AcoustiPrint：物理引导神经逆设计实现可制造声学结构
原文标题：AcoustiPrint: Physics-Guided Neural Design of Manufacturable Acoustic Structures
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该 arXiv 论文提出 AcoustiPrint，一种物理信息神经网络架构，用隐式神经表示（INR）建模三维几何，并在评估声学响应前通过可打印性算子施加逐层自支撑、离散材料选择与整体连通性约束。为让梯度穿过不可微的离散制造约束，作者采用代理梯度与自监督可打印性目标。方法在个性化经颅聚焦超声上验证，焦点精度优于基于密度与基于相位的基线。
- 问题
- 三维结构逆设计中，离散不可微的制造约束导致优化几何与实际可制造结果脱节。
- 方法
- 用隐式神经表示建模几何，在评估物理响应前先过可打印性算子，并用代理梯度回传穿过离散约束。
- 结果
- 在个性化经颅聚焦超声上焦点精度优于基于密度与基于相位的基线；未给出具体数值。
- 影响
- 把可制造性直接嵌入逆设计回路，工程师可少做后处理修补，直接得到能打印的声学器件。
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