射基本理论 1.2.有限元法核心思想与仿真流程简介 1.3.HyperWorks/OptiStruct、COMSOL仿真软件平台介绍 案例实践： 1. 基于HyperWorks/OptiStruct的悬臂梁模态分析全流程 2. COMSOL声-固耦合初探 ①建立三维声学腔体与二维弹性板耦合模型 ②设置声-固耦合边界条件，分析弹性板振动对腔内声场的影响 |
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声学超材料核心技术 |
1. 曲板类超材料设计与能带分析 1.1.声学超材料的分类与隔振机理 1.2.曲板类超材料的设计原理 1.3.Bloch定理与周期性结构能带结构 1.4.有限周期模型与无限周期模型（能带结构）的关联与转换 案例实践：曲板超材料能带计算与带隙分析 ①在COMSOL中建立已发表论文的曲板超材料周期性单元模型 ②设置周期性边界条件（Floquet-Bloch边界条件），计算其能带结构 ③分析带隙特性，理解几何参数对带隙位置和宽度的影响 |
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1. 宽频隔振与智能优化设计 1.1.梯度超材料与超胞法设计原理 1.2.智能优化算法（遗传算法、粒子群算法）原理及其在超材料设计中的应用 案例实践：COMSOL与MATLAB联动的遗传算法优化 ①基础仿真：建立参数化声子晶体模型，计算基础能带。 ②智能优化：通过LiveLink for MATLAB，设置遗传算法优化带隙宽度。 ③基于上述模型，设计一种梯度变化的超材料（如曲板高度梯度变化） |
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AI赋能的声振优化 |
1. AI代理模型技术理论与实战 1.1.AI增强设计的核心：为何需要代理模型？ 1.2.代理模型原理：Kriging模型、神经网络模型及其适用场景 1.3.代理模型精度评估指标：如R²（决定系数）、RMSE（均方根误差）等 案例实践：超材料/结构参数的神经网络代理模型构建 目标：实现从仿真数据到快速预测模型的转化 ①脚本驱动COMSOL软件参数化扫描关键设计变量，自动生成训练数据集 ②利用Scikit-learn等训练神经网络代理模型，预测声振性能 ③验证代理模型的精度与可靠性 |
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1. 基于AI代理模型的轻量化与多目标优化 1.1.多目标优化算法（如遗传算法）原理及其在工程优化中的优势。 1.2.基于代理模型的全局优化工作流：如何快速寻优。 案例实践：汽车摆臂结构轻量化与减振多目标优化 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、减振）与约束条件。 ①调用已训练的代理模型，结合遗传算法进行多目标优化求解。 ②结果后处理，获得并分析帕累托前沿。 |
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顶刊复现与智能检测 |
1. 顶刊论文复现：梯度超表面弯振波抑制 1.1.超表面对弹性波前调控的物理机制。 1.2.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。 1.3.复现论文《Composite Structures》核心思想与技巧 案例实践：复现梯度超表面模型 目标：深度训练复杂模型构建、边界条件设置与精准复现的能力 ①聚焦如何将论文中的文字与示意图转化为可计算的有限元模型 ②详解复杂边界条件与网格划分的实操技巧 ③复现梯度超表面对弯曲波的调控效果，并与论文结果对比 |
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1. AI+声信号识别—智能检测技术 1.1.声信号检测与声源识别、定位基本理论 1.2.基于深度学习的机械声识别、定位诊断流程（信号处理、特征提取、分类） 案例实践：声信号测试与Python智能诊断 ①声信号测试分析： 1)使用信号测试分析软件处理收集的交通声信号，进行频谱分析等处理。 2)进行梅尔频谱分析，制作相关数据集 ②构建AI诊断模型：在Python中使用scikit-learn等库 1)数据准备：加载包10种交通声的数据集 2)特征工程：从信号中提取时域、频域特征、梅尔频谱等 3)模型训练：构建并训练一个卷积神经网络模型 4)模型评估：使用测试集评估模型对不同声类型的分类、定位准确率 |
部分案例图展示：
