[发明专利]基于域分解和神经网络的拓扑优化设计模型降阶方法在审

专利信息
申请号: 202211505549.7 申请日: 2022-11-28
公开(公告)号: CN116245004A 公开(公告)日: 2023-06-09
发明(设计)人: 叶文菁 申请(专利权)人: 香港科技大学
主分类号: G06F30/27 分类号: G06F30/27;G06F119/02
代理公司: 北京世峰知识产权代理有限公司 11713 代理人: 卓霖;许向彤
地址: 中国香港*** 国省代码: 暂无信息
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摘要: 公开了基于域分解和神经网络的拓扑优化设计模型降阶方法。在结构的拓扑优化中,需要该结构的机械场来评估目标函数和/或约束。在用于高效计算机械场的模型降阶方法中,首先对结构进行建模的精细尺度结构粗化以提供粗尺度结构。将有限元法应用于粗尺度结构以获得粗尺度机械场。从粗尺度机械场得到精细尺度机械场,而不是使用有限元法从精细尺度结构直接计算精细尺度机械场,从而允许使用精度高于粗尺度机械场的精细尺度机械场作为机械场,同时实现节省计算成本。在生成精细尺度的机械场时,使用名为MapNet的人工神经网络将粗尺度机械场映射到精细尺度机械场。MapNet可以用卷积层和反卷积层来实现。
搜索关键词: 基于 分解 神经网络 拓扑 优化 设计 模型 方法
【主权项】:
暂无信息
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