CN118886281A - 模具结构的优化设计方法及装置 - Google Patents

Abstract

本申请涉及模具结构设计技术领域，公开了一种模具结构的优化设计方法及装置，该方法包括：对激光刀模的三维模型进行参数化建模，得到可调节参数集；进行刀模几何特征提取和特征分类，得到特征分类结果；进行自适应多尺度网格划分，得到多尺度有限元分析模型；进行多物理场耦合分析，得到应力分布数据、变形数据和温度场分布数据；进行方差分析，得到目标影响参数，并根据目标影响参数构建多目标优化模型；对多目标优化模型进行非支配排序遗传算法求解，得到Pareto最优解集，并从Pareto最优解集中，确定激光刀模的目标优化结构参数，进而能够在保证计算精度的同时提高优化效率，实现激光刀模性能的全面提升。

Description

模具结构的优化设计方法及装置

技术领域

本申请涉及模具结构设计技术领域，尤其涉及一种模具结构的优化设计方法及装置。

背景技术

激光刀模的结构设计直接影响加工精度和生产效率。传统的设计方法已难以满足复杂工况下的多目标优化需求。在实际应用中，激光刀模常常面临高温、高应力和大变形等多物理场耦合问题，这些因素之间的相互作用使得刀模结构优化变得极为复杂。

目前，激光刀模的设计主要依赖工程经验和反复试验，缺乏系统化和智能化的优化方法。这种设计方式不仅耗时耗力，而且难以充分考虑多个性能指标之间的权衡。此外，传统的有限元分析方法在处理复杂几何形状和多尺度问题时，往往面临计算效率低下和精度不足的困境。

发明内容

本申请提供了一种模具结构的优化设计方法及装置，进而能够在保证计算精度的同时提高优化效率，实现激光刀模性能的全面提升。

本申请第一方面提供了一种模具结构的优化设计方法，所述模具结构的优化设计方法包括：

对激光刀模的三维模型进行参数化建模，得到可调节参数集；

对所述激光刀模的三维模型进行刀模几何特征提取和特征分类，得到特征分类结果；

基于所述可调节参数集和所述特征分类结果，对所述激光刀模的三维模型进行自适应多尺度网格划分，得到多尺度有限元分析模型；

对所述多尺度有限元分析模型进行多物理场耦合分析，得到应力分布数据、变形数据和温度场分布数据；

对所述应力分布数据、所述变形数据和所述温度场分布数据进行方差分析，得到目标影响参数，并根据所述目标影响参数构建多目标优化模型；

对所述多目标优化模型进行非支配排序遗传算法求解，得到Pareto最优解集，并从所述Pareto最优解集中，确定激光刀模的目标优化结构参数。

本申请第二方面提供了一种模具结构的优化设计装置，所述模具结构的优化设计装置包括：

建模模块，用于对激光刀模的三维模型进行参数化建模，得到可调节参数集；

特征分类模块，用于对所述激光刀模的三维模型进行刀模几何特征提取和特征分类，得到特征分类结果；

网格划分模块，用于基于所述可调节参数集和所述特征分类结果，对所述激光刀模的三维模型进行自适应多尺度网格划分，得到多尺度有限元分析模型；

耦合分析模块，用于对所述多尺度有限元分析模型进行多物理场耦合分析，得到应力分布数据、变形数据和温度场分布数据；

构建模块，用于对所述应力分布数据、所述变形数据和所述温度场分布数据进行方差分析，得到目标影响参数，并根据所述目标影响参数构建多目标优化模型；

求解模块，用于对所述多目标优化模型进行非支配排序遗传算法求解，得到Pareto最优解集，并从所述Pareto最优解集中，确定激光刀模的目标优化结构参数。

本申请第三方面提供了一种电子设备，包括：存储器和至少一个处理器，所述存储器中存储有指令；所述至少一个处理器调用所述存储器中的所述指令，以使得所述电子设备执行上述的模具结构的优化设计方法。

本申请的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述的模具结构的优化设计方法。

与现有技术相比，本申请具有以下有益效果：通过对激光刀模进行参数化建模和几何特征提取，建立了可调节参数集和特征分类结果，为后续的优化提供了全面而精确的数据基础，有利于提高优化的针对性和效率。基于特征分类结果和可调节参数集，实现了自适应多尺度网格划分，能够在关键区域进行精细化处理，同时兼顾计算效率，提高了有限元分析的精度和效率。通过构建热-力耦合控制方程，实现了对激光刀模在复杂工况下的全面分析，能够同时获取应力分布、变形和温度场数据，为优化提供了全面的性能评估。采用方差分析方法识别关键影响参数，并构建多目标优化模型，能够在考虑多个性能指标的同时，有效降低优化问题的复杂度，提高优化效率。使用非支配排序遗传算法求解多目标优化问题，可以获得一系列Pareto最优解，为决策者提供多个权衡方案，增强了优化结果的实用性和灵活性。通过对Pareto最优解集进行综合评分和决策分析，能够在多个优化目标之间找到最佳平衡点，确保最终选择的优化结构参数既满足性能要求。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。

本说明书附图所绘示的结构、比例、大小等，均仅用以配合说明书所揭示的内容，以供熟悉此技术的人士了解与阅读，并非用以限定本发明可实施的限定条件，故不具技术上的实质意义，任何结构的修饰、比例关系的改变或大小的调整，在不影响本发明所能产生的功效及所能达成的目的下，均应仍落在本发明所揭示的技术内容得能涵盖的范围内。

图1是本发明实施例提供的模具结构的优化设计方法的流程示意图；

图2是本发明实施例提供的模具结构的优化设计装置的结构示意性框图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

附图中所示的流程图仅是示例说明，不是必须包括所有的内容和操作/步骤，也不是必须按所描述的顺序执行。例如，有的操作/步骤还可以分解、组合或部分合并，因此实际执行的顺序有可能根据实际情况改变。

还应当理解，在此本申请说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本申请。如在本申请说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。

还应当进一步理解，在本申请说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。请参阅图1，本申请实施例中模具结构的优化设计方法的一个实施例包括：

步骤100、对激光刀模的三维模型进行参数化建模，得到可调节参数集；

可以理解的是，本申请的执行主体可以为模具结构的优化设计装置，还可以是终端或者服务器，具体此处不做限定。本申请实施例以服务器为执行主体为例进行说明。

具体的，对激光刀模的三维模型进行几何结构分解，将激光刀模的结构划分为刀模主体、刀刃以及连接结构三个主要部分。对这些部分进行独立的参数化处理，有助于更好地控制和优化激光刀模的整体性能。在对刀模主体进行参数化建模时，对刀模主体进行尺寸参数化处理。刀模主体的厚度、长度和宽度是关键的尺寸参数，这些参数的调整将直接影响刀模的强度和稳定性。同时，对刀刃的参数化处理侧重于其形状特征，包括刀刃的角度、刀刃的半径以及刀刃的长度。连接结构的参数化处理则聚焦于其布局的优化，连接孔的直径、位置以及数量是主要的参数，通过合理配置这些参数，确保刀模的安装稳固性和使用寿命。根据刀模材料的属性数据库，对材料参数进行提取和定义。刀模的材料属性直接影响其力学性能和耐久性，弹性模量、泊松比和密度是必须提取和定义的重要材料参数。对刀模的加工工艺规范进行分析，得到表面粗糙度和热处理参数。根据刀模的使用环境规范，对环境条件进行量化，得到工作温度范围和湿度范围参数，环境参数的设置可以确保刀模在实际使用中的可靠性和稳定性。同时，对刀模的力学性能指标进行定量分析，得到最大允许应力和最大允许变形量参数，保证刀模在高负荷工作条件下不发生失效。建立各个参数间的约束关系矩阵，明确不同参数之间的依赖关系和相互影响，得到参数约束方程组。对所有参数和参数约束方程组进行整合和归一化处理。将不同量纲的参数统一到一个标准化的框架内，得到最终的可调节参数集。

