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具有特定屬性結(jié)構(gòu)的逆向設(shè)計是具有挑戰(zhàn)性的，主要是因為存在多種設(shè)計方案可以滿足規(guī)定的條件。以變形復(fù)合材料梁為例，由于材料、幾何形狀和驅(qū)動方式的選擇多樣，導(dǎo)致制造方案也多種多樣。此外，這類問題往往伴隨著大變形，使其成為高度非線性問題。

該研究提出了一種基于生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）的逆設(shè)計方法，用于構(gòu)建能夠變形為目標(biāo)形狀并執(zhí)行復(fù)雜預(yù)定運動的軟復(fù)合材料梁。該方法利用了具有被動層和主動層的復(fù)合材料，這些層由于非均勻的幾何和材料屬性，通過溫度驅(qū)動應(yīng)變失配達到預(yù)定變形的目的。

為了測試該方法并快速探索參數(shù)空間，該研究對高彈性主動層的進行拉伸實驗。實驗和數(shù)值分析結(jié)果表明，簡單模型能夠有效生成設(shè)計參數(shù)，使得復(fù)合材料梁在釋放后能夠自行變形為目標(biāo)形狀。

研究還擴展了該方法，使其能夠生成用于形成軟、變形復(fù)合材料梁的設(shè)計參數(shù)，當(dāng)通過溫度驅(qū)動時，這些梁能夠執(zhí)行復(fù)雜的預(yù)定運動。該數(shù)據(jù)驅(qū)動方法簡單而穩(wěn)健，能夠為復(fù)雜問題提供解決方案，并有望在未來軟機器人、智能可部署結(jié)構(gòu)等領(lǐng)域發(fā)揮重要作用。

一、引言

變形結(jié)構(gòu)因其能夠在緊湊構(gòu)型和展開構(gòu)型之間轉(zhuǎn)換而具有廣泛應(yīng)用，例如軟體機器人、可展開結(jié)構(gòu)等。這些結(jié)構(gòu)通常依賴于材料、幾何和驅(qū)動方式的協(xié)同作用來實現(xiàn)變形。現(xiàn)有的變形結(jié)構(gòu)設(shè)計方法大多依賴于經(jīng)驗或啟發(fā)式算法，難以快速有效地生成滿足特定變形要求的結(jié)構(gòu)參數(shù)。此外，由于變形結(jié)構(gòu)的非線性特性，傳統(tǒng)的優(yōu)化算法難以解決復(fù)雜的逆設(shè)計問題。

近日，《Engineering Applications of Artificial Intelligence》期刊發(fā)表了一篇由盧布爾雅那大學(xué)機械工程學(xué)院非線性力學(xué)實驗室的研究團隊完成的有關(guān)基于生成對抗網(wǎng)絡(luò)的軟變形復(fù)合梁逆設(shè)計的研究成果。該研究提出了一種基于生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）的軟變形復(fù)合梁逆設(shè)計方法，通過學(xué)習(xí)大量訓(xùn)練樣本，生成滿足特定變形要求的結(jié)構(gòu)參數(shù)，從而實現(xiàn)快速有效的變形結(jié)構(gòu)設(shè)計。論文標(biāo)題為“Using a generative adversarial network for the inverse design of soft morphing composite beams”。

二、內(nèi)容簡介

研究提出了一個可展開梁的逆向設(shè)計問題，問題目標(biāo)是通過設(shè)計具有預(yù)拉伸層的復(fù)合梁，使其在釋放后能夠變形為目標(biāo)形狀。復(fù)合梁由一個基底層和多個預(yù)拉伸層組成，預(yù)拉伸層的幾何和材料屬性以及預(yù)拉伸量是設(shè)計參數(shù)。目標(biāo)形狀是已知的，而設(shè)計參數(shù)需要通過逆向設(shè)計方法來確定。

圖1 展示了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的軟、自展開結(jié)構(gòu)逆設(shè)計方法。

基于生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）的逆向設(shè)計框架由生成器網(wǎng)絡(luò)、評估網(wǎng)絡(luò)和預(yù)訓(xùn)練的模擬器網(wǎng)絡(luò)組成。生成器網(wǎng)絡(luò)的目的是生成設(shè)計參數(shù)，判別器網(wǎng)絡(luò)評估其可行性，模擬器網(wǎng)絡(luò)驗證其準確性。三者協(xié)同工作，最終生成可行且準確的設(shè)計參數(shù)，使得結(jié)構(gòu)能夠變形為目標(biāo)形狀。

