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公开(公告)号:CN118335257B
公开(公告)日:2025-03-21
申请号:CN202410483242.4
申请日:2024-04-22
Applicant: 大连理工大学
IPC: G16C60/00 , G16C20/70 , G06F30/23 , G06F30/27 , G06F18/2135 , G06N3/0464 , G06N3/126 , G06F119/14
Abstract: 本发明属于吸能超材料设计领域,具体涉及一种基于扩散模型和参数优化的吸能超材料设计方法。本发明提出了一种基于扩散模型和参数优化的吸能超材料设计方法,在给定所需应力‑应变曲线的情况下生成超材料。扩散模型学习给定性质的超材料的条件分布,实现从性质到几何的一对多映射。在本方法中,扩散模型能以较高的精度和速度生成满足给定材料性能的各种超材料。为了提高扩散模型的精度和泛化性能,提出了一种新的方法来参数化生成的超材料,同时使用遗传算法对其进行微调,优化后的超材料力学性能与目标应力‑应变曲线一致。综上,本发明具有设计速度快、精度高的优点,为实现更为智能和定制化的吸能超材料设计提供了新的求解路径。
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公开(公告)号:CN119361043A
公开(公告)日:2025-01-24
申请号:CN202411555408.5
申请日:2024-11-04
Applicant: 大连理工大学
IPC: G16C60/00 , G06F30/23 , G06F119/14
Abstract: 本发明属于吸能超材料设计领域,具体涉及基于扩散模型和参数化水平集的吸能超材料逆向设计方法。本发明在给定所需应力‑应变曲线的情况下生成超材料。扩散模型学习给定性质的超材料的条件分布,实现从性质到几何的一对多映射。利用水平集表示提高了超材料拓扑的精度和设计灵活性,确保生成的超材料具有高质量的几何形状。本发明具有设计速度快、精度高的优点,为实现更为智能和定制化的超材料设计提供了新的求解路径。
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公开(公告)号:CN118335257A
公开(公告)日:2024-07-12
申请号:CN202410483242.4
申请日:2024-04-22
Applicant: 大连理工大学
IPC: G16C60/00 , G16C20/70 , G06F30/23 , G06F30/27 , G06F18/2135 , G06N3/0464 , G06N3/126 , G06F119/14
Abstract: 本发明属于吸能超材料设计领域,具体涉及一种基于扩散模型和参数优化的吸能超材料设计方法。本发明提出了一种基于扩散模型和参数优化的吸能超材料设计方法,在给定所需应力‑应变曲线的情况下生成超材料。扩散模型学习给定性质的超材料的条件分布,实现从性质到几何的一对多映射。在本方法中,扩散模型能以较高的精度和速度生成满足给定材料性能的各种超材料。为了提高扩散模型的精度和泛化性能,提出了一种新的方法来参数化生成的超材料,同时使用遗传算法对其进行微调,优化后的超材料力学性能与目标应力‑应变曲线一致。综上,本发明具有设计速度快、精度高的优点,为实现更为智能和定制化的吸能超材料设计提供了新的求解路径。
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