摘要
本发明公开了一种编织复合材料变曲率加筋薄壁结构一体化设计方法,使用Python语言实现编织复合材料变曲率加筋薄壁结构设计模型的参数化建模,对设计变量的设计空间中抽样得到的每个样本点进行编织复合材料变曲率加筋薄壁结构设计模型建模,利用有限元软件显式动力学进行失稳力学响应求解,随后基于深度神经网络模型结合多目标优化算法选择出设计变量最优解,根据设计变量最优解构建出一种编织复合材料变曲率加筋薄壁结构。本发明对编织复合材料和变曲率加筋薄壁结构进行一体化结构设计,编织复合材料变曲率加筋薄壁结构的设计空间丰富,提高编织复合材料变曲率加筋薄壁结构承载效率,满足相关工程领域的进一步轻量化设计需求。
技术关键词
编织复合材料
结构一体化设计
薄壁结构
深度神经网络模型
三次样条曲线
薄壁材料
一体化设计方法
变量
参数
拉丁超立方抽样
纱线
载荷
控制点
力学
抽样算法
曲面
构建深度神经网络
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