一种基于人工智能技术的实时拓扑优化生成设计方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202110704660.8
IPC分类号：G06F30/27;G06N3/04;G06N3/08;G06F111/08;G06F113/10
申请日期：
2021-06-24
申请人：
大连理工大学

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法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	一种基于人工智能技术的实时拓扑优化生成设计方法
申请号	CN202110704660.8	申请日期	2021-06-24
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2021-09-03	公开/公告号	CN113343580A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06F30/27	IPC分类号	G;0;6;F;3;0;/;2;7;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8;;;G;0;6;F;1;1;1;/;0;8;;;G;0;6;F;1;1;3;/;1;0查看分类表>
申请人	大连理工大学	申请人地址	辽宁省大连市高新园区凌工路2号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	大连理工大学	当前权利人	大连理工大学
发明人	祝雪峰;赵金彪
代理机构	大连东方专利代理有限责任公司	代理人	何圣斐;李洪福

摘要

本发明涉及一种基于人工智能技术的实时拓扑优化生成设计方法，包括(1)将集中载荷、分布载荷、位移边界条件等边界条件进行图形编码；(2)使用SIMP拓扑优化方法生成与步骤(1)中所选取边界条件对应的真实拓扑优化结构，并对其进行编码；(3)将步骤(1)中的输入条件标签x与步骤(2)中的输出结果标签一一对应后存为训练数据集，供后续的神经网络模型训练；(4)选取合适的神经网络模型，将条件标签x作为输入，将真实拓扑优化结果y作为期望结果，对神经网络模型进行训练；(5)将实际设计中所需施加的设计条件按照步骤(1)中的编码格式进行编码，将其输入到训练好的神经网络模型中即可实时生成拓扑优化结果。本发明能够生成和准则法结果非常近似的高精度拓扑优化结果，且可以实现实时生成，大幅缩短拓扑优化所需的计算时间。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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