一种基于深度学习的热冲压零件概念设计可行性评价方法

本发明公开了一种基于深度学习的热冲压零件概念设计可行性评价方法，包括：构建继承成形历史的成形‑服役材料模型；构建基于图像表示的深度学习代理模型；基于成形‑服役仿真模型评价设计可行性。本发明克服了现有技术在热冲压零件开发过程中，仅凭设计师自身经验难以应对复杂零件设计以及忽视热成形历史对零件服役性能影响，导致结构设计不合理的问题，通过表征材料性能从成形阶段到服役阶段的劣化传递和累积规律，明确零件设计参数与成形响应之间的复杂对应关系，实现零件成形过程与服役过程的无缝衔接和实时联动，在概念设计阶段就能快速、准确地评价各方案的可行性，为设计师选择合理的零件设计方案提供指导，在开发早期做到“按性能设计”。