圖2 展示了用于變形結(jié)構(gòu)逆設(shè)計的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的各個組件。該模型由三個獨立的網(wǎng)絡(luò)組成：生成器網(wǎng)絡(luò)、判別器網(wǎng)絡(luò)和預(yù)訓(xùn)練的模擬器網(wǎng)絡(luò)。

文章使用3D打印模具制造了硅橡膠片，并采用預(yù)拉伸層與基底層精確粘合的方法制作了變形復(fù)合梁。首先使用 3D 打印機制作模具，制作硅橡膠層。根據(jù)設(shè)計參數(shù)裁剪和預(yù)拉伸主動層，并將其粘接到基底層上。最后，釋放復(fù)合材料梁，使其變形為目標(biāo)形狀。

圖3 展示了用于制造變形軟復(fù)合材料梁的裝置。(a) 該裝置由 3D 打印部件、螺栓、螺母和螺紋桿組成，用于復(fù)合材料梁的制造階段。通過擰緊螺母，可以非常精確地控制單個層的拉伸。(b) 制造階段的橫截面視圖。

實驗結(jié)果表明，使用生成的設(shè)計參數(shù)制作的復(fù)合材料梁能夠很好地變形為目標(biāo)形狀，與目標(biāo)形狀之間只有很小的偏差。模擬結(jié)果表明，生成的設(shè)計參數(shù)能夠準確預(yù)測復(fù)合材料梁的變形。此外，還討論了生成器網(wǎng)絡(luò)的魯棒性，并與其他方法進行了比較。

圖4 對比了目標(biāo)梁形狀（紅色曲線）和根據(jù)生成的設(shè)計參數(shù)制造的復(fù)合材料梁（綠色硅膠聚合物）。(a) 和 (b) 為由隨機訓(xùn)練示例組裝的形狀，(c) 為圓形，(d) 為波浪形，(e) 為螺旋形。圖中數(shù)字代表每個部分，指示用于制造每個復(fù)合材料梁的設(shè)計參數(shù)。

圖5 展示了根據(jù)目標(biāo)形狀生成設(shè)計參數(shù)，以制造變形復(fù)合材料梁的過程。

該研究擴展了逆設(shè)計方法，使其能夠生成溫度驅(qū)動變形結(jié)構(gòu)的設(shè)計參數(shù)。通過將預(yù)拉伸參數(shù)替換為線性熱膨脹系數(shù)和溫度載荷，可以設(shè)計出在溫度作用下能夠執(zhí)行復(fù)雜運動的結(jié)構(gòu)。通過兩個數(shù)值示例展示了設(shè)計的復(fù)合梁能夠在加熱或冷卻時從目標(biāo)初始位置變形到目標(biāo)最終位置，驗證了方法的可行性和有效性。

圖6 展示了生成設(shè)計參數(shù)，以制造能夠通過加熱/冷卻驅(qū)動并演示復(fù)雜運動的軟變形梁的過程。展示了兩個梁的例子 (a) 和 (b)，它們從目標(biāo)起始位置（虛線紅色曲線）變形為目標(biāo)終止位置（實線紅色曲線）。虛線黑色線代表兩個梁的初始形狀，長度分別為 (a) 98 毫米和 (b) 172 毫米。(a) 和 (b) 中的插圖分別展示了變形梁的結(jié)構(gòu)。

三、 小結(jié)

該研究提出了一種基于生成對抗網(wǎng)絡(luò)的軟變形復(fù)合梁逆設(shè)計方法，通過學(xué)習(xí)大量訓(xùn)練樣本，生成滿足特定變形要求的結(jié)構(gòu)參數(shù)，從而實現(xiàn)快速有效的變形結(jié)構(gòu)設(shè)計。該方法在軟體機器人、可展開結(jié)構(gòu)等領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用前景。

原始文獻：

Brzin, T., & Brojan, M. (2024). Using a generative adversarial network for the inverse design of soft morphing composite beams. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 133, 108527.

原文鏈接：

https://doi.org/10.1016/j.engappai.2024.108527