步骤200、对激光刀模的三维模型进行刀模几何特征提取和特征分类，得到特征分类结果；

具体的，对激光刀模的三维模型进行体素化处理。通过将激光刀模的三维模型转换为体素表示数据，实现对模型的离散化表示。体素化处理将三维模型分解为一系列小立方体单元，使得模型的几何结构能够以计算机更易处理的格式进行表达。对体素表示数据进行三维卷积神经网络处理，提取模型的局部特征。三维卷积神经网络通过多层卷积操作，逐层提取出刀模几何结构的局部特征图。这些特征图能够捕捉到模型中的局部形状特征，例如边缘、角落和表面曲率等重要信息。对局部特征图进行最大池化操作。最大池化操作通过对特征图的每个区域选取最大值，有效地减少了特征图的维度，同时保留关键特征信息。对降维后的特征图进行非线性激活函数运算，增强特征的非线性表达能力。激活函数如ReLU等可以引入非线性因素，使得神经网络能够更好地学习复杂的几何形状特征，得到激活后的特征图。基于激活后的特征图，对刀模表面进行曲率分析。曲率分析可以识别刀模表面的变化趋势，得到曲率分布数据，这些数据能够反映出刀模表面的弯曲程度和形状特征。对曲率分布数据进行聚类分析，通过聚类操作将相似的曲率区域归为同一类别，形成初步特征区域。对初步特征区域进行边界检测，识别出每个特征区域的精确边界，得到特征边界数据。通过对特征边界数据的分析，对相邻的特征区域进行合并处理，将相似或相关的区域整合为更大、更有代表性的特征区域，得到优化后的特征区域。对优化后的特征区域进行形状描述符计算。形状描述符是一种定量描述几何形状特征的数学表达形式，能够将复杂的几何形状信息转化为特征描述向量。对特征描述向量进行分类，根据预设的分类标准将特征区域归类，得到特征分类结果。

将体素表示数据输入三维卷积神经网络的输入层进行四维张量格式转换，以便符合网络输入的要求，得到用于后续卷积运算的网络输入数据。对网络输入数据进行第一卷积层处理。使用32个3x3x3的卷积核进行三维卷积运算，卷积的步长设置为1，填充设置为1，卷积操作对原始数据的每一个位置进行计算，并且通过填充操作保留输入数据的空间尺寸不变，得到第一层特征图。为了确保特征图中的数据分布更加均匀，并加速网络的训练，对第一层特征图进行批归一化处理。批归一化可以减小内部协变量偏移，提高模型的稳定性。应用ReLU激活函数对归一化后的特征图进行非线性激活，使得模型能够更好地捕捉复杂的几何特征。对激活后的第一层特征图进行最大池化操作，使用2x2x2的池化核，步长设置为2，经过池化处理后，特征图的空间维度被减半，得到第一层下采样特征图。最大池化不仅有效减少了特征图的尺寸，还保留了局部特征的显著性。对第一层下采样特征图进行第二卷积层处理。在这一阶段，使用64个3x3x3的卷积核进行三维卷积运算，步长同样设置为1，填充设置为1，确保卷积后的特征图依然保持相同的空间尺寸，得到第二层特征图。与第一层处理类似，对第二层特征图进行批归一化处理，再次应用ReLU激活函数，以增强非线性特征表达能力。经过激活后的第二层特征图同样要经过最大池化操作，使用相同的2x2x2池化核，步长为2，池化操作后，得到第二层下采样特征图。经过这一层的处理，特征图的尺寸进一步减小，但特征的显著性得到加强。对第二层下采样特征图进行第三卷积层处理，使用128个3x3x3的卷积核进行三维卷积运算，步长依然为1，填充为1，保持卷积后的特征图尺寸不变，得到第三层特征图。对该特征图进行批归一化处理，确保数据分布的均匀性，应用ReLU激活函数以提升网络的表达能力。对第三层激活特征图进行全局平均池化操作，通过全局平均池化，将特征图的空间维度压缩为1x1x1，得到局部特征图。局部特征图集成了三维卷积神经网络多层处理的结果，包含对输入数据进行深度特征提取的关键信息。

步骤300、基于可调节参数集和特征分类结果，对激光刀模的三维模型进行自适应多尺度网格划分，得到多尺度有限元分析模型；

需要说明的是，根据特征分类结果，对激光刀模的三维模型进行区域划分，将模型分解为多个具有不同特征的重要区域。根据划分的结果对每个区域分配初始网格尺寸，得到初始网格尺寸分布图。结合可调节参数集中的刀刃参数，对刀刃区域进行局部网格细化。由于刀刃区域的几何特征复杂且对模型的精度要求较高，因此在这一区域内采用更细密的网格划分。通过对刀刃区域进行细化网格处理，确保在高应力集中区域获得更精确的有限元分析结果。基于初始网格尺寸分布图和刀刃区域的细化网格，构建多级网格划分框架。该框架通过对不同区域采用不同的网格密度，实现对模型的多尺度描述。对多级网格划分框架进行自适应细化，提升网格的精细程度，得到初步细化网格模型。自适应细化是依据模型的几何特征和应力分布情况动态调整网格密度的过程，确保在关键区域具有足够的网格密度以捕捉应力变化的细节。对初步细化网格模型进行网格局部重构，通过优化网格的质量和结构，消除可能存在的网格畸变，得到优化后的网格模型。对优化后的网格模型进行边界层网格生成，特别是在流体或热传导分析中，边界层区域通常具有显著的梯度变化，因此需要生成具有高分辨率的边界层网格，以精确捕捉这些变化。通过这一操作，得到带有边界层的网格模型，确保在边界条件复杂的区域中，有限元分析的结果更加准确。对带有边界层的网格模型进行过渡区网格生成和节点编号优化，得到多尺度有限元分析模型。在过渡区网格生成过程中，将细密的边界层网格与相对粗糙的内部网格进行平滑过渡，以避免因网格突变带来的数值误差。节点编号优化则旨在提高有限元分析的计算效率，优化后的节点编号可以减少计算过程中内存访问的随机性，提升分析的整体性能。

步骤400、对多尺度有限元分析模型进行多物理场耦合分析，得到应力分布数据、变形数据和温度场分布数据；

具体的，对多尺度有限元分析模型进行材料属性的分配。依据不同区域的材料特性，对每个有限元单元赋予相应的弹性模量、泊松比、热导率和比热容等材料参数，构建出材料属性分布模型。根据激光刀模的工作条件，对材料属性分布模型施加相应的载荷和边界条件。载荷和边界条件包括机械载荷、热载荷以及固定约束，共同决定模型在实际工作环境下的应力和变形行为。通过施加载荷和边界条件，构建出初始条件模型。对初始条件模型进行热-力耦合控制方程构建。建立热传导方程，描述热量在材料中的传递过程；接着建立热应力方程，描述由温度变化引起的应力和应变之间的关系，得到耦合方程组。对耦合方程组进行时间离散化处理，通过将连续的时间域离散化为若干个时间步长，得到离散化的方程组，这些方程组在每个时间步内求解温度场和应力场的变化。对离散化后的方程组进行空间离散化处理，将方程组投影到有限元网格的节点和单元上，得到全局刚度矩阵和载荷向量。全局刚度矩阵反映了模型各部分的刚度特性，而载荷向量则表示了外部载荷作用下的力学响应。基于全局刚度矩阵和载荷向量，进行数值求解，在每个时间步内得到模型的位移场和温度场。对位移场进行应变计算，通过应变分布数据和材料的本构关系，计算出应力场，得到应力分布数据。应力分布数据能够揭示在不同载荷和温度条件下，激光刀模内部的应力集中情况和可能的失效区域。同时，对位移场进行后处理，通过提取节点位移信息，得到变形数据，这些数据表明模型在各个时间步下的变形状态。而对于温度场，则通过插值处理，得到更为平滑和连续的温度场分布数据，反映模型在热载荷作用下的温度分布情况。

