受生长启发的机械点阵图生成与逆向设计
原文标题：Growth-Inspired Graph Generation and Inverse Design of Mechanical Lattices via Dot Matrices Database Augmentation and GCNN
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论文提出受生物形态发生启发的图生成框架，用离散点阵作为候选节点，通过跨层与层内顺序生长构建机械点阵结构。使用图卷积神经网络学习拓扑-性能映射并预测压缩刚度，结合快速结构采样实现逆向设计。目标刚度 1000 MPa 时预测 1042.43 MPa，有限元验证为 1027.49 MPa。
- 问题
- 机械点阵结构如何按目标刚度自动生成并逆向设计。
- 方法
- 受形态发生启发做跨层与层内顺序生长的图生成，用 GCNN 代理预测压缩刚度并采样反设计。
- 结果
- 目标刚度 1000 MPa 时预测 1042.43 MPa，有限元验证 1027.49 MPa。
- 影响
- 把生成式拓扑设计与代理模型结合，可加速点阵材料按性能指标定制。
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