【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及功能梯度材料设计，具体涉及一种多维功能梯度材料的优化设计方法、装置、设备及介质。
技术介绍
1、功能梯度材料（fgm）是一种新型的非均匀复合材料，通常由两种或多种材料组成，其材料成分在空间中逐渐变化，具有局部定制的性能。广泛应用于航空航天、汽车、生物医学和军事应用。在许多复杂的服役环境中，单向fgm（1d-fgm）往往难以满足服役需求。例如，现代航空航天飞机的推进系统和机身通常在三个方向变化的高温环境中运行，传统1d-fgm的材料和性能的单向变化很难满足这些严苛的服役环境。为了解决这个问题，提出了多维功能梯度材料（3d-fgm），其材料性能在结构空间中的预定义方向上平滑变化，通过指定结构域内特定位置的材料成分，可以实现特定的性能。
2、为了更好地设计多维功能梯度材料，并根据应用需求获得最佳的材料和形状分布，使用优化算法是一种有效的方法。多目标元启发式优化算法最近被认为是解决各种复杂优化问题的鲁棒可靠方法，如非支配排序遗传算法（nsga-ii、nsga-ⅲ）、多目标粒子群优化（mopso）、多目标进化算法（moea）和多目标人工蜂群算法（moabc）等。由于其优越性能，这些算法已开始逐渐被应用于mfgm的多目标优化。但随着多维功能梯度材料多场耦合性能分析的复杂性和数值解精度要求的提高，需要的计算量和计算时长显著增加，这严重限制了多维功能梯度材料的多目标优化工作，具体地：优化算法中需要进行大量的性能计算，这会导致最终的优化时间十分漫长，难以实际运行。因此，现有技术中的多目标优化算法仅能对设计维度较低、设计变
3、因此，亟需提供一种多维功能梯度材料的优化设计方法、装置、设备及介质，降低优化算法中性能计算所需的计算量和计算时长，实现对多维功能梯度材料的快速、准确优化设计。
技术实现思路
1、有鉴于此，有必要提供一种多维功能梯度材料的优化设计方法、装置、设备及介质，用以解决现有技术中存在的由于多目标优化算法中的计算量过大，导致无法有效对多维功能梯度材料进行有效优化设计或优化设计效率过低的技术问题。
2、一方面，为了解决上述技术问题，本专利技术提供了一种多维功能梯度材料的优化设计方法，包括：
3、基于非均匀有理b样条基函数构建多维功能梯度材料；所述多维功能梯度材料包括多个控制点；
4、构建样本集，并基于所述样本集对初始材料预测模型进行训练，获得训练完备的材料性能预测模型；
5、以总质量最小和自由振动基频最大为目标构建多目标优化函数，对所述多目标优化函数进行迭代求解，获得所述控制点优化材料体积分数和优化厚度；
6、其中，所述多目标优化函数迭代求解过程中所需的预测性能基于所述材料性能预测模型确定。
7、在一种可能的实现方式中，所述多维功能梯度材料为金属相材料和陶瓷相材料的复合材料；所述多目标优化函数为：
8、
9、
10、式中，为总质量；为第j个控制点的陶瓷相材料的材料体积分数；为第j个控制点的厚度；为空间任一点处陶瓷相材料体积分数；为陶瓷相材料的密度；为金属相材料在室温下的质量密度；为多维功能梯度材料的总体积，与厚度相关；为无量纲自由振动基频；为自由振动的一阶固有频率；为方形多维功能梯度材料的边长；为金属相材料在室温下的弹性模量；为金属相材料在室温下的泊松比；为方形多维功能梯度材料的初始厚度；为非均匀有理b样条基函数； n×m×l为控制点的总个数。
11、在一种可能的实现方式中，所述多目标优化函数的约束条件为：
12、
13、式中，是陶瓷相材料的总材料体积分数；为单元刚度矩阵；为与温度相关的单元热刚度矩阵；为单元质量矩阵；为单元位移向量。
14、在一种可能的实现方式中，所述多维功能梯度材料包括目标子区域和与所述目标子区域对称的至少一个镜面子区域；所述多目标优化函数为与所述目标子区域对应的函数，则所述方法包括：
15、基于所述多目标优化函数和所述材料性能预测模型确定所述目标子区域中各控制点的目标材料体积分数和目标厚度；
16、将所述目标材料体积分数和所述目标厚度进行镜面对称处理，获得所述镜面子区域中各控制点的镜面材料体积分数和目标厚度。
17、在一种可能的实现方式中，所述样本集包括多个样本数据，所述样本数据包括材料体积分数、厚度、总质量参考值和自由振动基频参考值；
18、则所述构建样本集，包括：
19、随机初始化材料分布和几何模型，获得各控制点的材料体积分数和厚度；
20、基于高通量并行式等几何分析确定所述多维功能梯度材料的空间热场；
21、基于所述空间热场确定所述多维功能梯度材料的总质量参考值和自由振动基频参考值。
22、在一种可能的实现方式中，所述基于所述样本集对初始材料预测模型进行训练，获得训练完备的材料性能预测模型，包括：