步骤500、对应力分布数据、变形数据和温度场分布数据进行方差分析，得到目标影响参数，并根据目标影响参数构建多目标优化模型；

具体的，对应力分布数据、变形数据和温度场分布数据进行数据预处理，将应力、变形和温度场分布数据进行标准化处理，通过将数据转换为统一的尺度，消除不同物理量之间的量纲差异，得到标准化数据集。对标准化数据集进行降维处理，通过主成分分析或其他降维技术，将高维数据转换为低维特征矩阵，保留数据中最具代表性的特征，减少冗余信息的影响，提高后续分析的效率和准确性。对降维后的特征矩阵进行方差分析，计算各个特征对优化目标的贡献度。通过方差分析，量化每个特征在应力、变形和温度等关键性能指标中的重要性，并据此得到特征重要性排序。特征重要性排序反映了不同参数对模具性能的影响程度。根据得到的特征重要性排序，选取贡献度最高的前K个特征，得到目标影响参数。对选定的目标影响参数进行多元线性回归分析，以建立这些参数与优化目标之间的线性关系模型，得到初步回归方程。初步回归方程通过拟合数据，揭示了各目标影响参数对应力、变形和温度场分布的影响规律。对初步回归方程进行残差分析，通过分析模型预测值与实际数据之间的差异，修正回归模型中的偏差，得到更为准确的修正后回归方程。基于修正后的回归方程，构建多目标优化问题的目标函数，目标函数通常包括最大应力最小化、最大变形量最小化以及最高温度最小化。通过对目标函数的整合，得到多目标函数表达式。根据模具设计规范和工艺限制，确定各设计变量的取值范围和约束条件。通过对设计变量的合理设置，得到约束方程组，并将多目标函数表达式与约束方程组相结合，形成一个综合目标函数。综合目标函数不仅考虑了多目标优化的需求，还纳入了实际的设计和工艺约束，使得优化结果更加实用和可行。对综合目标函数进行敏感性分析，评估各设计变量对优化结果的影响程度。敏感性分析可以识别出对优化结果最为敏感的变量，帮助优化模型更加准确地反映实际情况。最终构建出一个科学合理的多目标优化模型。

对降维后的特征矩阵进行数据分组。根据特征的不同类型，将数据划分为应力组、变形组和温度组，形成三个独立的分组数据集。对分组数据集进行描述性统计分析，通过计算每组数据的均值、方差、标准差等统计特征，得到各组的统计特征描述。基于统计特征描述，对每组数据进行正态性检验，以判断数据是否符合正态分布。在获取数据的分布特性后，进行数据变换，以将数据调整到合适的范围或分布形式，得到转换后的数据集。可能包括对数据进行对数变换、平方根变换或其他形式的非线性变换，以使得数据更接近正态分布。对转换后的数据集进行方差齐性检验，以确定不同数据组之间的方差是否相等，得到组间方差结果。根据方差齐性检验的结果，如果某组数据满足方差齐性，则对该组数据使用单因素方差分析（ANOVA）进行处理；而对于那些方差不齐的数据组，则使用Welch's ANOVA进行分析。ANOVA的结果给出了每组数据的F统计量和相应的p值，F统计量衡量了组间差异的显著性，而p值则提供了统计显著性的判断标准。对F统计量和p值进行多重比较，确定不同组间差异的显著性水平。基于显著性水平，计算每个特征的效应量，反映每个特征对目标变量的解释能力。通过对效应量进行处理，得到各特征的解释方差比例，表示每个特征对整体方差贡献的大小。对解释方差比例进行归一化处理，得到各特征对目标的相对贡献度。根据相对贡献度对所有特征进行降序排列，得到特征重要性排序。

步骤600、对多目标优化模型进行非支配排序遗传算法求解，得到Pareto最优解集，并从Pareto最优解集中，确定激光刀模的目标优化结构参数。

具体的，对多目标优化模型进行编码。将设计变量转换为二进制字符串，以便在遗传算法中进行处理。通过编码，生成初始种群，这些初始个体作为优化过程的起点。对初始种群进行适应度评价，通过计算每个个体在各目标函数下的适应度值，形成适应度矩阵。根据适应度矩阵，进行种群的非支配排序。非支配排序将个体按照其在多目标函数中的表现进行分层，得到各个体的非支配等级。非支配等级越低，个体在优化目标中的表现越好。在此基础上，对相同非支配等级的个体进行拥挤度计算，计算每个个体在解空间中的密度情况，得到拥挤度值。拥挤度值较大的个体表示在解空间中具有更好的多样性，因此在选择操作中应优先保留。基于非支配等级和拥挤度值进行选择操作，选择适应度高且拥挤度小的个体形成父代种群。父代种群经过选择后，进行交叉操作，通过交叉操作将父代个体的遗传信息进行组合，生成新的子代个体，得到交叉后的子代种群。交叉操作通过重组现有的解决方案来探索更优的解空间区域。对交叉后的子代种群进行多项式变异操作，引入随机扰动，增加种群的多样性，避免算法陷入局部最优解。变异后的子代种群将与父代种群合并，形成一个更大的合并种群。合并种群包含了父代和子代的全部信息，通过这种方式，确保优秀个体不会因代际更替而丢失。对合并种群进行选择操作，逐步淘汰表现不佳的个体，直到种群的规模恢复到预定大小。选择过程将持续进行，直到达到最大迭代次数或收敛条件。收敛条件通常是当算法在若干代内未能找到显著更优的解时认为算法已达到最优状态。在满足这些条件后，得到Pareto最优解集，包含一组非支配解，每个解都代表了在不同目标之间的最优折衷。对Pareto最优解集进行决策分析，通过计算每个解的综合评分来评估其在不同目标上的表现。综合评分的计算可以依据实际需求，将各目标的重要性加权平均，得到每个解的综合表现分数。选择综合评分最高的解作为激光刀模的目标优化结构参数。

本申请实施例中，通过对激光刀模进行参数化建模和几何特征提取，建立了可调节参数集和特征分类结果，为后续的优化提供了全面而精确的数据基础，有利于提高优化的针对性和效率。基于特征分类结果和可调节参数集，实现了自适应多尺度网格划分，能够在关键区域进行精细化处理，同时兼顾计算效率，提高了有限元分析的精度和效率。通过构建热-力耦合控制方程，实现了对激光刀模在复杂工况下的全面分析，能够同时获取应力分布、变形和温度场数据，为优化提供了全面的性能评估。采用方差分析方法识别关键影响参数，并构建多目标优化模型，能够在考虑多个性能指标的同时，有效降低优化问题的复杂度，提高优化效率。使用非支配排序遗传算法求解多目标优化问题，可以获得一系列Pareto最优解，为决策者提供多个权衡方案，增强了优化结果的实用性和灵活性。通过对Pareto最优解集进行综合评分和决策分析，能够在多个优化目标之间找到最佳平衡点，确保最终选择的优化结构参数既满足性能要求。

在一具体实施例中，执行步骤100的过程可以具体包括如下步骤：

对激光刀模的三维模型进行几何结构分解，得到刀模主体、刀刃和连接结构；

对刀模主体进行尺寸参数化处理，得到主体厚度、长度和宽度参数，并对刀刃进行形状参数化处理，得到刀刃角度、刀刃半径和刀刃长度参数，以及对连接结构进行布局参数化处理，得到连接孔直径、位置和数量参数；

