基于深度学习的复合材料铺层优化方法

摘要：

复合材料在航空工程中有着广泛的应用,其中铺层优化对提高结构承载能力至关重要.本文中首先运用基于神经网络的深度学习方法快速预测设计结果,然后依据预测结果,通过遗传算法搜索复合材料层合板设计问题的最优解,提高铺层设计效率,最后对比应用深度学习技术与传统优化算法得到的优化结果,证明了深度学习技术在层合板铺层优化中的便捷性和有效性.

关键词：深度学习、复合材料、遗传算法、多任务学习、铺层优化

分类号：TB332(工程材料学)

资助基金：国家重点研发计划;国家自然科学基金项目

在线出版日期：2020-08-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：68-73