[发明专利]基于卷积神经网络的多相材料结构拓扑优化方法及系统有效
| 申请号： | 202110511653.6 | 申请日： | 2021-05-11 |
| 公开（公告）号： | CN113191008B | 公开（公告）日： | 2022-10-28 |
| 发明（设计）人： | 肖蜜;崔芙铭;张红扬;高亮 | 申请（专利权）人： | 华中科技大学 |
| 主分类号： | G06F30/20 | 分类号： | G06F30/20;G06N3/04 |
| 代理公司： | 华中科技大学专利中心 42201 | 代理人： | 刘洋洋 |
| 地址： | 430074 湖北*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明属于结构优化相关技术领域，其公开了一种基于卷积神经网络的结构拓扑优化方法及系统，优化方法包括：将U‑Net中的编码器网络调整为MobileNet网络，以获得Mobile‑U‑Net卷积神经网络；获取多种边界条件的多个样本数据信息，将样本数据信息分别输入Ordered SIMP获得对应的拓扑结构的单元密度值；将所述多种边界条件和单元密度值分别进行编码以与所述Mobile‑U‑Net卷积神经网络的输入通道和输出通道的预设尺寸相匹配；采用边界条件和单元密度值对Mobile‑U‑Net卷积神经网络进行训练获得训练完成的Mobile‑U‑Net卷积神经网络；将待优化结构的边界条件输入训练完成的Mobile‑U‑Net卷积神经网络获得拓扑优化结构。本申请通过设计一种用于结构优化的卷积神经网络，实现可以考虑多种因素并且快捷高效的结构拓扑优化。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 神经网络 多相 材料 结构 拓扑 优化 方法 系统 | ||
【主权项】：
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