根据刀模材料属性数据库，对材料参数进行提取和定义，得到弹性模量、泊松比和密度参数，并对刀模的加工工艺规范进行分析，得到表面粗糙度和热处理参数；

根据刀模的使用环境规范，对环境条件进行量化，得到工作温度范围和湿度范围参数，并对刀模的力学性能指标进行定量分析，得到最大允许应力和最大允许变形量参数；

建立各个参数间的约束关系矩阵，得到参数约束方程组，并对所有参数和参数约束方程组进行整合和归一化处理，得到可调节参数集。

具体的，对激光刀模的整体几何结构进行分解。将复杂的三维模型分解为多个功能明确的部分，包括刀模主体、刀刃以及连接结构。对刀模主体进行尺寸参数化处理。刀模主体是整个结构的核心部分，其几何尺寸直接影响刀模的整体性能和工作效果。在参数化处理过程中，主要参数包括主体的厚度、长度和宽度。例如，如果刀模主体的厚度记为，长度记为，宽度记为，则可以将这些参数建立在特定的设计要求或标准规范的基础上。例如，对于某种特定的材料或工作条件，可能要求主体厚度在一定范围内变动，以适应不同的制造需求。主体的厚度成为一个可调参数，其范围可以表示为，其中和分别为该厚度的最小和最大允许值。同时，刀刃部分的形状对刀模的切割性能有着至关重要的影响。对刀刃进行形状参数化处理时，考虑刀刃的角度、刀刃半径和刀刃长度等关键参数。假设刀刃角度记为，刀刃半径为，刀刃长度为，这些参数的选择需要根据切割材料的类型和厚度来确定。例如，较大的刀刃角度可能适用于硬度较高的材料，而较小的刀刃角度则适用于较软的材料。刀刃半径和刀刃长度的选择也应根据切割精度和刀模寿命的要求进行优化。对于连接结构部分，其主要功能是确保刀模与其他设备或组件的稳定连接。连接结构的布局参数化处理需要关注连接孔的直径、位置和数量等参数。假设连接孔的直径记为，位置记为，数量记为，这些参数的确定要综合考虑机械连接的强度要求和安装的便利性。连接孔直径的范围通常需要根据所使用的螺栓或销钉的规格来定义，而位置则需要根据刀模的几何形状和使用场景来合理分布，以确保最佳的连接效果。根据刀模材料属性数据库，对材料参数进行提取和定义。刀模的材料属性是影响其力学性能的重要因素，通常包括弹性模量、泊松比和密度等基本材料参数。假设弹性模量记为，泊松比记为，密度记为，这些参数的选择需要与刀模的工作环境和负载条件相匹配。例如，对于高强度、高刚性的刀模，弹性模量需要较高，而泊松比则应在合适的范围内，以确保刀模在高应力条件下不易发生断裂或永久变形。对刀模的加工工艺规范进行分析。加工工艺直接影响刀模的表面质量和使用寿命。重要的加工工艺参数包括表面粗糙度和热处理参数，这些参数的优化可以提高刀模的抗磨损性和抗疲劳性能。对于高精度切割需求，表面粗糙度应尽可能小，以减少摩擦损耗和提高切割精度。根据刀模的使用环境规范，对环境条件进行量化。包括确定刀模在实际使用中的工作温度范围和湿度范围。假设工作温度范围记为，湿度范围为，这些环境参数需要与材料参数结合考虑，以确保刀模在恶劣环境条件下仍能保持稳定性能。例如，刀模的材料可能需要在高温条件下保持较低的热膨胀系数，以防止尺寸精度的变化。对刀模的力学性能指标进行定量分析。重要的力学性能指标包括最大允许应力和最大允许变形量。假设最大允许应力记为，最大允许变形量记为，这些指标的确定需要考虑刀模在极端负载条件下的工作情况。最大允许应力通常通过材料的屈服强度或断裂强度来限定，而最大允许变形量则需要通过实验或仿真来确定，以确保刀模在使用过程中不发生过度变形或失效。建立各个参数间的约束关系矩阵，并构建参数约束方程组。假设某个参数约束方程的形式为：

；

其中，表示约束条件，为各个参数，为权重系数，为常数项。约束关系矩阵和方程组帮助确保所有参数在符合设计规范的同时，能够协同工作，避免参数之间的冲突。为了提升优化效率，对所有参数和参数约束方程组进行整合和归一化处理，通过归一化处理可以将不同量纲的参数统一到相同的尺度上，得到可调节参数集。

在一具体实施例中，执行步骤200的过程可以具体包括如下步骤：

对激光刀模的三维模型进行体素化处理，得到体素表示数据；

对体素表示数据进行三维卷积神经网络处理，得到局部特征图；

对局部特征图进行最大池化操作，得到降维后的特征图，并对降维后的特征图进行非线性激活函数运算，得到激活后的特征图；

根据激活后的特征图，对刀模表面进行曲率分析，得到曲率分布数据，并对曲率分布数据进行聚类分析，得到初步特征区域；

对初步特征区域进行边界检测，得到特征边界数据，并根据特征边界数据，对相邻特征区域进行合并处理，得到优化后的特征区域；

对优化后的特征区域进行形状描述符计算，得到特征描述向量，并对特征描述向量进行分类，得到特征分类结果。

具体的，将三维模型转换为体素表示数据。体素化处理是一种将连续的三维几何数据离散化的过程，通过将三维空间划分为多个小立方体单元，即体素(Voxel)，每个体素代表模型中一个小体积的属性。假设激光刀模的三维模型包含个体素，这些体素可以通过一个三维矩阵来表示，其中每个矩阵元素对应一个体素的属性值。体素化处理将复杂的三维几何形状转换为易于计算和分析的离散数据结构，便于后续的深度学习处理。对体素表示数据进行三维卷积神经网络处理。三维卷积神经网络通过多个卷积层逐步提取出模型的局部特征图。卷积操作可以看作是在三维空间上滑动的滤波器，该滤波器通过与局部区域的点积运算提取出该区域的特征。假设某一卷积层使用个大小为的卷积核进行操作，则输出特征图可以表示为：

；

其中，是第个卷积核的权重参数，是体素表示数据的值，是偏置项，则为卷积运算后的输出特征图。通过多层卷积和逐步堆叠的特征图，三维卷积神经网络能够捕捉到模型的多层次局部特征，提取出对刀模几何形状的重要信息。对局部特征图进行最大池化操作，以减少特征图的空间维度。最大池化是一种降维技术，通过选取池化窗口内的最大值来代表该区域的特征，实现数据压缩。假设池化窗口大小为2，则池化后的特征图可以表示为：

；

最大池化操作减少了特征图的尺寸，并保留了最显著的特征信息，提高模型的计算效率。对降维后的特征图进行非线性激活函数运算，常用的激活函数如RelU可以增强模型的非线性表达能力。基于激活后的特征图，进行刀模表面的曲率分析。曲率是衡量表面弯曲程度的重要几何属性，能够反映出刀模表面细微的形状变化。假设曲率在空间上的分布表示为，通过计算特征图中每个点的主曲率来得到曲率分布数据。曲率分析可以帮助识别刀模表面上的高曲率区域，这些区域通常对应着切割锋利度或者形状突变的部分。对曲率分布数据进行聚类分析，将相似的曲率区域归为同一类。通过聚类算法，识别出初步特征区域，这些区域通常代表刀模上具有相似几何特性的部分，例如刀刃尖端、拐角处等。聚类分析的结果是将刀模表面划分为若干个特征区域，每个区域对应着某一类特征的几何表现。对初步特征区域进行边界检测。通过识别区域之间的过渡区域来确定每个特征区域的边界，得到特征边界数据。通过分析边界数据，对相邻特征区域进行合并处理，将相似或相关的区域整合为更大、更有代表性的优化特征区域。例如，在刀模的刀刃区域，边界检测可以帮助识别出刀刃的边缘和刃口，并将这些边缘区域合并为一个整体的特征区域。对优化后的特征区域进行形状描述符计算。形状描述符是一种定量描述儿何彤状特征的数学工具，能够将复杂的几何形状信息提炼为一个向量。假设某一形状描述符向量表示为，其中每个代表特征区域的某一形状属性，例如面积、曲率均值或边界长度等。对形状描述符向量进行分类，将每个特征区域归类为不同的几何特征类别。分类过程可以通过机器学习算法来完成，如支持向量机或k近邻分类器。通过分类，得到特征分类结果。例如，在刀刃区域，形状描述符可能显示该区域的高曲率和锋利边缘，这可以用于判断刀刃的锋利度和切割性能。

在一具体实施例中，执行步骤对体素表示数据进行三维卷积神经网络处理，得到局部特征图的过程可以具体包括如下步骤：

将体素表示数据输入三维卷积神经网络的输入层进行四维张量格式转换，得到网络输入数据；

对网络输入数据进行第一卷积层处理，使用32个3x3x3卷积核进行三维卷积运算，步长为1，填充为1，得到第一层特征图；

对第一层特征图进行批归一化处理，并应用ReLU激活函数，得到第一层激活特征图，并对第一层激活特征图进行最大池化操作，使用2x2x2池化核，步长为2，得到第一层下采样特征图；

对第一层下采样特征图进行第二卷积层处理，使用64个3x3x3卷积核进行三维卷积运算，步长为1，填充为1，得到第二层特征图；

对第二层特征图进行批归一化处理，并应用ReLU激活函数，得到第二层激活特征图，并对第二层激活特征图进行最大池化操作，使用2x2x2池化核，步长为2，得到第二层下采样特征图；

对第二层下采样特征图进行第三卷积层处理，使用128个3x3x3卷积核进行三维卷积运算，步长为1，填充为1，得到第三层特征图；

对第三层特征图进行批归一化处理，并应用ReLU激活函数，得到第三层激活特征图，并对第三层激活特征图进行全局平均池化操作，将第三层激活特征图的空间维度压缩为1x1x1，得到局部特征图。

