摘要
本发明属于微结构和多尺度结构设计技术领域,具体为一种基于宏观应变的微结构快速设计与填充方法及系统。构建基于宏观应变的微结构拓扑优化模型,对宏观应变和体积分数采样,生成对应的优化微结构,建立带标签的微结构训练数据样本库;进行应变能表达式的等价性分析,利用中间变量解决变量不一致的问题,同时将训练样本中的应变转化为中间变量;搭建输入为中间变量和体积分数,输出为微结构拓扑构型的深度神经网络,并利用数据样本对其进行训练,得到微结构快速逆向设计网络;利用微结构快速逆向设计网络开展阶段式多尺度结构填充设计。本发明可以降低微结构和多尺度结构设计的在线计算成本,提高设计效率。
技术关键词
深度神经网络模型
填充方法
水平集函数
变量
优化微结构
均匀化方法
残差网络
带标签
拉丁超立方采样
优化准则法
构型
表达式
通道注意力机制
矩阵
结构设计技术
水平集方法
多尺度结构
水平集法
样本