[发明专利]机电装备冷却通道结构智能化拓扑优化设计方法

权利要求书

1.机电装备冷却通道结构智能化拓扑优化设计方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)基于已知散热器件，对变分自编码器进行训练；其中，变分自编码器由一个子变分自编码器组成，或者由若干个子变分自编码器耦合集成而成；具体过程如下：

1.1)选取已知散热器件作为范本，建立数值分析模型，划分有限元网格，施加边界条件和约束条件，输出数值分析模型的热载荷分布图、热沉分布图和体积分数分布图；

1.2)采用各向正交惩罚材料密度法对所选取的已知散热器件进行完整的优化分析，输出最末一个迭代步优化获得的冷却通道材料密度分布图；

1.3)以步骤1.1)输出的热载荷分布图、热沉分布图和体积分数分布图作为输入变量，以步骤1.2)输出的冷却通道材料密度分布图作为标签和样本，构建训练集，采用变分自编码器开展学习和训练，提取出表征冷却通道拓扑优化本质的隐藏变量，获得训练后的变分自编码器；

2)基于已知散热器件，对生成式对抗网络进行训练；

3)针对待优化散热器件，采用步骤1)训练后的变分自编码器预测散热器件冷却通道的粗结构；采用步骤2)训练后的生成式对抗网络细化散热器件冷却通道的结构；具体过程如下：3.1)建立待优化散热器件的数值分析模型，划分有限元网格，施加边界条件和约束条件，输出数值分析模型的热载荷分布图、热沉分布图和平均体积分数分布图；

3.2)将步骤3.1)获得的待优化散热器件的数值分析模型的热载荷分布图、热沉分布图和体积分数分布图输入步骤1)得到的训练后的变分自编码器中，获得并输出待优化散热器件冷却通道的粗结构；

3.3)将步骤3.2)获得的散热器件冷却通道粗结构输入到步骤2)得到的训练后的生成式对抗网络中，获得并输出待优化散热器件冷却通道的细结构，完成待优化散热器件冷却通道的拓扑优化设计；

步骤3.1)中的边界条件具体包括：

1)生热源的位置、形式和数值大小信息；

2)待优化散热器件边界处的温度或热流密度信息；

3)热沉的位置、形式和数值大小信息；

步骤1.1)、步骤2.1)以及步骤3.1)中的约束条件具体包括：

1)有限元划分网格数；

2)冷却通道材料的体积分数；

3)最优化目标；

步骤2)具体包括以下步骤：

2.1)选取已知散热器件作为范本，建立数值分析模型，分别划分粗、细有限元网格，施加边界条件和约束条件，输出数值分析模型在粗有限元网格和细有限元网格下的密度分布图；

2.2)将步骤2.1)输出的在粗有限元网格和细有限元网格下的密度分布图作为输入数据，进行生成式对抗网络的训练，获得训练后的生成式对抗网络；

步骤1.1)与步骤2.1)中的边界条件具体包括：

a)生热源的位置、形式和数值大小信息；

b)已知散热器件边界处的温度或热流密度信息；

c)热沉的位置、形式和数值大小信息；

子变分自编码器采用卷积编码器串联卷积解码器架构，每个子变分自编码器包含若干卷积层，每层卷积层包含若干卷积核，并采用池化层进行向下采样，同时采用Dropout层进行正则化，以防止过拟合。