具体的，将体素表示数据输入到三维卷积神经网络的输入层进行四维张量格式转换。将原始的三维体素数据扩展为具有多个通道的四维张量格式，以便与卷积神经网络的输入要求相匹配。假设体素数据为大小为的三维矩阵，其中、和分别表示深度、高度和宽度。为了适应神经网络的输入层，该三维数据被转换为的四维张量格式，其中是批量大小(即一次处理的样本数量)，是通道数(对于单一体素数据可以设为1)，而、和保持不变。对转换后的网络输入数据进行第一卷积层处理。使用32个的卷积核进行三维卷积运算。卷积运算的核心在于通过滑动窗口对输入数据进行加权求和，从而提取出局部区域的特征。

假设输入数据为，其中表示第个卷积核，、和分别表示卷积核的深度、高度和宽度，卷积后的输出特征图可以表示为：

；

其中，是第个卷积核的偏置项，、和是卷积后输出特征图的索引。卷积核的步长设为1，填充设为1，卷积操作对输入数据的每个位置都进行计算，同时通过填充操作保持输出特征图的空间尺寸与输入相同。对第一层特征图进行批归一化处理。通过对特征图的值进行标准化，使其具有相同的均值和方差，消除不同批次数据的统计分布差异，提高网络训练的稳定性和收敛速度。批归一化后的特征图随后应用ReLU激活函数进行非线性激活，ReLU函数的表达式为：

；

这一操作将所有负值截断为0，从而引入非线性因素，使网络能够更好地拟合复杂的数据模式。激活后的特征图保留了输入数据中的重要特征，同时抑制了无关信息。对第一层激活特征图进行最大池化操作。最大池化通过选取池化窗口内的最大值来代表该区域的特征，从而实现特征图的降维和数据压缩。假设池化窗口大小为，步长为2，那么池化后的特征图可以表示为：

；

最大池化操作使得特征图的尺寸缩减了一半，得到第一层下采样特征图。对第一层下采样特征图进行第二卷积层处理。使用64个的卷积核进行三维卷积运算，步骤与第一卷积层类似，卷积核的步长仍然设为1，填充设为1。经过第二次卷积运算，得到第二层特征图。对第二层特征图进行批归一化处理，并应用ReLU激活函数，以确保模型保持非线性特征表达能力。在进行激活后，对特征图进行最大池化操作，使用与第一层相同的的池化核和步长，缩小特征图的空间尺寸，得到第二层下采样特征图。对第二层下采样特征图进行第三卷积层处理。在这一层中，使用128个的卷积核进行三维卷积运算。第三层卷积通过更大的卷积核数量和更深的网络层次，能够捕捉到更复杂的几何特征和更高层次的抽象表示，输出的第三层特征图包含了激光刀模三维结构中的关键信息。对第三层特征图进行批归一化处理和ReLU激活后，得到第三层激活特征图。对第三层激活特征图进行全局平均池化操作。全局平均池化将特征图的空间维度压缩为，即每个特征图的所有值的平均值被计算并作为该特征图的输出。假设第三层激活特征图的尺寸为，那么全局平均池化后的输出表示为：

通过全局平均池化，网络将空间信息压缩为具有代表性的局部特征图，为模型最终的输出提供了高度集成的特征表达。

在一具体实施例中，执行步骤300的过程可以具体包括如下步骤：

根据特征分类结果，对激光刀模的三维模型进行区域划分和初始网格尺寸分配，得到初始网格尺寸分布图；

根据可调节参数集中的刀刃参数，对刀刃区域进行局部网格细化，得到刀刃区域细化网格，并基于初始网格尺寸分布图和刀刃区域细化网格，构建多级网格划分框架；

对多级网格划分框架进行自适应细化，得到初步细化网格模型，并对初步细化网格模型进行网格局部重构，得到优化后的网格模型；

对优化后的网格模型进行边界层网格生成，得到带有边界层的网格模型，并对带有边界层的网格模型进行过渡区网格生成和节点编号优化，得到多尺度有限元分析模型。

具体的，根据特征分类结果对激光刀模的三维模型进行区域划分。将刀模的三维模型划分为多个区域，每个区域可能具有不同的物理特性和几何复杂度。例如，将刀模主体、刀刃和连接区域分别划分为不同的区域，每个区域的网格划分策略可能不同，以满足特定的计算需求。区域划分完成后，对每个区域进行初始网格尺寸分配，形成初始网格尺寸分布图。初始网格尺寸的分配通常基于区域的几何特性以及特征分类结果中包含的关键参数。例如，几何复杂度较高的区域可能需要更小的网格尺寸，以捕捉细微的几何细节。根据可调节参数集中的刀刃参数，对刀刃区域进行局部网格细化。刀刃作为刀模中最为关键的部分，其精度直接影响刀模的切割性能，因此在这一区域需要进行更为精细的网格划分。例如，如果刀刃的几何参数包括刀刃角度、刀刃半径和刀刃长度，根据这些参数决定网格的细化程度。刀刃的角度较小时，可能意味着该区域的曲率较大，需要更密集的网格以捕捉细微的变化。网格细化的过程通过将初始网格划分为更小的单元来实现，这些细化单元能够更精确地描述刀刃的形状和边界。刀刃区域细化网格能够在不增加整体计算量的情况下显著提高分析精度。将刀刃区域的细化网格与初始网格尺寸分布图结合，构建多级网格划分框架。多级网格划分框架通过在不同区域使用不同网格密度，实现对整个模型的多尺度描述。较简单的几何区域可以保留较大的网格单元，而几何复杂或应力集中的区域则采用更细的网格，在保持高精度的同时降低整体计算成本。在多级网格划分框架的基础上，进行自适应细化，得到初步细化网格模型。自适应细化是根据初步计算结果自动调整网格密度的过程，通过识别模型中应力、变形或温度梯度较大的区域，细化这些区域的网格。例如，在有限元分析的初步计算中，某一区域的应力集中现象可能会导致局部误差增大，自适应细化能够动态调整该区域的网格密度，以提高计算的精确性。对初步细化网格模型进行网格局部重构，以消除可能存在的网格畸变或低质量单元，得到优化后的网格模型。网格重构的过程通过对网格单元的形状和分布进行调整，改善单元的质量指标，如单元的形状系数和面积比等。优化后的网格模型能够更好地适应复杂的几何形状，同时避免数值分析中的误差累积问题。例如，通过调整某些网格节点的位置，使得相邻单元的形状更加规则，提高整体网格的质量和分析的稳定性。对优化后的网格模型进行边界层网格生成。边界层网格适用于流体动力学或热传导等问题中，在靠近固体表面的区域，物理量如速度或温度的梯度较大。边界层网格通过在靠近表面的区域生成更密集的网格层，能够精确捕捉这些梯度变化。例如，在激光刀模的热分析中，靠近刀刃表面的温度梯度较大，因此需要在该区域生成密集的边界层网格，以确保热传导分析的精度。对带有边界层的网格模型进行过渡区网格生成和节点编号优化，得到最终的多尺度有限元分析模型。过渡区网格生成的目的是在密集的边界层网格与较粗的主体网格之间实现平滑过渡，从而避免因网格尺寸的突变导致的数值误差。节点编号优化则是通过优化网格节点的编号顺序，提高有限元分析的计算效率。假设有限元方程组的刚度矩阵和载荷向量为：

