基于拓扑优化和深度学习的新型结构生成方法

来源：计算力学学报杂志2022年第4期北京时间：

作者：杜文风,王英奇,王辉,赵艳男,叶俊,高博青

单位：河南大学 土木建筑学院, 开封 475004,河南大学 土木建筑学院, 开封 475004,河南大学 土木建筑学院, 开封 475004,河南大学 土木建筑学院, 开封 475004,浙江大学 建筑工程学院, 杭州 310058,浙江大学 建筑工程学院, 杭州 310058

摘要：计算机辅助设计已广泛应用于结构计算和分析,但如何利用计算机智能生成最佳的新型结构还面临巨大挑战。针对这一问题,提出了一种基于拓扑优化和深度学习的新型结构智能生成方法。该方法首先通过结构拓扑优化分析获得不同参数下的优化结果制作训练集图片,并将训练集标签定义为相应的工况类型,然后应用最小二乘生成对抗网络(LSGAN)深度学习算法进行训练并生成大量的新型结构,最后建立评价指标和评估体系对生成的模型进行评价比较,根据需求选择最佳结构设计方案。结合一个铸钢支座节点底板设计的工程案例,详细阐述了上述方法的应用过程,并借助三维重构技术和增材制造技术实现结构模型的一体化制造。研究结果表明,基于拓扑优化和深度学习的新型结构智能生成方法不仅可以自动生成新的结构,而且可以进一步优化结构的材料用量和力学性能。

关键词：新型结构,拓扑优化,深度学习,三维重构,增材制造,

基金资助：国家自然科学基金(U1704141);浙江省空间结构重点实验室开放基金(202106)资助项目.