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题名基于生成对抗网络的跨分辨率拓扑优化方法的比较研究
被引量：1
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作者
朱赫鹏
丁喆
张严
李小白
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机构
武汉科技大学机械传动与制造工程湖北省重点实验室
武汉科技大学冶金装备及其控制教育部重点实验室
武汉科技大学精密制造研究院
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出处
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2024年第6期132-140,共9页
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基金
国家自然科学基金(52375119
52205280
+2 种基金
51805383)
湖北省自然科学基金(2023AFB570)
中国博士后科学基金(2022M722484)。
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文摘
拓扑优化的迭代过程涉及大量有限元分析与灵敏度更新步骤,且随着划分网格数目的增加,其优化过程将耗费大量的计算成本。利用深度学习方法,通过建立低分辨率中间构型与高分辨率拓扑结构之间的映射关系,可实现结构的跨分辨率拓扑优化设计,从而大幅提高其计算效率。该文基于两种不同的生成对抗网络,构建了可实现跨分辨率预测的拓扑优化方法,并将其扩展至三维结构的优化预测。首先,以柔顺度最小化为目标函数,利用各向同性材料惩罚法生成不同载荷条件、初始位移和体积分数下的优化结构数据集;然后,分别利用Pix2pix和Esrgan网络解决其跨分辨率预测问题,其中对于Pix2pix网络,使用了残差模块代替其生成器内部的卷积模块,以增强网络对低层信息的复用;最后,通过二维和三维算例验证了所提方法的有效性,并与现有基于CGAN(conditional generative adversarial network)网络的方法进行了比较研究。结果表明,综合考虑计算精度和计算效率,基于Esrgan网络的方法表现更优,最适合应用于跨分辨率拓扑优化设计。
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关键词
拓扑优化
柔顺度
跨分辨率预测
Pix2pix
Esrgan
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Keywords
topology optimization
compliance
cross-resolution prediction
Pix2pix
Esrgan
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分类号
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
O342
[理学—固体力学]
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