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CN2021105149807一种基于Mobile-U-Net的可变设计域三维结构拓扑优化设计方法.pdf

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(19)中华人民共和国国家知识产权局

(12)发明专利申请

(10)申请公布号CN113204907A
(43)申请公布日2021.08.03
(21)申请号202110514980.7
(22)申请日2021.05.11
(71)申请人华中科技大学
地址430074湖北省武汉市洪山区珞喻路
1037号
(72)发明人肖蜜崔芙铭高亮
(74)专利代理机构华中科技大学专利中心
42201
代理人胡秋萍
(51)Int.Cl.
G06F30/23(2020.01)
G06T17/20(2006.01)
G06N3/04(2006.01)



权利要求书2页说明书7页附图6页
(54)发明名称
一种基于Mobile-U-Net的可变设计域三维
结构拓扑优化设计方法
(57)摘要
本发明公开了一种基于Mobile‑U‑Net的可
变设计域三维结构拓扑优化设计方法,属于结构
优化领域,方法包括:删除U‑Net网络中的编码器
网络,将MobileNet网络作为编码器网络连接在
U‑Net网络的输入端之前,形成Mobile‑U‑Net网
络模型;获取包含多个样本结构的样本数据集,
并对每一样本结构对应的变量信息设计值和拓
扑优化构型单元密度值进行编码,得到相应的形
状尺寸等于模型可处理的形状尺寸的编码块;将
变量信息设计值和拓扑优化构型单元密度值相
应的编码块分别作为输入信息和标签信息,以训
练Mobile‑U‑Net网络模型,直至训练后模型的损
失函数最小,利用训练后的模型进行三维结构拓
扑优化。基于Mobile‑U‑Net网络优化三维结构拓
扑,提升优化速度,且能获得各种设计域尺寸的
三维结构拓扑优化构型。
CN113204907A
CN113204907A权利要求书1/2页

1.一种基于Mobile‑U‑Net的可变设计域三维结构拓扑优化设计方法,其特征在于,包
括:
S1,删除U‑Net网络中的编码器网络,将MobileNet网络作为编码器网络连接在所述U‑
Net网络的输入端之前,以形成Mobile‑U‑Net网络模型;
S2,获取包含多个样本结构的样本数据集,并对每一样本结构对应的变量信息设计值
和拓扑优化构型单元密度值进行编码,得到相应的形状尺寸等于预设形状尺寸的编码块,
所述预设形状尺寸为所述Mobile‑U‑Net网络模型可处理的形状尺寸;
S3,将所述变量信息设计值和拓扑优化构型单元密度值相应的编码块分别作为输入信
息和标签信息,以训练所述Mobile‑U‑Net网络模型,直至训练后的Mobile‑U‑Net网络模型
的损失函数最小;
S4,将待优化结构的变量信息设计值对应的编码块输入至训练后的Mobile‑U‑Net网络
模型,以生成所述待优化结构的拓扑优化构型单元密度值。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述S1中将MobileNet网络作为编码器网络
连接在所述U‑Net网络的输入端之前包括:
删除所述MobileNet网络中最后一个Softmax分类层,并在最后一个深度可分离卷积层
之后串联六个深度可分离卷积层;
将串联后的MobileNet网络串联在所述U‑Net网络的输入端。
3.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述S2中对每一样本结构对应的变量信息设
计值和拓扑优化构型单元密度值进行编码包括:
判断所述样本结构的设计域尺寸是否小于所述预设形状尺寸;若小于,分别在所述样
本结构对应的变量信息设计值和拓扑优化构型单元密度值的四周补零,直至所述样本结构
的设计域尺寸等于所述预设形状尺寸。
4.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述S3之前还包括:将所述编码块依次沿X轴
和Y轴镜像翻转,或者依次沿Y轴和X轴镜像翻转;利用镜像翻转得到的编码块扩充所述样本
数据集相应的编码块。
5.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述损失函数为:


其中,为所述损失函数,为第k层拓扑构型的MSE损失函数,YTruek

和YPredk分别第k层拓扑构型的标签信息和预测结果,和分别为第k层拓扑构型中
第i行第j列单元的标签信息和预测结果,N和M分别为拓扑构型中单元的行数和列数。
6.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述S2中获取包含多个样本结构的样本数据
集包括:
根据样本结构各变量信息对应的取值范围和变化梯度设计多个变量信息组,得到所述
变量信息设计值,每一变量信息组对应一样本结构;

2
CN113204907A权利要求书2/2页
生成每一变量信息设计值对应的拓扑优化构型单元密度值,以形成所述样本数据集。
7.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述S3之后还包括:
对待优化结构的变量信息设计值进行编码,并将编码后的变量信息设计值输入至训练
后的Mobile‑U‑Net网络模型,以输出所述待优化结
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