；

其中，为节点位移向量，节点编号优化通过减少矩阵的非零元分布，提高矩阵求解的速度和效率。最终得到的多尺度有限元分析模型能够同时满足精度和效率的要求。

在一具体实施例中，执行步骤400的过程可以具体包括如下步骤：

对多尺度有限元分析模型进行材料属性分配，根据不同区域的材料特性，对每个单元赋予相应的弹性模量、泊松比、热导率和比热容参数，得到材料属性分布模型；

根据激光刀模的工作条件，对材料属性分布模型施加载荷和边界条件，包括机械载荷、热载荷和固定约束，得到初始条件模型；

对初始条件模型进行热-力耦合控制方程构建，建立热传导方程和热应力方程，得到耦合方程组，并对耦合方程组进行时间离散化处理，得到离散化方程组；

对离散化方程组进行空间离散化处理，得到全局刚度矩阵和载荷向量，并根据全局刚度矩阵和载荷向量，求解得到每个时间步的位移场和温度场；

对位移场进行应变计算，得到应变分布数据，并根据应变分布数据和材料本构关系，计算应力场，得到应力分布数据；

对位移场进行后处理，提取节点位移信息，得到变形数据，并对温度场进行插值处理，得到温度场分布数据。

具体的，根据不同区域的材料特性，对每个单元赋予相应的物理参数，包括弹性模量、泊松比、热导率和比热容等。不同区域的材料属性会直接影响模型的力学和热力学行为，通过对模型中每个有限元单元分配合适的材料参数，构建出一个反映真实材料行为的材料属性分布模型。根据激光刀模的工作条件，对材料属性分布模型施加载荷和边界条件。加载条件通常包括机械载荷、热载荷和固定约束等。例如，在实际使用中，激光刀模可能承受切削力作为机械载荷，同时由于切割过程中产生的热量，还会受到热载荷的影响。对某些关键部位施加固定约束，以模拟刀模在实际工作状态下的固定支撑。通过施加这些条件，得到初始条件模型。对初始条件模型进行热-力耦合控制方程的构建。热-力耦合分析的核心在于同时考虑热传导和热应力的相互影响。热传导方程描述了温度在材料中的扩散行为，其数学表达式为：

；

其中，是密度，是比热容，是温度，是热导率，是内部热源项。该方程说明了温度变化不仅受材料本身的热属性影响，还受外部热源和导热效应的共同作用。同时，热应力方程描述了由温度变化引起的应力分布，其基本形式为：

；

其中，是应力张量，是体积力密度。热应力方程结合了热膨胀效应与材料的力学响应，反映了热载荷对材料内部应力状态的影响。通过将热传导方程和热应力方程耦合，得到完整的耦合方程组，这些方程共同描述了材料在热-力耦合作用下的行为。为了在计算机上求解这些耦合方程组，对其进行时间离散化处理。将连续的时间域分割成离散的时间步长，从而能够逐步求解每个时间步的温度和应力状态。常用的方法包括前向欧拉法或隐式的后向欧拉法，时间步长的选择对于求解的稳定性和精度至关重要。通过时间离散化处理，得到离散化方程组，每个时间步上的温度和应力可以逐步求解。在时间离散化的基础上，对离散化方程组进行空间离散化处理。空间离散化是将耦合方程在整个有限元网格上展开，得到全局刚度矩阵和载荷向量

；

其中，是位移向量，表示材料的刚度矩阵，综合了弹性模量、泊松比和几何信息；而则包含了施加在模型上的外部载荷。通过求解线性方程组，得到每个时间步上的位移场和温度场。对位移场进行应变计算。应变计算基于位移场的梯度，假设应变张量为，则其与位移梯度的关系为：

；

应变张量描述了材料变形的几何特性，结合材料的本构关系(如线性弹性材料的虎克定律)，计算出应力场

；

其中，是材料的弹性矩阵，反映了材料的弹性模量和泊松比等参数。通过这个过程，得到模型内部的应力分布数据，揭示材料在载荷作用下的应力状态。对位移场进行后处理，提取节点的位移信息，得到整个模型的变形数据。变形数据表明了在外部载荷和热效应共同作用下，激光刀模各部分的位移情况。例如，如果刀模的变形超出了设计允许的范围，可能导致其在实际使用中失效，从而影响加工质量。对温度场进行插值处理，得到更加精确的温度场分布数据。插值处理通过在离散的计算节点之间进行数据插值，能够得到连续的温度分布。例如，通过温度场分布数据，评估激光刀模在工作中的热疲劳情况，并据此优化设计以延长其使用寿命。

在一具体实施例中，执行步骤500的过程可以具体包括如下步骤：

对应力分布数据、变形数据和温度场分布数据进行数据预处理，得到标准化数据集，并对标准化数据集进行降维处理，得到降维后的特征矩阵；

对降维后的特征矩阵进行方差分析，计算各特征对目标的贡献度，得到特征重要性排序；

根据特征重要性排序，选取贡献度最高的前K个特征，得到目标影响参数，并对目标影响参数进行多元线性回归分析，建立因素与目标之间的线性关系模型，得到初步回归方程；

对初步回归方程进行残差分析，得到修正后的回归方程，并基于修正后的回归方程，构建多目标优化问题的目标函数，包括最大应力最小化、最大变形量最小化和最高温度最小化，得到多目标函数表达式；

根据模具设计规范和工艺限制，确定各设计变量的取值范围和约束条件，得到约束方程组，并将多目标函数表达式和约束方程组结合，得到综合目标函数；

对综合目标函数进行敏感性分析，得到多目标优化模型。

具体的，对应力分布数据、变形数据和温度场分布数据进行标准化处理，采用均值归一化或z-score标准化的方法，将每个数据特征减去其均值再除以标准差，消除不同特征之间的量纲差异，得到标准化数据集。对标准化后的数据集进行降维处理，以减少数据的维度，提取出最具代表性的特征。常用的降维技术包括主成分分析和线性判别分析。通过降维处理，将高维数据转换为低维特征矩阵，从而保留大部分数据的有效信息并剔除冗余。对降维后的特征矩阵进行方差分析，计算各特征对优化目标的贡献度。方差分析的目的是量化每个特征在解释目标变量变化中的作用，并将这些特征按照其贡献度进行排序。通过分析每个特征的方差贡献，识别出哪些特征在优化过程中起关键作用。假设某特征的方差贡献度为，则可以通过以下公式计算：

；

其中，表示特征的方差，为特征的总数。通过计算每个特征的方差贡献度并排序，得到特征重要性排序。根据特征重要性排序，选取贡献度最高的前个特征，得到目标影响参数。对目标影响参数进行多元线性回归分析，以建立因素与优化目标之间的线性关系模型。多元线性回归分析通过拟合一个线性模型来描述目标变量与选定特征之间的关系。假设目标变量为，特征向量为(包含个选定特征)，那么初步回归方程可以表示为：

；

其中，是截距项，是回归系数，是误差项。通过最小二乘法估计值，得到初步回归方程，该方程揭示了目标变量与各特征之间的线性关系。对初步回归方程进行残差分析，以评估模型的拟合效果和准确性。残差分析包括计算残差的均值和方差，并检测残差的正态性和独立性。如果残差分析显示存在系统性偏差或非正态分布，则需要修正回归模型。通过调整回归模型中的参数或引入非线性项，得到修正后的回归方程。基于修正后的回归方程，构建多目标优化问题的目标函数。对于激光刀模的优化设计，目标函数通常包括最大应力最小化、最大变形量最小化和最高温度最小化等多个目标。假设这些目标分别表示为、和，则多目标函数的表达式可以表示为：

；

其中，表示设计变量的向量，包含所有与优化目标相关的设计参数。多目标函数表达式反映了在设计空间内优化多重目标的需求。为了确保优化结果符合实际设计规范和工艺限制，确定各设计变量的取值范围和约束条件，得到约束方程组。例如，某设计变量可能需要满足以下约束：

；

其中，和分别为变量的最小和最大取值。将多目标函数表达式与这些约束条件结合，得到综合目标函数。综合目标函数不仅考虑了优化目标，还纳入了实际的设计和工艺约束，确保优化结果具有实际可操作性。对综合目标函数进行敏感性分析，以评估不同设计变量对优化结果的影响程度。敏感性分析的结果可以帮助识别哪些变量对最终设计方案最为关键，以及如何调整这些变量以优化设计效果。最终构建出一个精确的多目标优化模型，能够指导激光刀模的设计优化过程。

