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用于拓扑优化的通用机器学习。 (英语) Zbl 1506.74267号

小结:我们提出了一个通用的基于机器学习的拓扑优化框架,大大加快了大规模问题的设计过程,而不牺牲准确性。该框架具有三个显著特征。首先,使用拓扑优化过程早期迭代的数据建立一个新的在线训练概念。因此,训练是在拓扑优化期间而不是之前进行的。其次,采用定制的双尺度拓扑优化公式,引入了局部在线训练策略。该训练策略可以提高所提框架的可扩展性和准确性。第三,协同地结合了在线更新方案,通过提供实际物理模拟生成的新数据,不断提高机器学习模型的预测精度。通过数值研究和设计实例,我们证明了上述框架具有高度的可扩展性,能够有效地处理具有广泛离散化级别、不同载荷和边界条件以及各种设计考虑因素(例如,存在非设计区域)的设计问题。

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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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