数据驱动增强的点阵结构多尺度拓扑优化设计方法

本发明公开了一种数据驱动增强的点阵结构多尺度拓扑优化设计方法。本发明首先基于多参数建立宏观结构力学模型；其次优化基于密度的拓扑设计，实现宏观结构的轻量化与力学性能的提升；再次结合宏观结构力学模型，计算最优设计结构的等效模量分布与主应力分布；接着基于等效模量分布与主应力分布，建立点阵单胞的力学性能均匀化计算方法；然后构建所述点阵单胞数据集；随后构建深度神经网络模型，以构建的所述点阵单胞数据集为训练样本，建立宏观设计参数与单胞类型和细观尺寸间的映射关系；最后利用训练的深度神经网络模型，计算细观单胞分布，实现点阵结构的多尺度拓扑优化设计。本发明能够有效提升点阵结构多尺度拓扑优化计算效率。