在一具体实施例中，执行步骤对降维后的特征矩阵进行方差分析，计算各特征对目标的贡献度，得到特征重要性排序的过程可以具体包括如下步骤：

对降维后的特征矩阵进行数据分组，按照特征类型将数据分为应力组、变形组和温度组，得到分组数据集；

对分组数据集进行描述性统计分析，得到统计特征描述，并根据统计特征描述，对每组数据进行正态性检验，得到数据分布特性；

基于数据分布特性进行数据变换，得到转换后的数据集，并对转换后的数据集进行方差齐性检验，得到组间方差结果；

根据组间方差结果，对于方差齐性的组使用单因素ANOVA，对于方差不齐的组使用Welch's ANOVA，得到各组的F统计量和p值；

对F统计量和p值进行多重比较，得到组间差异的显著性水平，并基于显著性水平，计算每个特征的效应量，得到各特征的解释方差比例；

对解释方差比例进行归一化处理，得到各特征对目标的相对贡献度，并根据相对贡献度进行特征降序排列，得到特征重要性排序。

具体的，将降维后的特征矩阵按照特征类型进行数据分组。根据特征所代表的物理意义分为三组：应力组、变形组和温度组，得到分组数据集对分组数据集进行描述性统计分析，获取数据的基本统计特征。描述性统计分析包括计算每组数据的均值、标准差、中位数、偏度和峰度等统计量，帮助识别数据的集中趋势、离散程度以及分布形态。根据统计特征描述，对每组数据进行正态性检验，以确定数据是否服从正态分布。常用的正态性检验方法包括Shapiro-Wilk检验或Kolmogorov-Smirnov检验。正态性检验的结果将为后续的统计分析方法选择提供依据。如果数据偏离正态分布，可能需要进一步的数据变换。基于数据分布特性，对数据进行相应的变换，以得到更符合分析要求的转换后数据集。常见的数据变换方法包括对数变换、平方根变换或Box-Cox变换等，这些方法可以帮助数据更接近正态分布。例如，如果应力组的数据呈现右偏分布，可以通过对数变换将其拉近正态分布：

；

其中，是变换后的数据。经过数据变换后，得到新的转换数据集。对转换后的数据集进行方差齐性检验。方差齐性检验用于判断不同组数据的方差是否相等。常用的方差齐性检验方法包括Levene检验和Bartlett检验。如果检验结果显示方差齐性，即各组数据的方差相等，那么可以使用单因素方差分析(ANOVA)来分析各组数据的差异；如果方差不齐性存在，则应采用Welch’s ANOVA，它对方差不齐的情况更为稳健。通过单因素ANOVA或Welch’s ANOVA，计算各组数据的F统计量和p值。F统计量反映了组间变异与组内变异的比值，而p值用于判断统计结果的显著性。例如，F统计量可以通过以下公式计算：

；

如果p值低于预设的显著性水平（通常为0.05），则可以认为不同组间存在显著差异。基于F统计量和p值进行多重比较分析，以探索哪些特征在不同数据组之间存在显著差异。在进行多重比较分析的基础上，计算每个特征的效应量，得到各特征的解释方差比例。效应量用于衡量特征在目标变量变化中的贡献程度，是特征重要性排序的关键指标。例如，某一特征的效应量可以表示为：

；

其中，组间平方和反映了该特征在不同组间的变异情况，而总平方和则反映了该特征在整体数据中的变异情况。效应量越大，说明该特征对目标变量的解释力越强。对解释方差比例进行归一化处理，得到各特征对目标的相对贡献度。归一化处理通过将所有特征的效应量按比例转换为0到1之间的值，确保它们在同一尺度上进行比较。相对贡献度可以表示为：

；

其中，是特征的总数。根据相对贡献度对所有特征进行降序排列，得到特征的重要性排序，从而识别出对目标变量影响最大的特征。

在一具体实施例中，执行步骤600的过程可以具体包括如下步骤：

对多目标优化模型进行编码，将设计变量转换为二进制字符串，得到初始种群，并对初始种群进行适应度评价，计算每个个体在各目标函数下的适应度值，得到适应度矩阵；

根据适应度矩阵进行种群非支配排序，得到各个体的非支配等级，并对相同非支配等级的个体进行拥挤度计算，得到拥挤度值；

基于非支配等级和拥挤度值进行选择，得到父代种群，并对父代种群进行交叉操作，生成子代个体，得到交叉后的子代种群；

对交叉后的子代种群进行多项式变异操作，引入随机扰动，得到变异后的子代种群；

将变异后的子代种群与父代种群合并，形成合并种群，并对合并种群进行选择，直到达到最大迭代次数或收敛条件，得到Pareto最优解集；

对Pareto最优解集进行决策分析，计算各解的综合评分，选择综合评分最高的解作为激光刀模的目标优化结构参数。

具体的，对设计变量进行编码，将其转换为二进制字符串以表示优化问题的解。编码方法有助于将连续的设计变量离散化，从而适用于遗传算法的求解过程。例如，假设有三个设计变量、和，每个变量可以取值在一个特定的范围内。通过将连续变量量化为二进制形式，例如用8位二进制字符串表示每个变量，将每个设计解表示为一个24位的二进制字符串。这一字符串即为遗传算法中的一个个体，初始种群由多个这样的二进制个体组成。对初始种群进行适应度评价，计算每个个体在各目标函数下的表现，以此来判断其优劣。假设有两个目标函数和，其中是由二进制字符串解码得到的设计变量向量。适应度评价通过将二进制个体解码为连续变量值，然后代入目标函数，计算出每个个体在这些目标函数下的适应度值。例如，如果个体的二进制字符串解码后得到的值为3.75，值为2.5，代入目标函数后可能得到和。所有个体的适应度值形成一个适应度矩阵。根据适应度矩阵，对种群中的个体进行非支配排序。非支配排序是遗传算法中处理多目标优化的关键步骤，将个体按其支配关系分为不同等级。一个个体支配另一个个体意味着它在所有目标函数上都不差于另一个个体，并且至少在一个目标上表现得更好。通过非支配排序，将个体分为多个等级，第一等级的个体是非支配的，即在种群中没有个体支配它们。每个个体的非支配等级用一个整数表示，这一整数越小，说明个体越优。对相同非支配等级的个体进行拥挤度计算，对每个个体在目标空间内的相邻距离进行度量。拥挤度反映了个体在目标空间中的分布密度。例如，如果某个体在目标函数和上的表现分别为10和5，其最近的两个邻居在上的值为8和12，在上的值为4和6，则拥挤度可以通过计算这两个区间的和来确定。拥挤度越小的个体说明它在目标空间中处于一个密集区域，遗传算法在选择过程中会倾向于保留那些拥挤度较大的个体，以维持种群的多样性。基于非支配等级和拥挤度值，进行种群选择，得到父代种群。在选择过程中，遗传算法首先选择那些非支配等级较低的个体(即等级值小的个体)，如果在同一等级中有多个个体，则优先选择拥挤度较大的个体。这种选择策略可以确保下一代种群不仅保留了较优的解，还维持了解的多样性。选择完成后，对父代种群进行交叉操作，以生成子代个体。交叉操作通过将两个父代个体的二进制字符串部分交换，生成新的子代个体。例如，两个二进制字符串10101011和01010100通过交叉可以生成两个新个体10100100和01011011。对交叉后的子代种群进行多项式变异操作。变异操作是遗传算法中的重要步骤，通过引入随机扰动，使得种群可以跳出局部最优解，更全面地探索解空间。多项式变异通常是通过对二进制字符串中的某些位进行随机翻转来实现的。例如，个体101010111在经过变异后可能变为10111011，小范围的随机变异可以增强算法的全局搜索能力。将变异后的子代种群与父代种群合并，形成一个更大的合并种群。通过对合并种群进行选择，逐步淘汰表现较差的个体，保留那些适应度高且多样性强的个体，直到种群的规模恢复到初始种群的大小。这个过程会反复进行，直到达到最大迭代次数或满足收敛条件为止。收敛条件通常包括目标函数的变化小于某个阈值，或者种群中最优解的适应度不再明显提升。通过这一过程得到的解构成Pareto最优解集，Pareto最优解集代表了在多目标优化中不同目标之间的最佳折衷方案。对Pareto最优解集进行决策分析，以选择出最终的最优解。在决策分析中，为每个目标函数分配权重，根据权重计算每个解的综合评分。例如，假设目标函数和的权重分别为和，某个解的综合评分可以表示为：

；

通过对所有解计算综合评分，选出评分最高的解作为最终的优化方案。在激光刀模的设计中，这一优化过程可以帮助确定刀模的几何参数、材料选择和工艺条件，使其在应力、变形和温度控制等多个性能指标上达到最佳平衡。例如，通过这一优化过程，在设计约束下找到刀模在不同工作条件下的最佳尺寸和材料组合，从而延长其使用寿命并提高切割精度。

上面对本申请实施例中模具结构的优化设计方法进行了描述，下面对本申请实施例中模具结构的优化设计装置10进行描述，请参阅图2，本申请实施例中模具结构的优化设计装置10一个实施例包括：

