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申请/专利权人：南京航空航天大学
摘要：本发明公开了一种基于流形神经算子的复材构件成型模具补偿方法，属于复材构件固化成型领域，首先获取复材构件的三维模型作为目标形状，确定复材构件固化成型时的靠模面；其次对靠模面进行参数化表示，确定设计变量及取值范围；然后在设计空间内通过采样获取若干靠模面设计方案，得到对应的复材构件形状，并对其进行固化变形仿真得到固化变形后形状，建立固化变形数据集；进而建立以复材构件形状为输入、固化变形后形状为输出的流形神经算子模型，利用固化变形数据集进行训练，得到固化变形预测代理模型；最后以固化变形后形状与目标形状间的差异最小化为优化目标，利用智能优化算法得到满足复材构件固化变形要求的复材构件形状。
主权项：1.一种基于流形神经算子的复材构件成型模具补偿方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、获取复材构件的三维模型作为目标形状，并根据三维模型确定复材构件固化成型时的靠模面；步骤2、对靠模面进行参数化表示，确定设计变量和设计变量的取值范围；步骤3、在设计空间内通过采样方法获取若干靠模面设计方案，得到每个靠模面设计方案所对应的复材构件形状，对复材构件形状进行固化变形仿真，得到复材构件形状对应的固化变形后形状，建立固化变形数据集；步骤4、建立以复材构件形状为输入、固化变形后形状为输出的流形神经算子模型，并利用固化变形数据集进行训练，得到固化变形预测代理模型；步骤5、以固化变形后形状与目标形状间的差异最小化为优化目标，利用智能优化算法对设计变量进行优化，优化过程中采用固化变形预测代理模型计算固化变形后形状，得到满足复材构件固化变形要求的复材构件形状，并以其对应的靠模面作为成型模具曲面。
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百度查询： 南京航空航天大学 一种基于流形神经算子的复材构件成型模具补偿方法
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