基于深度学习的准零刚度低频隔振结构逆向设计方法

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基于深度学习的准零刚度低频隔振结构逆向设计方法
申请号:CN202410934264
申请日期:2024-07-12
公开号:CN118821603A
公开日期:2024-10-22
类型:发明专利
摘要
本发明属于振动抑制技术领域,提供一种基于深度学习的准零刚度低频隔振结构逆向设计方法,该方法大大降低了计算成本,所设计的隔振器结构简单紧凑。具体过程为:步骤一,获取曲梁形状及其对应的力位移响应,建立曲梁形状与对应力位移响应的数据库;步骤二,构建神经网络,利用所述数据库进行神经网络训练;步骤三,生成初始曲梁模型作为初始种群,利用所述深度神经网络预测其性能参数,利用适应度函数评估种群个体的优劣程度,当不满足准零刚度要求时,利用遗传算法更新种群,不断迭代直至满足终止条件;步骤四,将多个满足条件的曲梁结构串并联构成准零刚度低频隔振结构。
技术关键词
逆向设计方法 隔振结构 准零刚度 深度神经网络 神经网络训练 控制点 振动抑制技术 隔振器结构 遗传算法 代表 样条 标准化方法 曲线 应力 优化器 超参数 节点 表达式 批量