一种基于深度学习的Ⅲ型复合材料储氢容器内胆-复合层一体化设计方法

本发明公开了一种基于深度学习的Ⅲ型复合材料储氢容器内胆‑复合层一体化设计方法。该方法首先根据设计要求明确设计目标、设计参数及其取值范围和约束条件，采用拉丁超立方抽样生成初始样本数据集；通过数值仿真获取各样本对应的性能参数，将设计参数以结构化矩阵形式输入Transformer模型进行特征提取和关联建模；利用训练好的模型进行数据增强生成扩展样本集；最后将这些样本输入条件约束增强型生成对抗网络，通过对抗训练生成满足各项设计约束且在各性能指标上达到最优权衡的设计方案。该方法充分考虑了内胆和复合层的各个设计参数，生成的设计方案保证了容器在强度性能、疲劳性能以及材料成本三个方面的最佳权衡，显著提升了同类产品的设计效率。