功能梯度板振动问题的新方法研究的中期报告本项目旨在研究功能梯度板的振动问题，并提出新的解决方法。该问题涉及到复杂的材料性质和结构形态，因此需要进行深入的研究和分析。在本阶段的研究中，我们首先对功能梯度板振动问题进行了深入的研究和分析。通过对其结构和振动特性的分析，我们发现了一些关键问题和挑战，如结构复杂、非线性，难以找到解析解等。针对这些问题，我们提出了一种新的方法，即利用深度学习算法来研究功能梯度板的振动问题。具体来说，我们将利用深度学习模型学习板的振动模式，并使用这些模式来预测板在不同激励下的振动响应。此外，我们还将使用有限元分析（FEA）作为对比方法，以评估我们提出的深度学习方法的准确性和效率。目前，我们已经完成了一些初步的实验和分析，并对结果进行了初步的评估和讨论。初步结果表明，我们的方法具有良好的预测准确性和效率，并且可以很好地适应复杂的结构和多种振动模式。接下来，我们将继续改进我们的方法，并进一步深入探讨功能梯度板振动问题的解决方案。我们的最终目标是在工程实践中使用该方法，以更好地理解和设计复杂的结构体系及其振动问题。