基于点云神经网络的非均匀点阵结构逆向设计方法及系统技术方案

技术编号:40958514 阅读:17 留言:0更新日期:2024-04-18 20:36
本发明专利技术属于点阵结构领域,提供了基于点云神经网络的非均匀点阵结构逆向设计方法及系统。其中,基于点云神经网络的非均匀点阵结构逆向设计方法包括获取待逆向设计的应力云图;利用训练好的点云神经网络处理待逆向设计的应力云图,得到点阵特征位置点云,逆向得到非均匀点阵结构;其中,点云神经网络的训练过程为:在每次训练中,提取训练样本集中的各个训练样本点云的点信息和边信息并进行融合,得到训练样本点云的特征向量,计算训练样本点云到其对应已知真值点的偏差向量;将训练样本点云的特征向量与其对应偏差向量进行叠加,再进行聚类,得到当前训练每个点云的特征位置;根据训练次数或训练得到的特征位置精度要求,停止训练点云神经网络。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于点阵结构领域,尤其涉及一种基于点云神经网络的非均匀点阵结构逆向设计方法及系统


技术介绍

1、本部分的陈述仅仅是提供了与本专利技术相关的
技术介绍
信息,不必然构成在先技术。

2、点阵结构与传统实心结构相比,具有轻质、高孔隙率、高比刚度、高比强度、高能量吸收、高强韧等特点,广泛应用于外航空航天飞行器及海军舰船运载设备等诸多领域。由于应力场分布的不均匀性,均匀结构的点阵材料的结构效率并不是最优的。传统的非均匀点阵设计方法主要有三种,观察研究并模仿生物甲壳的点阵结构分布是设计非均匀点阵的主要方法之一,但是通过仿生方法得到的设计结果通常比较局限,只能应用于与生物结构相近的服役场景;第二种方法主要是用力流的相关知识来设计非均匀点阵,利用主应力法和承载路径法设计相关非均匀点阵,这种方法通常只能得到纵横交错的长方形点阵变体的情况;第三种方法为:计算机图形学的相关学者用纹理映射和全局优化等方法对非均匀点阵进行研究,但是这类优化结果通常应用于艺术品的内部结构填充。

3、目前应用于非均匀点阵结构的设计方法缺乏通用的设计框架,并且通常只涉及单本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于点云神经网络的非均匀点阵结构逆向设计方法,其特征在于,包括:

2.如权利要求1所述的基于点云神经网络的非均匀点阵结构逆向设计方法,其特征在于,所述点云神经网络的训练样本集的构建过程为:

3.如权利要求1所述的基于点云神经网络的非均匀点阵结构逆向设计方法,其特征在于,所述点云神经网络是以实例分割框架为基础的位置预测网络。

4.如权利要求1所述的基于点云神经网络的非均匀点阵结构逆向设计方法,其特征在于,在所述点云神经网络的最大池化层中,采用多层感知机提取应力云图中的各个点云的点信息和边信息。

5.如权利要求1所述的基于点云神经网络的...

【技术特征摘要】

1.一种基于点云神经网络的非均匀点阵结构逆向设计方法,其特征在于,包括:

2.如权利要求1所述的基于点云神经网络的非均匀点阵结构逆向设计方法,其特征在于,所述点云神经网络的训练样本集的构建过程为:

3.如权利要求1所述的基于点云神经网络的非均匀点阵结构逆向设计方法,其特征在于,所述点云神经网络是以实例分割框架为基础的位置预测网络。

4.如权利要求1所述的基于点云神经网络的非均匀点阵结构逆向设计方法,其特征在于,在所述点云神经网络的最大池化层中,采用多层感知机提取应力云图中的各个点云的点信息和边信息。

5.如权利要求1所述的基于点云神经网络的非均匀点阵结构逆向设计方法,其特征在于,在所述点云神经网络的最大池化层中,在提取应力云图中的各个点云的点信息和边信息的过程中,采用对称函数实现点云信号处理的交换不变性。

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【专利技术属性】
技术研发人员:王荣梁秀兵王晓晶胡振锋孔令超
申请(专利权)人:中国人民解放军军事科学院国防科技创新研究院
类型:发明
国别省市:

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