【摘 要】
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磁电耦合特性是磁电复合材料转化磁能与电能的性能。目前主要通过磁电复合材料复合方式、材料组成、尺寸大小,外界条件等方面对耦合特性进行研究。本文研究PZT-5和Terfenol-D材料组成的四、六、八层层状磁电复合材料的耦合特性。此外,针对磁电多相复合材料优化提出基于机器学习（ML）研究优化结构和耦合特性的方法。本文展开的工作:首先,基于有限元理论建立磁电层合结构的有限元模型。结合Comsol有限元分
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磁电耦合特性是磁电复合材料转化磁能与电能的性能。目前主要通过磁电复合材料复合方式、材料组成、尺寸大小,外界条件等方面对耦合特性进行研究。本文研究PZT-5和Terfenol-D材料组成的四、六、八层层状磁电复合材料的耦合特性。此外,针对磁电多相复合材料优化提出基于机器学习（ML）研究优化结构和耦合特性的方法。本文展开的工作:首先,基于有限元理论建立磁电层合结构的有限元模型。结合Comsol有限元分析软件研究压电层为PZT-5和磁致伸缩层为Terfenol-D的四、六、八层磁电层合结构内部铺层次序和外部边界条件对其磁电耦合性能的影响,同时考虑了磁致伸缩层与压电层厚度比a对磁电性能的影响。结果表明在所有结构中,厚度比a=0.8的（磁/电/电/磁）铺层结构的磁电耦合性能在左端固定时最佳。随后,制备厚度比a=1、0.8、0.5的（磁/电/电/磁）铺层结构的试件并设计搭建磁电耦合效应测试平台。通过实验研究了三种试件磁电电压系数与直流偏置磁场强度、交流磁场频率的关系。发现在谐振状态下的磁电电压系数是低频下的60倍左右,以及随着直流偏置磁场的增大,谐振频率会先减小后增大、磁电电压系数会先增大后减小的现象。除此之外研究了交流磁场强度对磁电耦合性能的影响。最后,提出基于机器学习算法预测磁电多相复合材料的耦合效应和优化结构的方法。以有限元法（FEM）建立ML算法训练和测试的数据库,采用卷积神经网络（CNN）和人工神经网络（ANN）算法作为ML算法。通过研究训练数据密度、迭代次数等参数对CNN和ANN精度的影响,构造出参数合理、预测精度较高的网络模型。为提高预测效率与预测精度,研究了两种类型的磁电多相复合材料（L-T、L-L）、两种磁致伸缩相体积分数（12.5%、25%）和两种系统尺寸（8×8,16×16）。与有限元方法得到的结果进行比较,其预测精度能达到约97%。同时在前20个优化结构中,ANN、CNN预测到的FEM结果在50%以上。为磁电多相复合材料优化提供了一种新的思路。
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