一种基于物理信息神经网络PINN的拓扑优化方法

本发明公开了一种基于物理信息神经网络PINN的拓扑优化方法，包括以下步骤：数据准备、神经网络设计、损失函数定义、动态采样策略和优化过程实施。具体来说，首先获取各单元的中心坐标，然后将单元坐标输入正弦表示网络，输出单元密度值，再通过有限元分析计算位移，接着根据节点位移计算柔度值，从而得到损失，最后反向传播损失，更新网络权重。这种方法的优点在于通过深度学习技术与物理信息神经网络的结合，实现了结构性能的提升，减少了对实验数据的依赖，并提高了优化效率和精度。特别地，本发明的神经网络结构与常规神经网络有所不同，其设计考虑了物理信息的深度嵌入，以提高预测的准确性和网络的泛化能力。