数据驱动反设计
一种由深度学习反设计获得的三维负泊松比晶格芯层,使夹芯梁在大挠度弯曲下表现出优于传统拓扑优化芯层的力学响应。
Xi, Fang · 沈惠申 · 王海
Composite Structures 2025
采用条件生成深度学习模型反设计,所得芯层在三点弯曲下比正向拓扑优化具有更高的承载能力。
反设计框架允许针对目标有效泊松比直接生成结构,支持功能梯度和多参数定制,不受传统拓扑优化起始猜想的限制。
通过选择性激光熔化制备金属试样,并在均匀压力下测试,证实了设计和力学性能的可制造性。