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技术 Technology

Andrii Shyp 的优化模型，同时这些模型是通过使用脚本自动生
成的，用于有限元法（FEM）运行的自动化。

在优化过程中，我们选择了拓扑优化法，将轮廓
条件的应用区域和均匀压力的应用区域进行了划分。
与此同时，允许有限元密度在 1 和 0.001 之间
变化，每个分析周期的最大变化量为 0.25。定义

了三个去符号响应函数，即“能量刚度测量”、
“体积”和“符号化范式等效应力（Signed Von Mises
Stress）”。
优化的目标是将“体积”的设计响应值降至最

人工神经网络（Artificial Neural Network，即 ANN ），是人工智能领 低。最初应用于模型的优化任务是将体积变化限制
域兴起的研究热点。
在 45% 以下。然而，此次使用的软件直接将 45% 的
程中，可以观察到剪切盒的具体尺寸，木质样本可 材料减量应用于模型，然后对其进行重塑，以承受
以完全放入剪切盒中，力施加在木质样本的中心位 增加的内部应力，因此这种方法并不正确。

置。达到断裂点后，取回木材样本，在“施力后的 由于这一缺陷，在最终模型中，优化任务是将
木材样本”和“断裂的木材样本”中，断裂的痕迹 位移控制在现行规范规定的允许范围内（梁跨度
清晰可见。木片已完全断裂。 /200）。这就要求软件逐渐移除材料元素，直到达
实验活动是按照一些必要的测试步骤进行的， 到允许位移， 然后再进行重塑， 使应力分布更加均匀。

以验证结果的正确性，同时考虑到摩尔－库仑理论 当然，软件是允许对模型应用多种类型的几何
（Mohr–Coulomb）参数和单一力之间的相关性。 约束，从而可控制材料的去除方式。
注：由库伦公式表示莫尔包线的土体抗剪强度 简而言之，根据在本项目中进行的实验测试，
理论被称为摩尔—库伦 (Mohr—Coulomb) 强度理论。 使用专有脚本进行了蒙特卡罗分析，其中使用实验

为了验证所获得的机械参数，采用显式动力学 室中测试得出的平均值和标准偏差来改变材料参数。
公式进行弹塑性建模，以便能够跟踪变形随时间的 对于每个应用了不同几何约束的模型，将该专
演变。元件的几何形状考虑到了实验活动中由于剪 有脚本应用于运行 30 个具有不同机械参数的模型。
切盒的尺寸而对模型造成的限制。 结果被收集到数据库中进行比较和对比分析。

注：“显式动力学”是一种时间积分方法，用 为了尽可能接近蒙特卡洛模拟所获得的几何结
于在速度起重要影响的情况下进行动态仿真。显式 果， 最初建议使用生成式机器学习模型 （扩散器），
动力学考虑了快速变化的条件或不连续的事件，例 该模型从每根梁的合成数据 （开口、 跨度、 荷载） 开始，
如自由落体、高速撞击和施加的载荷。 可以生成拓扑优化的胶合层积材（GLT）立面元素。

最初的尝试导致机器学习模型缺乏一致性。
模型的建立与使用的方法 注意到生成模型的不一致性，另一种机器学习

按照上述步骤，创建了一个数据库，其中包含多个 方法取代了当前的方法，即人工神经网络（ANN），
依据蒙特卡罗模拟（Monte-Carlo simulation）原理创建 它将嵌入拓扑优化的结果， 并能够根据问题的数据，

46 亚洲木工业 二零二五年一月至二月份