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功能梯度复合材料结构设计的机器学习组合拓扑优化。 (英语) Zbl 1507.74310号

总结:本研究提出了一个新的框架,其中使用代表性体积元(RVE)方法和机器学习(ML)模型构建连续各向异性有效材料特性,以同时设计功能梯度复合材料结构的整体拓扑结构和局部纤维材料布局。它是渐进均匀化设计方法(AHDM)的替代方法,可以获得连续有效的材料性能函数。虽然AHDM使用渐近均匀化理论(AHT)和勒让德多项式,但RVE方法计算相对于微观结构的设计变量具有非线性行为的各向异性有效材料特性,并且在给定控制方程和适当的边界条件的情况下,它比AHT更容易实现。与勒让德多项式相比,ML更高效、更准确,它用于建立RVE结果的连续模型,以同时设计整体拓扑结构和局部光纤材料布局。为了显示所提出方法的方便性和可扩展性,还通过对2D模型的扩展提出了3D RVE模型。通过二维和三维数值算例验证了所提出的方法,以最大限度地减少结构柔度,并将所获得的结果与AHDM的应用结果进行了比较。

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第74页第15页 固体力学优化问题的拓扑方法
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全文: 内政部

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