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申请/专利权人：武汉理工大学

摘要：本发明公开了一种基于数据驱动的耐压隐身抗冲击结构优化方法，该方法包括：确定耐压隐身抗冲击结构的各个参数，基于其得到前向训练模型F1、前向训练模型F2、逆向训练模型G1和逆向训练模型G2；独立训练前向训练模型F1和F2，构成耐压隐身抗冲击结构正向训练模型；直接结合逆向训练模型G1和G2构成耐压隐身抗冲击结构反向训练模型，并同时训练这两个逆向训练模型；将耐压隐身抗冲击结构反向训练模型的输出作为耐压隐身抗冲击结构正向训练模型的输入，比较目标结构响应和预测的结构响应，进一步改进耐压隐身抗冲击结构反向训练模型，最终通过耐压隐身抗冲击结构反向训练模型预测耐压隐身抗冲击结构。本发明实现了耐压隐身抗冲击结构设计的全面优化。

主权项：1.一种基于数据驱动的耐压隐身抗冲击结构优化方法，其特征在于，该方法包括：确定耐压隐身抗冲击结构的拓扑参数集合S、几何尺寸参数集合T、相对密度ρ、拉伸张量集合U、旋转张量集合V以及旋转矩阵RI和RII，其中RI，RII∈SO3；以拓扑参数集合S、几何尺寸参数集合T、相对密度ρ和拉伸张量集合U为输入，以对应的耐压隐身抗冲击性能评价指标Cort为输出，得到前向训练模型F1；其中，耐压隐身抗冲击性能评价指标Cort包括结构耐压屈服强度、吸声系数和加速度峰值；利用旋转矩阵RI对耐压隐身抗冲击性能评价指标Cort进行变换，得到第一旋转变换矩阵；以第一旋转变换矩阵和旋转张量集合V为输入，以对应的平移矩阵为输出，得到前向训练模型F2；利用旋转矩阵RII计算平移矩阵的最终旋转，得到第二旋转变换矩阵，作为预测的结构响应；以目标结构响应为输入，以对应的拓扑参数集合S和几何尺寸参数集合T为输出，得到逆向训练模型G1；以目标结构响应以及对应的拓扑参数集合S和几何尺寸参数集合T为输入，以对应的相对密度ρ、拉伸张量集合U、旋转张量集合V以及旋转矩阵RI和RII为输出，得到逆向训练模型G2；独立训练前向训练模型F1和前向训练模型F2，结合前向训练模型F1和前向训练模型F2构成耐压隐身抗冲击结构正向训练模型；直接结合逆向训练模型G1和逆向训练模型G2构成耐压隐身抗冲击结构反向训练模型，并同时训练逆向训练模型G1和逆向训练模型G2；将耐压隐身抗冲击结构反向训练模型的输出作为耐压隐身抗冲击结构正向训练模型的输入，比较目标结构响应和预测的结构响应，进一步改进耐压隐身抗冲击结构反向训练模型，最终通过耐压隐身抗冲击结构反向训练模型预测耐压隐身抗冲击结构。

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百度查询： 武汉理工大学 一种基于数据驱动的耐压隐身抗冲击结构优化方法