【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于产品设计，具体涉及一种基于深度学习的工业设备拓扑优化方法及系统。
技术介绍
1、设备产品设计是现代工程中的一项重要任务，其性能和效果直接影响工业生产的质量、效率和安全。然而，传统的设备产品设计方法往往受限于经验和试错，存在耗时长、资源浪费和成本高等问题。为了解决这些问题，推动设备设计的创新，拓扑优化设计作为一种先进的设计方法得到了广泛的关注和应用。
2、拓扑优化是设备制造产品的优化设计方法，结合结构力学和优化方法。通过优化材料的空间分布、结构配置和组件尺寸，可以从多种结构设计方案中获得最优的结构形式，实现航空、汽车等产品的重量、降低成本和性能提高。
3、拓扑优化软件在产品设计中的重要作用主要体现在产品性能的提高、设计效率和产品发布的加速上。因此，针对特定场景开发拓扑优化软件，不仅有助于工程师快速精通其使用，而且可以更好地促进相关行业的发展。
4、由于拓扑优化软件一般都是基于有限单元的方法，因此拓扑优化的计算效率往往难以满足实际工程的需要。
5、如何提高工业设备产品设计中拓扑优...
【技术保护点】
1.一种基于深度学习的工业设备拓扑优化方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述变量密度法通过如下公式表示：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述多通道张量通过如下步骤得到：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述卷积神经网络模型通过如下步骤训练得到：构建初始卷积神经网络模型；
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述卷积神经网络模型...
【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习的工业设备拓扑优化方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述变量密度法通过如下公式表示：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述多通道张量通过如下步骤得到：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述卷积神经网络模型通过如下步骤训练得到：...
【专利技术属性】
技术研发人员：常炜熙，朱国伟，刘晓慧，丁东亮，周河晓，刘哲，李直儒，肖泽晓，
申请(专利权)人：北京谛声科技有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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