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申请/专利权人：中国兵器工业第五二研究所烟台分所有限责任公司;中国人民解放军63963部队
摘要：本发明属于材料结构设计领域，涉及一种基于卷积神经网络和遗传算法的仿晶格力学超结构材料结构设计方法，实现胞元结构的高效精准逆向设计，包括如下步骤：步骤1：构建1×3维的超结构材料宏观力学特征矩阵。步骤2：建立仿晶格力学超结构材料宏观力学性能预测模型。步骤3：构建多目标寻优函数，杆长、杆径等胞元结构参数的取值范围为自变量的决策空间。步骤4：采用带有精英保留策略的快速非支配算法，在设定的决策空间内对多目标函数进行非线性寻优，获得指定力学性能下仿晶格力学超结构材料胞元结构参数的非劣解集。本发明可实现针对指定力学性能的超结构胞元结构高效精准逆向设计，提高超结构材料的开发效率。
主权项：1.一种基于卷积神经网络和遗传算法的仿晶格力学超结构材料结构设计方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：基于仿晶格力学超结构材料胞元构型特征表征的唯一性和信息全面性原则，耦合胞元结构参数，建立胞元结构特征矩阵，根据超结构材料的应力-应变曲线，计算弹性模量、抗压强度和吸收能三个参数，构建1×3维的超结构材料宏观力学特征矩阵；步骤2：采用卷积神经网络架构，以胞元结构特征矩阵为输入数据，宏观力学特征矩阵为输出数据，通过设置卷积核尺寸、卷积核数量、步长、激活函数、迭代次数这些网络参数，获得仿晶格力学超结构材料宏观力学性能预测模型；步骤3：基于步骤2中的超结构材料宏观力学性能预测模型，以抗压强度、吸收能这两个宏观力学特性参数的指定目标值与预测值间误差最小为准则，构建多目标寻优函数，杆长、杆径这两个胞元结构参数的取值范围为自变量的决策空间；步骤4：采用带有精英保留策略的快速非支配算法，在设定的决策空间内对多目标函数进行非线性寻优，获得指定力学性能下仿晶格力学超结构材料胞元结构参数的非劣解集。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国兵器工业第五二研究所烟台分所有限责任公司 中国人民解放军63963部队 一种基于卷积神经网络和遗传算法的仿晶格力学超结构材料结构设计方法
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