基于联合拓扑-纤维形态优化与多生成器条件生成对抗网络的深海管道碳纤维增强复合材料止屈器性能提升研究

本综述创新性地提出通过联合拓扑优化（TO）与纤维形态优化（FSO）策略（合称TFSO）提升深海管道碳纤维增强复合材料（CFRP）缠绕止屈器的抗屈曲性能。研究采用双向渐进结构优化法（BESO）与非支配排序遗传算法III（NSGA-III）分别实现结构拓扑与纤维路径的协同优化，并引入多生成器条件生成对抗网络（MG-cGAN）构建高效TFSO预测模型，在有限数据集下实现无迭代快速优化。案例表明优化后止屈器体积减少40%，止屈效率提升25%，为深海能源基础设施安全提供了突破性设计范式。

　　

亮点（Highlight）

通过联合拓扑-纤维形态优化（TFSO）与多生成器条件生成对抗网络（MG-cGAN）的协同创新，本研究显著提升了深海管道碳纤维增强复合材料（CFRP）止屈器的性能。优化后的止屈器在保持高止屈效率的同时实现了大幅减重，为深海能源运输系统的结构安全提供了突破性解决方案。

结论（Conclusion）

为提升现有深海管道碳纤维增强复合材料（CFRP）缠绕止屈器的性能并降低材料消耗，本文通过联合拓扑-纤维形态优化（TFSO）提出了一种新型止屈器结构。针对联合优化迭代效率低与大规模数据集构建成本高的问题，基于MG-cGAN的TFSO预测方法实现了高效无迭代的优化预测。该方法通过增强结构优化预测残差网络（ESOP-ResNet）分别构建拓扑优化（TO）和纤维形态优化（FSO）的离线预测模型，在线阶段整合两者输出作为生成器，与真实序列优化结果进行对抗训练，最终形成高精度TFSO预测模型。案例研究表明，该方法在保证预测精度的同时避免了大规模TFSO数据集的构建成本，为复杂复合材料结构的智能优化提供了新范式。