RESEARCH FOUNDATION 01
耗能内芯多尺度非线性滞回数据库
构型、尺度与完整滞回响应
RESEARCH FOUNDATION 02
多尺度耗能微结构滞回设计方法
从几何描述到显式恢复力
CURRENT WORK
物理门控潜在扩散
由目标性能反向生成构型
ADAPTIVE PHYSICS-GATED LATENT DIFFUSION
自适应物理门控的 耗能微结构扩散设计
以数据库提供构型与滞回样本，以显式理论提供可微物理先验，在潜在空间中完成目标条件驱动的微结构生成，并通过阵列组装、网格划分与循环有限元分析闭合验证链条。
- 14
- 维目标条件
- 2 × 32²
- 潜在拓扑场
- 10 × 8
- DiT 层 × 注意力头
- 481
- 点完整响应历程
00
LATENT DIFFUSION · NETWORK ARCHITECTURE
物理门控潜在扩散网络结构
TopoFormer 将微结构压缩至潜在拓扑场，理论条件与时间嵌入共同调制 PhyTopoDiff，并由显式理论和完整响应模型提供可微物理约束。
INVERSE · TARGET-CONDITIONED GENERATION
由理论需求驱动潜在空间生成
14 维理论需求经条件 MLP 注入 DiT，DDIM 从潜在高斯噪声恢复候选拓扑；解码结果通过显式理论、完整响应与有限阵列连通性共同核验。
latent
condition
physics gradient
01
ADAPTIVE PHYSICS GATING · MODEL SYSTEM
自适应物理门控扩散模型
生成器不孤立工作：TopoFormer-VAE 压缩拓扑，PhyTopoDiff 在潜在空间去噪，显式理论与 HysCurveFormer 共同形成可微响应约束，最后由有限阵列连通性门控筛选候选构型。
正向过程由已知微结构学习潜在表征与物理响应
x数据库微结构5 samples · 256 × 256
qφ(z|x)TopoFormer 后验分布μ, log σ² · 2 × 32²![]()
z0重参数化采样z₀ = μ + σ⊙ε · 2 × 32²![]()
q(𝐳t|𝐳0)双通道正向加噪𝐳t ∈ ℝ2×32×32![]()
vθPhyTopoDiff双通道潜在速度场 vθ![]()
ẑ0恢复双通道无噪潜变量x0(𝐳t, 𝐯θ, t)![]()
𝓓VAE拓扑重构p(x | ẑ0) · 256²![]()
PRETRAIN · FROZENℒVAE
x ↔ x̂ · qφ(z|x) ↔ 𝓝(0,I)
独立预训练编码器与解码器z0 + ε → vtℒv-pred
vθ(zt,t,c) ↔ vt
每个批次监督潜在速度𝓓VAE(ẑ0) → Tφ0.15 ℒtheory
p̂T,1:12 ↔ pT,1:12
显式理论响应与需求参数比较𝓓VAE(ẑ0) → Hψ0.30 ℒresponse
[p̂T, F̂(u)] ↔ [pT, FT(u)]
参数与 481 点完整曲线比较逆向过程由理论目标参数反向生成可行微结构
pT理论需求矩阵12 responses + nx, ny
c条件变换与归一化(pT − μc) / σc · ℝ14
h(c)MLP 条件编码ℝ14 → ℝ512
𝐳T ~ 𝓝双通道潜在高斯噪声𝐳T ∈ ℝ2×32×32![]()
DDIM双通道物理引导去噪PhyTopoDiff · 100 steps![]()
𝓓VAETopoFormer 解码ẑ0 → p(x) · 256²![]()
𝒢conn有限阵列连通性门控nx × ny · 4-neighbor · ≥ 0.995
FORWARD 01 / DATABASE TOPOLOGY
数据库微结构进入正向学习
已有 256 × 256 二值微结构进入预训练 TopoFormer；对应的 14 维目标条件与完整滞回历程用于后续扩散监督。
02
JOINT TRAINING OBJECTIVES · 400 EPOCHS
联合训练历程
联合目标耦合潜在速度预测、显式理论一致性与完整滞回响应约束。
联合损失收敛1 / 400 epoch
ℒ
ℒv
ℒT
ℒR
03
THEORY → GENERATION → ASSEMBLY → FINITE ELEMENT
从理论到构型生成
理论需求矩阵先经显式理论计算得到目标响应并编码为扩散条件；生成构型随后完成阵列组装与有限元计算，以生成性能闭合核验。
01 · THEORETICAL DEMAND MATRIX大尺度方形阵列
当前阶段目标条件编码
- 阵列尺度
- 4 × 10
- FE NRMSE
- 0.37%
- R²
- 1.0000
- 求解状态
- COMPLETED