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公开(公告)号：CN118568861A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410714079.8
申请日：2024-06-04
申请人： 大连理工大学
IPC分类号： G06F30/15 , G06F30/23 , G06F119/14 , G06F119/08
摘要： 一种面向加筋薄壁结构热变形抑制的热力耦合拓扑优化设计方法，属于热薄壁结构的加筋优化技术领域。首先，进行热薄壁结构的有限元建模。然后，建立可加筋区域层单元的弹性模量与设计变量间的数学表达。随后，建立以热薄壁结构蒙皮区域的应变能最小化为优化目标的热力耦合拓扑优化列式，更新热薄壁结构在优化中的等效温度载荷，进行热力耦合平衡方程求解，得到力学性能响应并以此进行灵敏度分析。最后，设计阈值，对优化结束后低于阈值的单元进行删除，保留高于阈值的单元，获得热薄壁结构的加筋创新构型。本发明可获得清晰的加强筋布局拓扑构型，抑制温度所引起的灰度问题，充分利用单元刚度来提高热薄壁结构整体的刚度，实现热薄壁结构在高温下的承载并减少热变形的需求。
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公开(公告)号：CN116468104A
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202310326728.2
申请日：2023-03-30
申请人： 大连理工大学
IPC分类号： G06N3/088 , G06N3/084 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N5/04 , G06F17/12 , G06F17/13 , G06F17/14 , G06F17/15 , G06N3/048 , G06F30/17 , G06F30/23 , G06F30/27 , G16C60/00 , G06F111/10 , G06F113/24
摘要： 一种基于变分原理的面向神经算子训练与偏微分方程组求解的统一方法、介质及产品，包括：从偏微分方程组的参数空间中抽样形成仅含离散参数场的数据集，划分为偏移集、测试集、无标签集，将无标签集分为多个批次，并形成边界条件的掩码张量；使用神经算子模块预测无标签集中离散参数场样本的节点解，得到离散化的泛函作为系统泛函的估计；计算泛函估计关于节点解的梯度，将其范数作为最小化目标，获取当前节点解的更新步长，更新模块的权重。本发明将求解偏微分方程组算子和训练神经算子两个任务统一在一个框架内完成，引入变分操作构建无标签的优化目标以替代数据驱动的训练误差项，节省生成用于构建数据驱动误差项所需的大量标签的时间与算力。
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公开(公告)号：CN111859790A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010649313.5
申请日：2020-07-08
申请人： 大连理工大学
摘要： 一种基于图像特征学习的曲线加筋结构布局智能设计方法，属于工程薄壁加筋结构优化设计领域。首先基于路径函数确定曲线加筋结构的设计变量，通过搭建自编码网络完成对图像结构特征的学习，进一步进行模型的迁移学习，并搭建卷积神经网络完成对带有力学响应标签的图像集进行学习，最后基于该模型实现演化类算法对曲线加筋结构布局的优化设计。本发明解决了传统优化方法难以处理设计变量众多且可变的优化设计问题，有望成为工程领域中涉及部件布局设计问题的最具潜力的技术手段之一。
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公开(公告)号：CN111859790B
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202010649313.5
申请日：2020-07-08
申请人： 大连理工大学
摘要： 一种基于图像特征学习的曲线加筋结构布局智能设计方法，属于工程薄壁加筋结构优化设计领域。首先基于路径函数确定曲线加筋结构的设计变量，通过搭建自编码网络完成对图像结构特征的学习，进一步进行模型的迁移学习，并搭建卷积神经网络完成对带有力学响应标签的图像集进行学习，最后基于该模型实现演化类算法对曲线加筋结构布局的优化设计。本发明解决了传统优化方法难以处理设计变量众多且可变的优化设计问题，有望成为工程领域中涉及部件布局设计问题的最具潜力的技术手段之一。
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