公开(公告)号：CN116432354A

公开(公告)日：2023-07-14

申请号：CN202310192034.4

申请日：2023-02-24

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 叶红玲 ,  李继承 ,  魏南

IPC: G06F30/18 ,  G06F30/23 ,  G06F30/27 ,  G06N3/048 ,  G06N3/084 ,  G06N3/0464 ,  G06F111/04 ,  G06F111/02

Abstract: 一种基于Pix2pix网络的连续体结构拓扑优化加速设计方法包括以下步骤：(1)确定基结构，建立对应的有限元模型；(2)建立以结构质量最轻为目标，结构位移为约束的拓扑优化模型；运行位移约束的拓扑优化设计方法，求解不同载荷下的拓扑构型；(3)获取最终的拓扑构型和对应的中间构型，形成Pix2pix网络可识别的数据集；训练和评估网络结构；(4)搭建Pix2pix神经网络结构，确定生成器和判别器的网络类型，并对网络维度进行设计。(5)训练Pix2pix神经网络；(6)利用拓扑优化计算的中间构型作为输入信息，借助预训练的Pix2pix神经网络，实现由中间构型到优化构型的加速设计，并采用阈值法对生成构型进行反演，获得最终的优化构型。本发明提高了连续体拓扑优化设计的效率。