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申请/专利权人：南京航空航天大学
摘要：本发明公开了一种基于流形神经算子的复合材料构件固化温度工艺优化方法，属于温度工艺优化技术领域，首先获取复合材料构件表面几何的拉普拉斯算子特征函数；然后选取前个特征函数并基于采样获得维系数，将二者对应相乘，构建一定数量的温度工艺曲线设计变量的工艺参数场；再通过数值计算方法获得工艺参数场对应的固化状态场，构建工艺参数场到固化状态场的样本数据集；然后基于流形神经算子构建工艺参数场到固化状态场的预测模型，并在样本数据集上对模型进行训练；最后使用所得的预测模型作为高效求解器，根据工艺优化目标采用智能优化算法结合预测模型对维系数进行迭代求解，最终获得优化后的工艺参数场。
主权项：1.一种基于流形神经算子的复合材料构件固化温度工艺优化方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、获取复合材料构件表面几何的拉普拉斯算子特征函数；步骤2、选取前个特征函数，通过采样获得维系数，将与对应相乘，基于乘积构建温度工艺曲线设计变量的工艺参数场；步骤3、通过数值计算方法获得多组工艺参数场对应的固化状态场，构建工艺参数场到固化状态场的样本数据集；步骤4、基于流形神经算子构建工艺参数场到固化状态场的预测模型，并在样本数据集上对模型进行训练；步骤5、使用步骤4训练所得的预测模型作为高效求解器，根据工艺优化目标，采用智能优化算法对维系数进行迭代求解，最终获得优化后的工艺参数场。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京航空航天大学 一种基于流形神经算子的复合材料构件固化温度工艺优化方法
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