在现代工程领域，优化压电微机械超声波传感器（PMUT）已成为推动生物医学成像和传感技术发展的关键。然而，传统的设计流程，如模拟-构建-测试的循环方法，难以全面探索复杂的设计空间，进而限制了性能的提升。近日，由《IEEE Spectrum》与Wiley联合发布的一份技术白皮书详细阐述了一种全新的基于AI加速的工作流，为制造工程师、医疗器械开发者以及多物理场专家提供了全新的设计思路和工具支持。
通过Quanscient MultiphysicsAI工作流，设计PMUT的过程从传统的试错迭代转变为数据驱动的逆向优化模式。该方法将基于云端的有限元法（FEM）多物理场模拟与精确的人工智能代理模型相结合，形成一个智能化、可扩展的优化系统。研究表明，这种工作流显著提升了设计效率和性能优化能力。例如，在优化传感器灵敏度与带宽权衡的案例中，工程师在短短几分钟内完成了以往需要数日的迭代工作，大幅提升了设计探索的透明度与效率。
这一工作流的核心在于利用10,000组随机生成的几何参数进行模型训练。通过高效的数据处理和AI代理建模，模型预测关键性能指标（如发射灵敏度、中心频率、带宽分数和电阻抗）的平均误差仅为1%，且推理耗时低于一毫秒。其性能优化结果尤为瞩目，带宽分数从65%增加至100%，灵敏度提高了2至3 dB，同时保持12 MHz中心频率的波动范围在±0.2%以内。
PMUT在生物医学成像和传感应用中需要在灵敏度与带宽之间取得理想的平衡，同时满足严格的频率要求。该白皮书通过案例研究展现了如何优化包括四个几何参数在内的复杂设计配置。通过多达10,000次的压电-结构-声学耦合模拟，研究团队以最小的工程资源投入获得了经验证的性能改进。整个过程不仅减少了人工重复性操作，还提供了透明的数据支持，使设计参数的优化更加科学和高效。
IEEE Spectrum 作为 IEEE 的旗舰出版物，一直致力于揭示技术发展的前沿趋势。本次白皮书的发布不仅体现了人工智能在多物理场模拟和逆向设计中的强大应用潜力，更为超声传感器领域的工程开发者提供了一种全面高效的解决方案。这一成果为从事压电器件设计的研发团队提供了新的视角，推动生物医学影像领域迈向一个更加智能和高效的未来。
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压电技术优化这块真是高能量领域，未来工程可期，脑海中已经浮现了一片技术蓝海！