一种基于强化学习的多级准零刚度超结构设计方法

本发明公开了一种基于强化学习的多级准零刚度超结构设计方法，包括如下步骤：步骤1、创建多级准零刚度超结构，提取多级准零刚度超结构的基本构型的几何参数，通过有限元仿真建立包含几何参数组合、最大力值、标准力值分布和结构质量的数据库；步骤2、运用深度神经网络构建最大力值预测模型、标准力值分布预测模型和结构质量预测模型；将数据库数据分别投入三个预测模型中，对预测模型进行训练、优化以及评价；步骤3、提取预测模型作为评价环境，基于强化学习框架获取最佳的超结构的几何参数组合。本发明能够高效、快速地实现具有多级准零刚度超结构的按需设计，生成满足用户个性化需求的最优超结构几何参数。