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基于多保真机器学习集成框架和高通量飞秒激光加工的 Inconel 光子表面逆向设计
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原文中文，约500字，阅读约需2分钟。
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内容提要
我们展示了一种多保真度（MF）机器学习集成框架，用于逆向设计光子表面。该框架基于高通量飞秒激光加工制备的11,759个样本的数据集进行训练。实验证明该方法在能量收集应用中的光子表面逆向设计中具有强大的工具。
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关键要点
- 展示了一种多保真度（MF）机器学习集成框架，用于逆向设计光子表面。
- 该框架基于高通量飞秒激光加工制备的11,759个样本的数据集进行训练。
- MF集成结合了初始低保真度模型和高保真度模型，通过局部优化改进设计解决方案。
- MF集成能够生成多个不同的激光加工参数集，且能以高精度产生相同的目标输入光谱发射率。
- SHapley Additive exPlanations分析显示激光参数与光谱发射率之间的可解释性关系。
- 通过制备和评估光子表面设计，MF集成得到了实验验证，证明其在能量收集应用中的有效性。
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