近日，我院Timon Rabczuk、庄晓莹和金亚斌团队在瑞利波超表面按需优化设计领域取得重要研究进展，相关研究成果以 “On-demand optimal design of Rayleigh wave metasurfaces” 为题，发表于国际权威期刊 《International Journal of Mechanical Sciences》。该研究面向表面波调控中“目标功能明确但结构布局难以反向确定”的关键问题，提出了一种基于多重散射理论与梯度下降优化的瑞利波超表面设计方法，为振动隔离、波能聚焦、传感与能量采集等领域提供了新的理论支撑和设计路径。
研究背景
瑞利波是一类沿固体自由表面传播、并随深度快速衰减的弹性表面波，广泛存在于表面声波器件、MEMS器件和工程结构振动中。如何高效操控瑞利波的传播、聚焦与隔离，是弹性波超表面研究中的重要方向。传统超表面研究多从预设结构出发，再分析其波动特性；然而，在实际工程中往往需要根据指定功能反向设计结构，例如将波能聚焦至特定位置，或在目标区域内实现低振动响应。由于谐振器与半无限基体之间存在复杂的频率相关耦合，且谐振器空间排布构成高维设计变量，瑞利波超表面的按需优化设计仍面临较大挑战。
研究内容
针对上述问题，研究团队提出了一种面向目标功能的瑞利波超表面优化设计框架。该框架首先建立机械谐振器与半无限弹性基体之间的多重散射模型，用于准确描述瑞利波与表面谐振器阵列之间的相互作用；在此基础上，进一步构建梯度下降优化方法，并解析推导目标函数关于各谐振器位置的梯度，实现谐振器布局的高效迭代更新。通过该方法，研究团队实现了瑞利波在指定目标点的聚焦、多个声源条件下的聚焦、目标区域内的波动隔离，以及基于不同谐振频率谐振器组合的频率相关型聚焦与隔离。有限元模拟结果与理论计算吻合良好，验证了所提出方法的有效性和可靠性。
总结
本研究提出了一种面向瑞利波超表面按需功能调控的优化设计新方法，为复杂弹性表面波的聚焦、隔离与多频调控提供了高效理论工具。该研究不仅为弹性超表面的智能设计提供了通用理论工具，也为人工智能与力学深度融合提供了新的研究范式。未来，该方法有望进一步推广至兰姆波、声波、电磁波等多种波动系统，实现面向目标功能的自动化器件设计，推动智能超材料和新型波动调控器件的发展。
原文链接：https://doi.org/10.1016/j.ijmecsci.2026.111821
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