一种嵌入物理神经网络的拓扑优化方法

本发明公开了一种嵌入物理神经网络的拓扑优化方法，步骤包括：基于能量的目标最小化合规性、动态采样策略、高斯积分计算元素的应变能量、以及最小势能原理的位移分析；位移网络采用正弦表示网络(SIREN)激活函数以提高计算高阶导数的准确性，而密度网络则使用傅里叶特征映射来定义设计变量，以处理复杂的设计配置；通过最小化势能等效于合规性最小化或结构刚度最大化，以更新密度分布，同时遵守体积约束；适用于高分辨率、多重载荷和位移约束的拓扑优化问题，能够通过计算外力做功的二阶变分来确定外力对系统平衡状态的影响。通过上述拓扑优化方法，可以重新表述为最小化总势能的问题，从而实现结构设计的自动化和优化。