概述
设计用于生物医学成像和传感应用的压电微机械超声换能器需要在满足严格频率目标的同时，平衡灵敏度、带宽等相互竞争的性能指标。传统的顺序仿真-构建-测试循环对全局设计空间的洞察有限。
核心技术：MultiphysicsAI工作流
本白皮书展示了Quanscient MultiphysicsAI工作流，它结合了可扩展的基于云的多物理场仿真与精确的AI代理建模，以实现快速逆向设计。
该工作流的核心在于：
- 云仿真与AI建模结合：利用云端资源进行大规模参数化有限元仿真，生成训练数据。
- 神经网络代理模型：基于10,000个随机化几何结构的耦合压电-结构-声学仿真数据进行训练，生成可快速预测关键性能指标的AI代理模型。
技术实现与效果
模型性能：训练所得的AI代理模型，对于发射灵敏度、中心频率、分数带宽和电阻抗等关键性能指标的预测，平均误差为1%，推理时间低于毫秒级。
优化成果：通过帕累托前沿优化，在将中心频率稳定在12 MHz（偏差±0.2%）的同时，成功将分数带宽从65%提升至100%，并将灵敏度改善了2-3 dB。
效率提升：这一方法将以天为单位的传统手动迭代过程，转变为在标准计算资源上仅需数秒即可完成的、透明的、数据驱动的设计空间探索，以最小的工程开销实现了经验证的性能改进。
应用价值
该方法为MEMS工程师、生物医学设备开发者和多物理场仿真专家提供了一个实用的AI加速工作流程，用于优化压电微机械超声换能器，使其能够在几分钟内探索灵敏度与带宽之间的复杂设计权衡，而非耗时数日。
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