一种基于神经网络模型的等几何拓扑优化方法和装置

本申请提供了一种基于神经网络模型的等几何拓扑优化方法和装置，涉及等几何拓扑优化领域。该方法包括：构建待优化结构对应的初始等几何拓扑优化设计模型，并对初始等几何拓扑优化设计模型进行单元划分操作，单元划分操作用于将等几何体网格模型划分为多个等几何单元；获取预设神经网络尺寸，并根据预设神经网络尺寸构建第一神经网络模型；获取等几何单元的中心坐标，并根据中心坐标，通过第一神经网络模型获取等几何单元的中心密度；根据等几何单元的中心密度构建损失函数，并通过最小化损失函数对第一神经网络模型进行更新，以获取更新后的第二神经网络模型；通过第二神经网络模型对待优化结构进行等几何拓扑优化操作。本申请解决了当材料的性能在优化过程中发生显著变化时，通常的等几何拓扑优化方法中灵敏度分析会变得十分复杂，从而导致最优材料分布的分析结果不够准确的问题。