23、将所述样本集以预设比例划分为训练集和验证集；
24、基于所述训练集对所述初始材料性能预测模型进行训练，获得待验证性能预测模型；
25、基于所述验证集对所述待验证性能预测模型进行验证，当验证通过时，所述待验证性能预测模型为所述材料性能预测模型。
26、在一种可能的实现方式中，所述材料性能预测模型包括依次连接的第一三维卷积模块、第一池化层、多个第二三维卷积模块、展平层和全连接层，所述第一三维卷积模块和各所述第二三维卷积模块均包括三维卷积层、批量化归一层和激活函数层。
27、另一方面，本专利技术还提供了一种多维功能梯度材料的优化设计装置，包括：
28、多维功能梯度材料构建单元，用于基于非均匀有理b样条基函数构建多维功能梯度材料；所述多维功能梯度材料包括多个控制点；
29、材料性能预测模型训练单元，用于构建样本集，并基于所述样本集对初始材料预测模型进行训练，获得训练完备的材料性能预测模型；
30、材料参数优化设计单元，用于以总质量最小和自由振动基频最大为目标构建多目标优化函数，对所述多目标优化函数进行迭代求解，获得所述控制点优化材料体积分数和优化厚度；
31、其中，所述多目标优化函数迭代求解过程中所需的预测性能基于所述材料性能预测模型确定。
32、另一方面，本专利技术还提供了一种优化设计设备，包括存储器和处理器，其中，
33、所述存储器，用于存储程序；
34、所述处理器，与所述存储器耦合，用于执行所述存储器中存储的所述程序，以实现上述任意一种可能的实现方式中所述的多维功能梯度材料的优化设计方法中的步骤。
35、另一方面，本专利技术还提供了一种计算机可读存储介质，用于存储计算机可读取的程序或指令，所述程序或指令被处理器执行时能够实现上述任意一种可能的实现方式中本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种多维功能梯度材料的优化设计方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的多维功能梯度材料的优化设计方法，其特征在于，所述多维功能梯度材料为金属相材料和陶瓷相材料的复合材料；所述多目标优化函数为：
3.根据权利要求2所述的多维功能梯度材料的优化设计方法，其特征在于，所述多目标优化函数的约束条件为：
4.根据权利要求1所述的多维功能梯度材料的优化设计方法，其特征在于，所述多维功能梯度材料包括目标子区域和与所述目标子区域对称的至少一个镜面子区域；所述多目标优化函数为与所述目标子区域对应的函数，则所述方法包括：
5.根据权利要求1所述的多维功能梯度材料的优化设计方法，其特征在于，所述样本集包括多个样本数据，所述样本数据包括材料体积分数、厚度、总质量参考值和自由振动基频参考值；
6.根据权利要求5所述的多维功能梯度材料的优化设计方法，其特征在于，所述基于所述样本集对初始材料预测模型进行训练，获得训练完备的材料性能预测模型，包括：
7.根据权利要求1所述的多维功能梯度材料的优化设计方法，其特征在于，所述材料性
8.一种多维功能梯度材料的优化设计装置，其特征在于，包括：
9.一种优化设计设备，其特征在于，包括存储器和处理器，其中，
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，用于存储计算机可读取的程序或指令，所述程序或指令被处理器执行时能够实现上述权利要求1至7中任意一项所述的多维功能梯度材料的优化设计方法中的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种多维功能梯度材料的优化设计方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的多维功能梯度材料的优化设计方法，其特征在于，所述多维功能梯度材料为金属相材料和陶瓷相材料的复合材料；所述多目标优化函数为：
3.根据权利要求2所述的多维功能梯度材料的优化设计方法，其特征在于，所述多目标优化函数的约束条件为：
4.根据权利要求1所述的多维功能梯度材料的优化设计方法，其特征在于，所述多维功能梯度材料包括目标子区域和与所述目标子区域对称的至少一个镜面子区域；所述多目标优化函数为与所述目标子区域对应的函数，则所述方法包括：
5.根据权利要求1所述的多维功能梯度材料的优化设计方法，其特征在于，所述样本集包括多个样本数据，所述样本数据包括材料体积分数、厚度、总质量参考值和自由振动基频参考值；
6.根据权利...
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。