Page 194 - 《爆炸与冲击》2026年第5期

第 46 卷 韩思豪，等： 机器学习驱动的折纸超材料夹芯结构低速冲击响应预测及多目标优化 第 5 期

(1) 受三浦折纸和星形蜂窝启发，提出了一种新型折纸超材料夹芯复合结构。实验与仿真表明，其
折纸拓扑设计能有效将传统蜂窝的瞬时脆性断裂转化为渐进压溃失效，显著提升了抗冲击性能。
(2) 提出了残差连接增强的深度学习模型 ResANN，实现了对结构完整低速冲击响应的快速、精确
端到端预测，在保证与有限元结果高度一致的同时，大幅提升了计算效率。
(3) 基于预测模型，揭示了关键角度参数对夹芯结构动态响应的调控机理，阐明了角度参数通过诱
导折纸壁板与折痕间的载荷重新分布，改变应力传播路径，从而可使结构“承载”与“缓冲”功能间切
换，实现了冲击响应与失效模式的可调控。
(4) 将训练完备的 ResANN 作为代理模型，结合 Q-learning 强化学习与帕累托前沿分析，针对不同防
护需求，成功实现了对“峰值力-等效密度”的多目标协同优化。优化结果表明，在等效密度相近的条件
下，可通过设计使结构峰值力实现大范围调控，为开发性能可按需定制的冲击防护结构提供了有效途径
与理论基础。

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