基于深度学习的复合材料铺层优化方法

• 作者: 姚磊江 白国栋 童小燕
• 来源期刊: 复合材料科学与工程
• 学科: 工学
• 关键词: 深度学习 复合材料 遗传算法 多任务学习 铺层优化
• 年，卷（期）: 2020,（7）
• 所属期刊栏目: 应用研究
• 页码范围: 68-73
• 页数: 6页
• 分类号: TB332
• 字数: 3889字
• 语种: 中文

摘要

复合材料在航空工程中有着广泛的应用,其中铺层优化对提高结构承载能力至关重要.本文中首先运用基于神经网络的深度学习方法快速预测设计结果,然后依据预测结果,通过遗传算法搜索复合材料层合板设计问题的最优解,提高铺层设计效率,最后对比应用深度学习技术与传统优化算法得到的优化结果,证明了深度学习技术在层合板铺层优化中的便捷性和有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	姚磊江	西北工业大学无人机特种技术重点实验室	65	523	14.0	21.0
2	童小燕	西北工业大学无人机特种技术重点实验室	70	729	15.0	25.0
3	白国栋	西北工业大学航空学院	5	0	0.0	0.0