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人工智能完整词典
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拓扑优化
一种数学和计算方法，用于在物理约束下确定给定体积内材料的最佳分布，以最大化机械性能。
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SIMP方法（固体各向同性材料惩罚法）
一种拓扑优化方法，利用带有惩罚的连续密度函数，迫使设计变量趋向于二进制值（实心/空心）。
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灵敏度过滤
应用于优化梯度的正则化工具，用于防止形成棋盘格和网格依赖等不可制造的结构。
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用于设计的生成对抗网络
在最优结构上训练的生成对抗网络，能够以端到端的方式生成新的、有效且高性能的拓扑配置。
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增材制造约束
集成在优化算法中的物理和工艺限制，以确保生成的拓扑结构可以通过3D打印进行制造。
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数学均匀化
一种用于计算周期性复合材料有效属性的理论，在拓扑优化中用于将局部密度与机械性能联系起来。
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水平集方法
一种拓扑优化技术，将材料/空隙界面表示为高维连续函数的零水平集，从而实现流畅的拓扑变化。
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拓扑强化学习
一种方法，其中智能体通过试错学习逐步修改初始结构，以便在物理约束下达到性能目标。
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代理模型
昂贵的物理模拟的机器学习近似，可在迭代优化过程中加速设计评估。
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参数化几何迁移
一种人工智能技术，在连续潜在空间中对拓扑结构进行编码和解码，以便探索和修改复杂设计。
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多目标拓扑优化
拓扑优化的扩展，同时优化刚度、重量和固有频率等多个相互冲突的标准。
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容许扰动
材料密度的无穷小修改，遵守容许约束，用于基于梯度的优化方法中。
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人工智能晶格结构
通过机器学习优化的蜂窝架构，在最小化整体质量的同时提供定制的机械性能。
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拓扑梯度反演
一种分析成本泛函相对于无穷小拓扑扰动变化的方法，用于识别需要修改的区域。
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设计专家系统
封装了启发式规则和人类专业知识的人工智能程序，用于引导拓扑优化过程趋向可行的解决方案。
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鲁棒拓扑优化
一种将材料和几何不确定性纳入优化过程的方法，以保证在变化条件下的性能。
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