赛桨在结构领域全新探索：机理驱动的无网格结构拓扑优化
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内容提要
自PaddleScience（赛桨） V1.0发布以来，其在工程领域备受欢迎。赛桨提供了多个领域的基础网络模型和生态共建案例。本期介绍赛桨在结构领域的探索，使用PINN方法实现无网格结构拓扑优化。拓扑优化可用于改进产品设计和降低材料浪费。
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关键要点
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PaddleScience（赛桨） V1.0于2023年8月发布，受到工程领域欢迎。
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赛桨提供多个领域的基础网络模型和生态共建案例，支持数据和机理驱动的AI for Science求解模式。
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赛桨在结构领域的探索使用PINN方法实现无网格结构拓扑优化。
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结构拓扑优化广泛应用于航空航天、汽车制造、建筑设计等领域，旨在改进产品设计和减少材料浪费。
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传统拓扑优化方法基于有限元分析，计算资源和时间需求高，AI技术的应用提高了效率。
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PINN方法结合机理方程与深度学习，提升了结构优化的可解释性和设计空间。
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拓扑优化的目标是找到最佳结构形状，通常通过减小系统总能量来实现。
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PINN方法通过将控制方程和边界条件设置为损失项，实现物理信息与深度学习网络的结合。
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PINN方法的优势包括基于机理方程驱动、全过程无网格化、无监督训练和多任务处理。
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以自由端受载的2D悬臂梁为例，结合PaddleScience实现了拓扑优化，结果与理论结果一致。
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拓扑优化过程中，悬臂梁的变形情况符合结构受力，优化结果与物理原理相符。
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PaddleScience在结构拓扑优化领域的探索为工程设计提供了新思路，提升结构性能并降低设计难度。
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