Page 209 - 《爆炸与冲击》2026年第5期

第 46 卷 肖李军，等： 数据驱动点阵超材料多目标优化设计 第 5 期

表 1 结构 E 3 的实验和模拟结果对比
Table 1 Comparison of experimental and simulation

results of Lattice-E 3
方法 弹性模量/MPa 吸能密度/(MJ·m )
−3
仿真 42.224 4 1.102 9
实验 43.439 6 1.208 2
相对误差/% 2.8 8.7

6
Experiment
5 Simulation
Simulation
4
Stress/MPa 3

2
Experiment
1

0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0
ε=0 ε=0.045 ε=0.135 ε=0.275 Strain
(a) Deformation modes (b) Stress-strain curve
图 20 结构 E 3 的实验与模拟力学响应对比
Fig. 20 Comparison between experimental and simulated mechanical responses of Lattice-E 3

4 结 论

以桁架类点阵超材料为对象，提出了不同构型点阵超材料的快速建模与模拟方法，并利用数值模拟
构建了机器学习所需数据集，结合 ANN 与 NSGA-Ⅱ优化算法开展了点阵超材料特征力学参数的多目标
优化设计，主要结论如下：
(1) 基于 Python 脚本和 Abaqus 软件，随机生成了 2 万余种不同构型的点阵超材料晶胞结构库，通过
批量化数值模拟构建了点阵超材料力学响应数据集，并通过实验验证了数据集的可靠性；
(2) 基于点阵超材料的数字化模型构建了 ANN，实现了点阵超材料晶胞构型与其准静态压缩工况下
弹性模量、屈服强度、吸能密度和应力软化系数之间复杂非线性关系的拟合；
(3) 将 ANN 作为 NSGA-Ⅱ优化算法的代理函数，分别选取弹性模量、屈服强度、吸能密度和应力软
化系数作为优化目标，实现了承载型、吸能型以及兼顾承载吸能的点阵超材料优化设计。

参考文献：
[1] CHOUGRANI L, PERNOT J P, VÉRON P, et al. Lattice structure lightweight triangulation for additive manufacturing [J].
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2021.104341.
[3] PORTELA C M, GREER J R, KOCHMANN D M. Impact of node geometry on the effective stiffness of non-slender three-
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051442-13