技术特征：
1.一种基于物理神经网络的流体拓扑优化方法，其特征在于，包括以下步骤：基于流体拓扑优化问题，通过二维稳态控制方程确定优化流体管道的基本参数；基于流体管道的基本参数，根据目标优化函数构建流体拓扑优化数学模型；基于流体拓扑优化数学模型，对计算域样本点进行采样，并结合流体管道的基本参数构建神经网络模型；构建损失函数并根据损失函数对神经网络模型进行迭代训练，得到拓扑优化结果。2.根据权利要求1所述一种基于物理神经网络的流体拓扑优化方法，其特征在于，所述基于流体拓扑优化问题，通过二维稳态控制方程确定优化流体管道的基本参数这一步骤，其具体包括：基于流体拓扑优化问题获取边界条件并对二维稳态控制方程进行求解，得到流体管道的基本参数；所述流体管道的基本参数包括速度矢量、压强值和材料密度分布值。3.根据权利要求2所述一种基于物理神经网络的流体拓扑优化方法，其特征在于，所述二维稳态控制方程的本构形式如下所示：二维稳态控制方程的本构形式如下所示：上式中，u表示速度矢量，f表示体积力，ρ
fluid
表示流体密度，σ表示柯西应力张量，p表示压强，μ表示流体粘度，i表示单位矩阵，t表示矩阵转置，表示速度的雅可比矩阵，表示速度的雅可比矩阵的转置。4.根据权利要求3所述一种基于物理神经网络的流体拓扑优化方法，其特征在于，所述目标优化函数表示如下：上式中，f
obj
表示目标优化值，ω表示计算域，α表示材料渗透能力。5.根据权利要求4所述一种基于物理神经网络的流体拓扑优化方法，其特征在于，所述流体拓扑优化数学模型表示如下：流体拓扑优化数学模型表示如下：x∈ω，u＝u
d
(x)，(x)，上式中，表示计算域边界，ω
d
表示第一类边界，n表示外法边界，g(x)表示第二类边界上柯西应力的分布，ω
n
表示第二类边界。6.根据权利要求5所述一种基于物理神经网络的流体拓扑优化方法，其特征在于，所述基于流体拓扑优化数学模型，对计算域样本点进行采样，并结合流体管道的基本参数构建神经网络模型这一步骤，其具体包括：
对流体拓扑优化数学模型的计算域样本点进行采样，得到样本点的位置坐标；将样本点的位置坐标作为输入值，流体管道的基本参数作为输出值，构建神经网络模型；所述神经网络模型包括输入层、隐藏层和输出层。7.根据权利要求6所述一种基于物理神经网络的流体拓扑优化方法，其特征在于，所述构建损失函数并根据损失函数对神经网络模型进行迭代训练，得到拓扑优化结果这一步骤，其具体包括：根据流体拓扑优化数学模型，构建损失函数；基于神经网络模型的隐藏层，选取对应的激活函数；根据激活函数对神经网络模型的输出层进行修正处理，得到修正值；基于损失函数，结合修正值对神经网络模型进行迭代训练，输出拓扑优化结果。8.根据权利要求7所述一种基于物理神经网络的流体拓扑优化方法，其特征在于，所述修正处理过程的表达式如下所示：修正处理过程的表达式如下所示：上式中，表示速度分量的修正值，x，y表示样本点的二维位置坐标。9.根据权利要求8所述一种基于物理神经网络的流体拓扑优化方法，其特征在于，所述损失函数的表达式如下所示：上式中，n
i
(i＝1,2,3)表示样本点个数，θ表示神经网络模型的参数，||f(x
i
,θ)||2表示物理场控制方差的残差，表示通过神经网络模型求得的第一类边界上的速度场近似值，u
d
(x
i
,θ)表示已知的第一类边界上的速度场实际值，表示通过神经网络求得的第二类边界上的应力场近似值，g(x
i
,θ)表示已知的第二类边界上的应力场实际值。10.一种基于物理神经网络的流体拓扑优化系统，其特征在于，包括以下模块：确认模块，基于流体拓扑优化问题，通过二维稳态控制方程确定优化流体管道的基本参数；构建模块，基于流体管道的基本参数，根据目标优化函数构建流体拓扑优化数学模型；采样模块，基于流体拓扑优化数学模型，对计算域样本点进行采样，并结合流体管道的基本参数构建神经网络模型；训练模块，构建损失函数并根据损失函数对神经网络模型进行迭代训练，得到拓扑优化结果。
技术总结
本发明公开了一种基于物理神经网络的流体拓扑优化方法及系统，该方法包括：基于流体拓扑优化问题，通过二维稳态控制方程确定优化流体管道的基本参数；基于流体管道的基本参数，根据目标优化函数构建流体拓扑优化数学模型；基于流体拓扑优化数学模型，对计算域样本点进行采样，并结合流体管道的基本参数构建神经网络模型；构建损失函数并根据损失函数对神经网络模型进行迭代训练，得到拓扑优化结果。本发明解决了流体管道材料密度分布不均的问题，并缩短了流体管道材料密度分布的计算时间，实现在均匀分布密度材料设计空间中找到最佳材料密度分布方法。本发明作为一种基于物理神经网络的流体拓扑优化方法及系统，可广泛应用于流体拓扑优化领域。用于流体拓扑优化领域。用于流体拓扑优化领域。
技术研发人员：衡益 祁昊均 罗玖 古江杭
受保护的技术使用者：中山大学
技术研发日：2022.03.22
技术公布日：2022/6/17