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公开(公告)号：CN115098980A
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202210535104.7
申请日：2022-05-17
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的实时显式拓扑优化方法，包括：一、构建深度学习网络模型，并对深度学习网络模型进行训练，得到拓扑结构优化网络模型；二、将拓扑优化初始条件作为输入参数输入拓扑结构优化网络模型，得到初步拓扑优化结构的组件参数；其中，拓扑优化初始条件为：负载条件和边界条件；组件参数为：组件中心坐标、组件半长、组件两端及中心的半宽和组件相对于正半轴的倾斜角度；三、以初步拓扑优化结构的组件参数作为初始参数，以体积约束下拓扑结构的柔度最小为优化目标，依据目标函数对拓扑结构的组件参数的灵敏度和约束函数对拓扑结构的组件参数的灵敏度对拓扑结构的组件参数进行迭代更新，得到最终拓扑优化结构的组件参数。
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