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申请/专利权人：苏州科技大学

摘要：本发明公开了一种点阵材料性能可调控先验设计方法，根据点阵结构的拉伸主导型和弯曲主导型特点，选择多个类型的基本点阵结构；采用Abaqus对选定的基本点阵结构进行参数化建模设计，获得基本点阵结构按照类型顺序排列形成的数组，对数组进行数值模拟，得到第一个输出指标和第二个输出指标，基于上述构建样本集；搭建深度神经网络模型并进行训练，构建优化模型并求解，将求解结果作为基本点阵结构进行重复堆叠形成4×4×4的四层点阵结构，得到最优点阵结构模型，完成点阵材料性能可控式先验设计。本发明以分层递进策略式设计，构建优选设计空间与点阵材料性能的有效性，基于映射机制，最终构建点阵材料性能可控式先验设计。

主权项：1.一种点阵材料性能可调控先验设计方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、根据点阵结构的拉伸主导型特点和弯曲主导型特点，选择多个具有不同力学行为的多类型的基本点阵结构；步骤2、采用Abaqus对选定的基本点阵结构进行参数化建模设计；点阵放置过程：构建2×2×2的两层点阵结构有限元模型，将步骤1中的基本点阵结构任意选取放置于两层点阵结构有限元模型中的八个位置上，得到两层点阵结构，并记录八个位置上基本点阵结构按照类型顺序排列形成的数组；数组对应输出指标确立：基于两层点阵结构有限元模型构建单轴压缩模型，并进行数值模拟，得到当前数组对应的力和位移的变化曲线，将变化曲线中最大的承载力作为当前数组的第一个输出指标，将变化曲线进行积分操作，积分结果作为当前数组的第二个输出指标；步骤3、重复步骤2中的点阵放置过程，得到数组集，设得到的数组集中有N1个数组，优选N1大于等于N5、小于等于N2,N为包含所有点阵放置可能性的总数组集，将N1个数组作为输入，与每个数组对应的第一个输出指标和第二个输出指标，构建样本集；步骤4、搭建深度神经网络模型，设定隐藏层层数和神经元数、神经网络层激活函数、学习率、归一化方式及神经网络训练算法、神经网络训练及单次训练调用样本量；并用步骤3中构建的样本集，对搭建的深度神经网络模型进行训练；步骤5、构建优化模型，用优化模型对训练好的深度神经网络模型进行优化求解，得到满足设计需求的优选目标单元；步骤6、基于分层递进策略的思想，将步骤5中得到的优选目标单元视为步骤1中的基本点阵结构，并重复步骤2至步骤5，进行堆叠，构建多层堆叠点阵结构，并得到多层堆叠点阵结构对应的优选目标单元；根据目标层数确定堆叠次数，以最后一次堆叠得到的多层堆叠点阵结构对应的优选目标单元作为最优点阵结构模型，完成点阵材料性能可控式先验设计。

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百度查询： 苏州科技大学 一种点阵材料性能可调控先验设计方法