一种基于生成式神经网络的复合材料铺层智能设计方法

本发明公开了一种基于生成式神经网络的复合材料铺层智能设计方法，属于复合材料结构优化领域；首先，用复合材料层合板参数ξ表征层合板的刚度作为变分自编码器模型的特征；然后，选取层合板铺层角度设计空间生成独立变量的铺层数据集和铺层特征数据集，作为训练集；构建新的变分自编码器模型，使用训练集进行训练，调整各部分损失函数的参数，得到最优模型；利用模型中编码器和对应解码器的映射关系，进一步建立铺层生成的设计方法；接着，设定铺层的特征A输入到该设计方法中，输出多组复合材料铺层；分别计算每组复合材料铺层的特征与特征A之间计算误差，筛选达到最小误差范围内的铺层为最终结果；本发明提高了计算效率。