有限元与相场代理模型

铁电针尖诱导电畴翻转三维相场模拟的机器学习代理模型

相场方法可研究铁电畴结构的电学调控，但计算量大，限制了其在逆向设计中的应用。本文构建机器学习代理模型，加速针尖诱导电畴翻转的三维相场模拟：通过动态处理边界条件，可在不同针尖位置和外加电压下准确再现翻转轨迹，相对直接求解器的误差低于 10%，并可稳定预测整个形貌演化路径。该框架最高可获得约 2500 倍加速，为可计算的畴结构设计与逆向问题提供了途径。