基于深度学习的两分叉铸钢节点智能生成方法

摘要：

为了实现两分叉铸钢节点的智能优化设计,提出了一种基于深度学习的节点生成方法.首先利用Hyper-Works软件的OptiStruct优化器将棋盘格控制、惩罚系数和最小成员尺寸等制造工艺约束融合到两分叉铸钢节点拓扑优化问题的定义中,保证优化模型的可加工性.然后收集不同优化参数下的节点拓扑优化结果制作训练集图片,定义训练集标签为节点优化时的工况类型.再基于TensorFlow深度学习平台搭建深度卷积生成对抗网络,通过学习样本数据的特征,智能生成大量的节点优化设计方案.最后借助三维重构技术探索智能生成节点的三维重建模.研究结果表明,该方法可以将深度学习与力学相结合,自动生成合理且新颖的两分叉铸钢节点,突破了传统拓扑优化高维诅咒的局限性,为解决复杂拓扑问题提供了新的研究思路.

关键词：智能优化设计;拓扑优化;深度卷积生成对抗网络;三维重构

所属期刊栏目：51

分类号：TU391(建筑结构)

资助基金：国家自然科学基金;浙江省空间结构重点实验室开放基金资助项目

在线出版日期：2022-03-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：685-692,711