拓扑感知表示学习用于 TPMS 力学超材料
原文标题：Learning Topology-Aware Representations for Mechanics-Relevant TPMS Metamaterials
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研究提出将持续同调融入 DMAE 骨干的拓扑感知表示学习框架，显式编码全局结构连通性，并采用持续同调引导的掩码策略与辅助解码器。在两个 TPMS 数据集上，家族分类最高提升 3.9%，无监督属性聚类最高提升 26.7% 与 51.5%，回归 R² 达 0.993。结果表明持续拓扑是三维力学超材料表示学习的有效归纳偏置。
- 问题
- TPMS力学超材料表示学习未显式利用全局结构连通性。
- 方法
- 将持续同调融入DMAE骨干，配持久性引导掩码与辅助同调解码器。
- 结果
- 家族分类最高提升3.9%，无监督属性聚类提升26.7%与51.5%，回归R²达0.993。
- 影响
- 为三维超材料设计与力学分析提供拓扑归纳偏置，可迁移到其他几何学习任务。
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