【摘 要】
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[目的]在航空、航天、船舶等领域的结构设计中,因结构的功能性需求,存在大量开口薄壁结构,导致承载性能明显降低。曲线加筋方式虽然在改善开口结构的承载性能方面潜力极大,但设计变量的激增对结构优化提出了挑战。利用数据驱动的深度学习方法,针对含曲筋布局的开口多级加筋壁板开展优化设计。[方法]针对开口多级曲线加筋壁板,提出结构参数特征图像化表征方法,建立面向结构响应特征学习的深度学习网络模型,实现数据驱动下的结构优化设计,并与经典的由结构数值参数构造的代理模型进行比较。[结果]结果显示,所提基于图像识别的结构特征学
【机 构】
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大连理工大学工程力学系,大连理工大学工业装备数字孪生辽宁省重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(11772078,11825202),兴辽英才计划资助项目(XLYC1802020,XLYC1907142),辽宁省优秀青年基金资助项目(2019-YQ-01)。
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[目的]在航空、航天、船舶等领域的结构设计中,因结构的功能性需求,存在大量开口薄壁结构,导致承载性能明显降低。曲线加筋方式虽然在改善开口结构的承载性能方面潜力极大,但设计变量的激增对结构优化提出了挑战。利用数据驱动的深度学习方法,针对含曲筋布局的开口多级加筋壁板开展优化设计。[方法]针对开口多级曲线加筋壁板,提出结构参数特征图像化表征方法,建立面向结构响应特征学习的深度学习网络模型,实现数据驱动下的结构优化设计,并与经典的由结构数值参数构造的代理模型进行比较。[结果]结果显示,所提基于图像识别的结构特征学
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