公开(公告)号：CN111859790A

公开(公告)日：2020-10-30

申请号：CN202010649313.5

申请日：2020-07-08

Applicant: 大连理工大学

Inventor： 郝鹏 ,  张坤鹏 ,  刘大川 ,  王博 ,  李刚 ,  段于辉 ,  石云峰

IPC: G06F30/27 ,  G06F30/10 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 一种基于图像特征学习的曲线加筋结构布局智能设计方法，属于工程薄壁加筋结构优化设计领域。首先基于路径函数确定曲线加筋结构的设计变量，通过搭建自编码网络完成对图像结构特征的学习，进一步进行模型的迁移学习，并搭建卷积神经网络完成对带有力学响应标签的图像集进行学习，最后基于该模型实现演化类算法对曲线加筋结构布局的优化设计。本发明解决了传统优化方法难以处理设计变量众多且可变的优化设计问题，有望成为工程领域中涉及部件布局设计问题的最具潜力的技术手段之一。

公开(公告)号：CN111859790B

公开(公告)日：2022-09-16

申请号：CN202010649313.5

申请日：2020-07-08

Applicant: 大连理工大学

Inventor： 郝鹏 ,  张坤鹏 ,  刘大川 ,  王博 ,  李刚 ,  段于辉 ,  石云峰

IPC: G06F30/27 ,  G06F30/10 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 一种基于图像特征学习的曲线加筋结构布局智能设计方法，属于工程薄壁加筋结构优化设计领域。首先基于路径函数确定曲线加筋结构的设计变量，通过搭建自编码网络完成对图像结构特征的学习，进一步进行模型的迁移学习，并搭建卷积神经网络完成对带有力学响应标签的图像集进行学习，最后基于该模型实现演化类算法对曲线加筋结构布局的优化设计。本发明解决了传统优化方法难以处理设计变量众多且可变的优化设计问题，有望成为工程领域中涉及部件布局设计问题的最具潜力的技术手段之一。