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基于深度学习的多参数结构拓扑优化方法
同济大学汽车学院;
同济大学软件学院
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楚遵康
余海燕
高泽
饶卫雄
开通知网号
基于有限元的拓扑优化方法,需要多次有限元求解与迭代,由此消耗了大量的计算资源与时间。为提高拓扑优化效率,本文以悬臂梁结构拓扑优化设计为例,引入过滤半径、体积分数、载荷作用点及加载方向4个优化参数,提出了一种基于残差连接的生成式卷积神经网络(CNN)模...
机 构:
同济大学汽车学院;
同济大学软件学院;
领 域:
汽车工业;
自动化技术;
关键词:
拓扑优化;
卷积神经网络;
固体各向同性材料惩罚模型;
结构相似度;
格 式:
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同济大学学报(自然科学版)
2024年S1期
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