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申请/专利权人：北京工业大学

摘要：本发明公开了一种基于GAN的新型超纤维增强水凝胶结构的逆向设计方法，属于超纤维增强水凝胶结构设计领域，包括以下步骤：S1、数据生成：构建得到物理场图像数据集和纤维分布图像数据集；S2、数据预处理：归一化，调整图像的大小，构建得到深度学习模型的数据集；S3、训练生成对抗网络；S4、验证，并利用验证通过的生成对抗网络根据目标物理场设计纤维分布。本发明采用上述基于GAN的新型超纤维增强水凝胶结构的逆向设计方法，在给定应力或位移场的前提下，利用生成对抗网络可有效预测超纤维水凝胶复合材料的结构，从而在药物输送和柔性电子领域具有巨大的应用潜力。

主权项：1.基于GAN的新型超纤维增强水凝胶结构的逆向设计方法，其特征在于：包括以下步骤：S1、数据生成：在化学和温度边界条件下，对超纤维增强水凝胶复合材料进行有限元模拟，得到超纤维增强水凝胶的固体力学模型，以获得超纤维增强水凝胶复合材料自由膨胀后的物理场数据和纤维分布数据，分别构建得到物理场图像数据集和纤维分布图像数据集；在步骤S1中，建立二维超纤维增强水凝胶复合材料模型，通过模拟温度和外部溶液中可电解溶质电离出的阴、阳离子浓度变化来引起超纤维增强水凝胶复合材料自由膨胀过程，其具体包括以下步骤：建立假设条件：假设超纤维之间无重叠；水凝胶复合材料完全溶胀；水凝胶基质和超纤维之间完全结合，溶液中溶质电离后会产生阴阳离子浓度比为1:1的离子溶液；在建立的假设条件的前提下，将水凝胶基质置于设定的320K温度和相对离子浓度为0.03的离子溶液中，再嵌入随机数量的具有二维形状、随机分布和随机取向的超纤维，得到合并边界，并假设穿过合并边界的超纤维被切成段；而后在整个合并边界上施加0.03的相对离子浓度的化学边界条件和320K的温度边界条件，为使水凝胶在离子溶液中仅发生溶胀，在水凝胶的底边设置位移为零的边界条件；超纤维为具有正弦结构的线型结构纤维，其被定义为具有泊松比和弹性模量E的线性弹性固体，在自由状态下的超纤维的总高度H和宽度t被赋予相同的初始值；超纤维的形状由以下正弦函数定义： 1其中，、和分别表示正弦函数的幅度、角频率和相移；水凝胶基质本构模型建立过程如下：首先，基于Flory-Rehner自由能函数的混合自由能函数模拟膨胀，并考虑化学场和温度场，构建如下总混合自由能密度函数： 2其中，表示温度，表示膨胀过程的熵变，表示弹性熵，表示水凝胶的焓，t表示化学交联链网络的弹性能量密度函数，表示通用气体常数，表示化学交联链的链之间的纠缠度，表示化学交联链的摩尔数，，表示主伸长量，表示离子溶液中溶剂分子的摩尔数，表示溶剂的摩尔体积，表示分子链间可滑移连接的摩尔数，表示滑移点参数，表示无量纲的混合焓；而后，通过勒让德变换将总混合自由能密度函数转换为以下主不变量： 3其中，表示变形梯度张量，表示化学势，表述主变化量；然后，在给定初始温度、化学势和自由伸长量的前提下，推导化学势和自由伸长量之间的关系： 4然后，假定水凝胶基质和溶剂之间的化学势在初始状态下相等，其中溶剂中的化学势通过以下方程用理想溶液假设来近似： 5其中，是溶剂初始离子物质浓度的总和；最后，得出自由伸长量和溶剂初始离子浓度之间的关系： 6通过公式（2）中总混合自由能函数对超纤维增强水凝胶复合材料的水凝胶基体进行建模，以表征化学-力耦合条件下水凝胶基体的变形，并通过有限元软件ABAQUS进行数值模拟；S2、数据预处理：分别将物理场图像数据集和纤维分布图像数据集进行归一化，而后分别调整物理场图像数据集和纤维分布图像数据集中图像的大小，构建得到深度学习模型的数据集；S3、训练生成对抗网络：向生成对抗网络中输入经步骤S2预处理后的物理场图像数据集中包含的物理场信息，并将经步骤S2预处理后的纤维分布图像数据集中包含的纤维分布信息作为输出数据，修改生成对抗网络的生成器和鉴别器之间的参数，以训练生成对抗网络；S4、验证，并利用验证通过的生成对抗网络根据目标物理场设计纤维分布。

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