加筋单元结构

刚度提升25.88%

基于深度学习的加筋单元结构，实现网格加筋板性能的显著提升。

Liu, Dachuan · 郝鹏 · Tengfei, Xu · Yingjie, Zhu · Liu, Xuanxiu · 王波 · 李钢

Structural and Multidisciplinary Optimization 2023

具体参数

性能提升百分比（数值示例1）

{'zh': '25.61', 'en': '25.61'} %

性能提升百分比（数值示例2）

{'zh': '25.88', 'en': '25.88'} %

性能提升百分比（数值示例3）

{'zh': '10.66', 'en': '10.66'} %

技术优势

无需依赖经验选型

用变分自编码器从近万个单元中提取几何特征并映射到连续潜在空间，数据驱动搜索替代了传统的人工比较选择。

优化效率高

采用高斯过程模型和最大期望改进准则驱动优化，能在潜在空间中高效定位高性能设计。

应用场景

• 航空结构设计：优化加筋布局，减轻重量并提升刚度。
• 工业装备结构优化：快速获得高性能加筋结构，替代传统选型。