[发明专利]一种代理模型驱动的梯度点阵夹层结构优化方法

权利要求书

1.一种代理模型驱动的梯度点阵夹层结构优化方法，其特征在于：

(a)使用水平集函数描述点阵微结构的拓扑构型并确定原型点阵，以该原型点阵为基础使用形状插值技术获得样本点阵，基于所述样本点阵的水平集函数使用均匀化方法求得样本点阵的弹性张量，并根据所述样本点阵的相对密度和弹性张量搭建预测点阵单元力学属性的代理模型；

(b)将待优化的夹层结构设定为初始夹层结构并将其进行切片化处理为若干切片层，基于所述代理模型采用变厚度法优化该夹层结构的各个切片层的密度，并根据优化后的各个所述切片层的密度分布，确定夹层结构的上面板、中间夹芯和下面板的厚度，同时获取中间夹芯层实体结构的体积所占夹层结构的体积率；

(c)将步骤(b)得到的夹层结构使用有限元方法离散为若干单元，基于步骤(b)得到的中间夹芯层实体结构的体积所占夹层结构的体积率及所述代理模型，采用自由材料优化模型优化夹层结构的夹芯层内各点阵单元的密度；

(d)根据步骤(c)得到的优化后的夹芯层内所有点阵单元的密度值，基于步骤(a)得到的原型点阵的水平集函数，使用形状插值技术对所有点阵单元进行形状插值，以获取夹层结构的夹芯层内梯度点阵的具体构型，实现拓扑优化过程。

2.如权利要求1所述的代理模型驱动的梯度点阵夹层结构优化方法，其特征在于：点阵的类型为体心立方点阵，其包含四根桁架，所述体心立方点阵的水平集函数为：

其中，φ^s(x)＝max(φ_i)，φ_i＝φ_3D,i(x)，i＝1,2,3,4.φ_3D,i是所述四根桁架的水平集函数，x表示在空间D内的点的坐标，D是一个固定的欧拉参考空间，表示所述体心立方点阵的结构边界，Ω^s是所述体心立方点阵所占据的空间，Ω^s满足Ω^s＝Ω₁∪Ω₂∪Ω₃∪Ω₄，Ω₁,Ω₂,Ω₃,Ω₄分别是四根桁架所占据的空间。