超材料是一种人工设计的复合结构,能够实现普通材料不具备的超常物理特性。力学超材料作为分支之一,通过预定义的几何构型可以实现超常力学性能。负刚度力学超材料和负泊松比力学超材料二者均在能量吸收领域有着重要应用,将具有两种特性的超材料结构通过拓扑结合可以得到具有复合特性的超材料结构。本文通过将传统负刚度曲线梁结构和传统负泊松比箭头结构拓扑结合,提出了一种同时具有负刚度和负泊松比特性的新型力学超材料结构。建立了结构胞元的理论模型,在满足限制条件公式下,结构在压缩荷载下变形分成两个阶段:第一个阶段是曲线梁结构的负刚度跃越失稳变形,第二个阶段是曲线梁结构和箭头结构的负泊松比变形。研究了二维复合胞元超材料结构的变形机理,并分析了结构几何参数对超材料结构力学性能的影响。该结构变形过程中即延迟了箭头结构密实阶段的发生,又不会在曲线梁结构全部跃迁后结构反力快速增加。研究发现竖直方向阵列个数控制结构阶段一末在卸载后是否出现回迁现象;水平方向阵列个数控制结构阶段一的峰值荷载;胞元结构几何参数可以显著影响结构的比吸能,阶段吸能百分比以及等效负泊松比等指标。根据结构参数的不同,该结构在储能和耗能领域可以有不同的应用。研究和开发了一种适用于力学超材料的基于深度学习的全流程设计方案,包括力学性能的正向预测和几何参数的逆向设计两个方面:其中搭建力学性能的正向预测神经网络模型时,使用基于长短时记忆神经网络搭建的模型预测精度最高;而搭建几何参数的逆向设计神经网络模型时,使用基于常见的全连接神经网络搭建的模型足够保证精度。最后基于扩大结构的可编程性范围的目的,一方面通过引入弹塑性材料改善复合结构阶段二的力学性能,另一方面通过对复合结构形态进行改进以增加结构收缩方向的数量。加入弹塑性材料后,结构响应在阶段一基本保持不变,阶段二的承载力上升,但负泊松比现象减弱。复合结构形态改进后,结构阵列方向从二维扩展到三维,在竖向压缩荷载下,三维复合超材料结构变形过程与二维复合超材料结构类似,也分成两个阶段变形。