【源码】基于Python的一维光声晶体腔结构优化系统

项目简介

本项目借助机器学习技术优化一维光声晶体腔结构，以提升其光声耦合效率。依据相关文献中的模型与算法，开发了Python脚本，实现一维光声晶体腔结构的自动化优化，核心是利用高斯过程回归对模型进行优化并生成边界曲线。

项目的主要特性和功能

1. 自动化优化：运用高斯过程回归机器学习算法优化一维光声晶体腔结构，寻找最优光声耦合系数。
2. 模型加载与修改：可加载预定义物理模型（如COMSOL模型），并按特定算法自动修改模型参数。
3. 计算接口：能计算模型关键参数（如光学模式和机械振动），并将结果保存至文件。
4. 边界曲线生成：生成并导出模型的边界曲线数据。
5. 可视化功能：通过绘图函数展示优化过程结果，便于分析理解。

安装使用步骤

前提准备

1. 确保计算机安装Python 3.11版本。
2. 使用pip安装必要的库和模块，包括mph（版本1.2.3）、comsol（版本6.0）、bayesian-optimization（版本1.4.3）、numpy（版本1.24.2）和matplotlib（版本3.7.1）。

使用步骤

1. 下载并解压项目文件。
2. 打开终端或命令提示符，进入项目文件夹。
3. 运行主脚本ML-guided-optomechanical-crystal-optimization.py。
4. 脚本会自动完成模型的加载、修改、计算和优化，优化结果会保存到指定文件夹。

注意：本项目目前处于自用阶段，部分接口可能未调整完善，存在兼容性问题，后续会逐步改进并发布更新版本。如有问题或建议，可通过issue反馈。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】