基于漸近均勻化的梯度加筋板結(jié)構(gòu)優(yōu)化設計

摘要： 梯度加筋板結(jié)構(gòu)以其優(yōu)異性能廣泛應用于航空航天、汽車和交通等領域。針對梯度板的漸變結(jié)構(gòu)導致均勻化及兩尺度優(yōu)化設計計算量過大及效率過低的問題，本文采用機器學習方法搭建以微結(jié)構(gòu)變形參數(shù)為輸入、等效剛度系數(shù)為輸出的人工神經(jīng)網(wǎng)絡，實現(xiàn)等效剛度的高效預測。在優(yōu)化過程中，本文引入表征單胞變形的單元設計變量，實現(xiàn)梯度板局部變形的顯式控制，并引入映射函數(shù)節(jié)點設計變量，保證優(yōu)化過程中單胞的局部變形...