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Reinforcement learning for inverse structural design and rapid laser cutting of kirigami prototypes

RL-Kirigami ist ein neues Rahmenwerk für inverses Design, das optimal-transport konditionelle Flussanpassung (OT-CFM) mit Reinforcement Learning kombiniert. Diese Methode generiert kompatible Verhältnis-Felder für kompakte rekonfigurierbare Parallelogramm-Quad-Kirigami und übertrifft Solver-Baselines bei der Silhouettenanpassung und Design-Machbarkeit.