基于多场节点特征加权聚合的复杂零件型线优化设计方法

本发明公开了一种基于多场节点特征加权聚合的复杂零件型线优化设计方法。包括：首先，根据待优化的复杂零件型线几何设计变量、温度和接触面摩擦系数进行有限元批量仿真，获得训练数据集；然后，构建融合空间与温度注意力的深度图采样聚合神经网络，接着利用训练数据集对融合空间与温度注意力的深度图采样聚合神经网络进行训练，训练完成后获得应力预测模型；最后，结合应力预测模型，以最小化复杂零件最大等效应力为优化目标进行迭代寻优，获得目标温度区间内当前复杂零件型线的最优几何参数。本发明实现了复杂零件应力分布状态的快速重构，在提高优化速度的同时充分保证了优化结果的精度，同时极大地节省了计算资源。