一种仿晶格力学超结构材料数据增广方法技术

本发明专利技术属于力学超结构材料领域，涉及一种基于深度卷积对抗神经网络的仿晶格力学超结构材料数据增广方法，包括步骤1：以胞元各杆法平面为基准面，利用三维建模软件结合数值仿真软件建立包含多种胞元构型和应力‑应变曲线的仿晶格力学超结构材料数据集；步骤2：基于胞元构型唯一性和力学性能准确性原则，提取步骤1中的仿晶格力学超结构材料数据集特征，建立特征矩阵数据库；步骤3：使用步骤2的所述特征矩阵数据库，采用深度卷积生成对抗网络架构，训练获得仿晶格力学超结构材料数据增广模型。本发明专利技术能够提高数据多样性，为仿晶格力学超结构材料胞元结构设计和性能预测提供数据支撑，提高了机器学习模型的鲁棒性和泛化能力。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于力学超结构材料领域，涉及一种基于深度卷积对抗神经网络的仿晶格力学超结构材料数据增广方法，提高数据多样性，为胞元结构设计和性能预测提供数据支撑，可应用于坦克装甲车辆的装甲防护。

技术介绍

1、力学超结构材料是指基于其几何构型的具有独特/超常力学特性的结构功能一体化材料，兼具“轻”和“强”的特性，具有超轻、高比强度、高比刚度、高吸能等优良的力学性能。力学超结构材料可作为抗弹复合装甲的核心材料层，为抗弹陶瓷层提供强支撑，充分发挥陶瓷的抗侵彻性能。

2、机器学习运用归纳和演绎方法，依靠大数据可演绎出力学超结构材料结构信息与宏观性能之间高维度的潜在映射关系，给出定量的数学模型。但充足的训练样本是保证发挥机器学习优异性能的基础。力学超结构的基本单元是胞元，包含胞元姿态、杆径、杆长等众多结构参数，可设计性强。利用传统的试验手段获取数据，需耗费大量人力、物力和时间。

3、因此，针对仿晶格力学超结构材料胞元构型-宏观力学性能数据量匮乏问题，结合深度学习、数值仿真等新型技术，利用对抗神经网络生成器与判别器网络相互博弈，直至最终达到纳什均衡本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种仿晶格力学超结构材料数据增广方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种仿晶格力学超结构材料数据增广方法，其特征在于：步骤1中的所述三维建模软件为Solidworks或Creo，所述数值仿真软件为LS-DYNA或Abaqus。

3.根据权利要求2所述的一种仿晶格力学超结构材料数据增广方法，其特征在于：步骤1中：以2mm×2mm×2mm正方体空间为设计域，使用Solidworks建立仿晶格力学超结构材料实体模型，其中各胞元杆的截面形状均为圆形，且直径相同。

4.根据权利要求2所述的一种仿晶格力学超结构材料数据增广方法，其特征在于...

【技术特征摘要】

1.一种仿晶格力学超结构材料数据增广方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种仿晶格力学超结构材料数据增广方法，其特征在于：步骤1中的所述三维建模软件为solidworks或creo，所述数值仿真软件为ls-dyna或abaqus。

3.根据权利要求2所述的一种仿晶格力学超结构材料数据增广方法，其特征在于：步骤1中：以2mm×2mm×2mm正方体空间为设计域，使用solidworks建立仿晶格力学超结构材料实体模型，其中各胞元杆的截面形状均为圆形，且直径相同。

4.根据权利要求2所述的一种仿晶格力学超结构材料数据增广方法，其特征在于：步骤1中：结合ls-dyna建立仿晶格力学超结构材料胞元构型数值仿真模型，其中超结构材料为ti6al4v，网格大小为0.05mm，同时为模拟胞元在点阵结构中压缩过程的实际受力情况，在胞元周向与x轴垂直面上的节点施加x方向的位移约束，在胞元周向与y轴垂直面上的节点施加y方向的位移约束，在胞元周向各截面相交节点施加xy方向的位移约束。

5.根据权利要求1所述的一种仿晶格力学超结构材料数据增广方法，其特征在于：步骤2中：针对8节点bcc胞元构型，建立8×8×1的邻接矩阵；对胞元应力-应变曲线中应力值进行归一化处理，并等间隔取128个点，建立8×8×2的宏观力学特性矩阵，耦合胞元邻接矩阵和宏观力学特性矩阵，获得8×8×3的仿晶格力学超结构材料胞元特征矩阵，实现胞元构型的数字化表示。

6.根据权利要求1所述的一种仿晶格力学超结构材料数据增广方法，其特征在于：步骤3中，深度卷积对抗神经网络架构包括生成器网络g和判别器网络...

【专利技术属性】
技术研发人员：苗成，孙绪韫，牛海燕，党伟，杨子臻，路瑞佼，于国际，褚庆国，王琦程，武海玲，白利红，王士付，林广庆，张浩，
申请(专利权)人：中国兵器工业集团第五二研究所，
类型：发明
国别省市：