AndersOnLin4 超吸波体AI代理建模 Skill
在用户「comsol+ai+超吸波体」大创项目上的操作手册。项目定位、目录路径、数据契约、技术路线、已踩坑均已固定，直接复用，避免重复提问与重复排查。
项目定位（固定事实，不可变）
- 项目：基于机器学习的超薄超材料吸波体代理建模与全局寻优（中国矿业大学大创）
- 国创赛项目名（暂定）：基于机器学习的超材料吸波体智能设计系统
- 最终目标：产出「逆向设计程序」——给定目标吸收频谱，自动生成并搜索多种候选结构；不是产出某个具体超材料模型
- 当前阶段：正向代理模型（参数→频谱）+ 全局寻优已完成；逆向设计（频谱→参数）为规划方向
- 主项目目录：
G:\文档\工作文件归类\comsol+ai+超吸波体\ - AI 产出目录：
G:\文档\工作文件归类\comsol+ai+超吸波体\ai agent\（用户要求：所有 AI 生成文件落这里）
详见 references/project.md
关键约束（必须遵守）
- 文件落盘：所有 AI 生成的产出文件写入
ai agent目录，不要散落在项目根目录。 - 数据格式固定：训练数据用 CSV 契约（
w,h,A0..AN+freq.csv），吸收率换算A = 1 - 10^(S11_dB/10)，不要随意另造格式。 - 正向 / 逆向不混淆：正向 = 结构参数 → 吸收率频谱（已完成）；逆向 = 目标频谱 → 结构参数（目标）。两者技术路线不同，见 roadmap。
- 现状以 README 为准：项目方法论详见
README_项目工作线路与代理模型原理.md，答疑前先读它。 - 务实原则：客观真话、利弊分析、拒绝生硬 AI 文风（来自用户档案）。
调用方式
本 skill 为知识型 skill，无需执行脚本。当用户提出超吸波体代理建模 / 逆向设计相关需求时：
- 先读 references/project.md 确认项目现状、路径与已有成果。
- 按需求匹配对应功能域（见下方），读取对应 reference 执行。
- 遇到报错 / 概念疑问，先查对应 reference 的「踩坑 / 注意事项」，避免重复排查。
功能域
项目现状与路径
项目定位、目录结构、已完成成果、已产出文件清单、关键技术指标。详见 references/project.md
数据格式（CST → CSV）
CSV 数据契约、S11(dB) → 吸收率的换算、从 CST 导出到训练数据的完整链路、合成数据生成。详见 references/data-format.md
代理建模（训练与评估）
X/Y 的定义、模型训练核心（fit）、PCA 降维、模型对比（RF/DNN/KNN/GP/SVR）、评估指标（RMSE）。详见 references/surrogate-modeling.md
逆向设计与路线
逆向设计目标澄清、优化式 vs 生成式两条路线、分步路线图、待办决策清单、报名/竞赛待确认项。详见 references/roadmap.md
待办决策（最高频，尚未最终确定）
- 报名表：项目名称（推荐「基于机器学习的超材料吸波体智能设计系统」）/ 所属领域（推荐信息技术服务业）/ 所在地（江苏省徐州市）
- 逆向设计路线：交付物形态（命令行 vs 图形界面）/ 结构空间范围（单拓扑多参数 vs 多拓扑）
- 下一步：是否写 Python 版 CST txt 解析器（替代 MATLAB 数据预处理）
注意事项
- 不重复造轮子：项目里已有可运行的 MATLAB（
代码_代理模型与优化\MATLAB\）与 Python（代码_代理模型与优化\Python\surrogate_optimization.py）代码，优先复用与解释，除非用户明确要求重写。 - 代理模型原型：
ai agent\代理模型原型\demo_surrogate.py是最小可运行原型，用于讲清「数据→训练」流程；真实数据接入见 data-format.md。 - 诚实告知局限：当前只有 2 个设计变量（w、h）与单一拓扑、400 组数据；逆向设计尚未实现，属规划方向，勿夸大。