报告时间：2025年4月3日（星期四）15:00
报告地点：纬地楼414会议室
报 告 人：阎军 教授
工作单位：大连理工大学
举办单位：土木与水利工程学院
报告简介：
拓扑优化可以帮助工程师提出高效新颖的概念设计方案，但传统的基于有限元的优化需要大量的计算能力，并且无法实现实时优化。本研究提出了基于深度学习模型的实时拓扑优化方法，通过结构初始主应力矩阵学习和基于固体各向同性材料惩罚模型（SIMP）的分步训练方法来预测拓扑结果。与传统有限元迭代优化相比，该方法可大幅减少计算量并获得高精度结果。进一步引入的分步训练策略，结合多个子模型并行训练与密度矩阵等历史信息，有效提升有限样本利用效率与预测精度。通过经典短悬臂梁与最大第一特征频率等示例验证所提出方法的有效性。
报告人简介：
阎军，男，教育部特聘教授，博士生导师。现担任大连理工大学力学与航空航天学院院长、辽宁省力学学会理事长、Journal of Marine Science and Engineering” 、“Materials” 、“哈尔滨工程大学学报”、“科技导报”等期刊编委。在国际、国内重要学术期刊上发表论文200余篇，其中发表SCI期刊论文100余篇，他引2200余次。出版英文专著1部，获授权专利26项，获批软件著作权26项。承担国家重点研发计划项目课题、国家自然科学重点基金、国家高科技发展计划（863）重大项目子课题、省级超千万项目等40余项。曾获国家自然科学奖二等奖、辽宁省科技进步一等奖等7项奖励。