建模模块11，用于对激光刀模的三维模型进行参数化建模，得到可调节参数集；

特征分类模块12，用于对激光刀模的三维模型进行刀模几何特征提取和特征分类，得到特征分类结果；

网格划分模块13，用于基于可调节参数集和特征分类结果，对激光刀模的三维模型进行自适应多尺度网格划分，得到多尺度有限元分析模型；

耦合分析模块14，用于对多尺度有限元分析模型进行多物理场耦合分析，得到应力分布数据、变形数据和温度场分布数据；

构建模块15，用于对应力分布数据、变形数据和温度场分布数据进行方差分析，得到目标影响参数，并根据目标影响参数构建多目标优化模型；

求解模块16，用于对多目标优化模型进行非支配排序遗传算法求解，得到Pareto最优解集，并从Pareto最优解集中，确定激光刀模的目标优化结构参数。

通过上述各个组成部分的协同合作，通过对激光刀模进行参数化建模和几何特征提取，建立了可调节参数集和特征分类结果，为后续的优化提供了全面而精确的数据基础，有利于提高优化的针对性和效率。基于特征分类结果和可调节参数集，实现了自适应多尺度网格划分，能够在关键区域进行精细化处理，同时兼顾计算效率，提高了有限元分析的精度和效率。通过构建热-力耦合控制方程，实现了对激光刀模在复杂工况下的全面分析，能够同时获取应力分布、变形和温度场数据，为优化提供了全面的性能评估。采用方差分析方法识别关键影响参数，并构建多目标优化模型，能够在考虑多个性能指标的同时，有效降低优化问题的复杂度，提高优化效率。使用非支配排序遗传算法求解多目标优化问题，可以获得一系列Pareto最优解，为决策者提供多个权衡方案，增强了优化结果的实用性和灵活性。通过对Pareto最优解集进行综合评分和决策分析，能够在多个优化目标之间找到最佳平衡点，确保最终选择的优化结构参数既满足性能要求。

本申请还提供一种电子设备，所述电子设备包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机可读指令，计算机可读指令被处理器执行时，使得处理器执行上述各实施例中的所述模具结构的优化设计方法的步骤。

本申请还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以为非易失性计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质也可以为易失性计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当所述指令在计算机上运行时，使得计算机执行所述模具结构的优化设计方法的步骤。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台电子设备（可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等）执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器（read-only memory，ROM）、随机存取存储器（random access memory，RAM）、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述，以上实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种模具结构的优化设计方法，其特征在于，所述模具结构的优化设计方法包括：

对激光刀模的三维模型进行参数化建模，得到可调节参数集；

对所述激光刀模的三维模型进行刀模几何特征提取和特征分类，得到特征分类结果；

基于所述可调节参数集和所述特征分类结果，对所述激光刀模的三维模型进行自适应多尺度网格划分，得到多尺度有限元分析模型；

对所述多尺度有限元分析模型进行多物理场耦合分析，得到应力分布数据、变形数据和温度场分布数据；

对所述应力分布数据、所述变形数据和所述温度场分布数据进行方差分析，得到目标影响参数，并根据所述目标影响参数构建多目标优化模型；

对所述多目标优化模型进行非支配排序遗传算法求解，得到Pareto最优解集，并从所述Pareto最优解集中，确定激光刀模的目标优化结构参数。

2.根据权利要求1所述的模具结构的优化设计方法，其特征在于，所述对激光刀模的三维模型进行参数化建模，得到可调节参数集，包括：

对激光刀模的三维模型进行几何结构分解，得到刀模主体、刀刃和连接结构；

对所述刀模主体进行尺寸参数化处理，得到主体厚度、长度和宽度参数，并对所述刀刃进行形状参数化处理，得到刀刃角度、刀刃半径和刀刃长度参数，以及对所述连接结构进行布局参数化处理，得到连接孔直径、位置和数量参数；

根据刀模材料属性数据库，对材料参数进行提取和定义，得到弹性模量、泊松比和密度参数，并对刀模的加工工艺规范进行分析，得到表面粗糙度和热处理参数；

根据刀模的使用环境规范，对环境条件进行量化，得到工作温度范围和湿度范围参数，并对刀模的力学性能指标进行定量分析，得到最大允许应力和最大允许变形量参数；

建立各个参数间的约束关系矩阵，得到参数约束方程组，并对所有参数和参数约束方程组进行整合和归一化处理，得到可调节参数集。

3.根据权利要求1所述的模具结构的优化设计方法，其特征在于，所述对所述激光刀模的三维模型进行刀模几何特征提取和特征分类，得到特征分类结果，包括：

对所述激光刀模的三维模型进行体素化处理，得到体素表示数据；

对所述体素表示数据进行三维卷积神经网络处理，得到局部特征图；

对所述局部特征图进行最大池化操作，得到降维后的特征图，并对所述降维后的特征图进行非线性激活函数运算，得到激活后的特征图；

根据所述激活后的特征图，对刀模表面进行曲率分析，得到曲率分布数据，并对所述曲率分布数据进行聚类分析，得到初步特征区域；

对所述初步特征区域进行边界检测，得到特征边界数据，并根据所述特征边界数据，对相邻特征区域进行合并处理，得到优化后的特征区域；

对所述优化后的特征区域进行形状描述符计算，得到特征描述向量，并对所述特征描述向量进行分类，得到特征分类结果。

4.根据权利要求3所述的模具结构的优化设计方法，其特征在于，所述对所述体素表示数据进行三维卷积神经网络处理，得到局部特征图，包括：

将所述体素表示数据输入三维卷积神经网络的输入层进行四维张量格式转换，得到网络输入数据；

对所述网络输入数据进行第一卷积层处理，使用32个3x3x3卷积核进行三维卷积运算，步长为1，填充为1，得到第一层特征图；

对所述第一层特征图进行批归一化处理，并应用ReLU激活函数，得到第一层激活特征图，并对所述第一层激活特征图进行最大池化操作，使用2x2x2池化核，步长为2，得到第一层下采样特征图；

对所述第一层下采样特征图进行第二卷积层处理，使用64个3x3x3卷积核进行三维卷积运算，步长为1，填充为1，得到第二层特征图；

对所述第二层特征图进行批归一化处理，并应用ReLU激活函数，得到第二层激活特征图，并对所述第二层激活特征图进行最大池化操作，使用2x2x2池化核，步长为2，得到第二层下采样特征图；

对所述第二层下采样特征图进行第三卷积层处理，使用128个3x3x3卷积核进行三维卷积运算，步长为1，填充为1，得到第三层特征图；

对所述第三层特征图进行批归一化处理，并应用ReLU激活函数，得到第三层激活特征图，并对所述第三层激活特征图进行全局平均池化操作，将所述第三层激活特征图的空间维度压缩为1x1x1，得到局部特征图。

5.根据权利要求1所述的模具结构的优化设计方法，其特征在于，所述基于所述可调节参数集和所述特征分类结果，对所述激光刀模的三维模型进行自适应多尺度网格划分，得到多尺度有限元分析模型，包括：

根据所述特征分类结果，对所述激光刀模的三维模型进行区域划分和初始网格尺寸分配，得到初始网格尺寸分布图；

根据所述可调节参数集中的刀刃参数，对刀刃区域进行局部网格细化，得到刀刃区域细化网格，并基于所述初始网格尺寸分布图和所述刀刃区域细化网格，构建多级网格划分框架；

对所述多级网格划分框架进行自适应细化，得到初步细化网格模型，并对所述初步细化网格模型进行网格局部重构，得到优化后的网格模型；

对所述优化后的网格模型进行边界层网格生成，得到带有边界层的网格模型，并对所述带有边界层的网格模型进行过渡区网格生成和节点编号优化，得到多尺度有限元分析模型。

6.根据权利要求1所述的模具结构的优化设计方法，其特征在于，所述对所述多尺度有限元分析模型进行多物理场耦合分析，得到应力分布数据、变形数据和温度场分布数据，包括：

对所述多尺度有限元分析模型进行材料属性分配，根据不同区域的材料特性，对每个单元赋予相应的弹性模量、泊松比、热导率和比热容参数，得到材料属性分布模型；

根据激光刀模的工作条件，对所述材料属性分布模型施加载荷和边界条件，包括机械载荷、热载荷和固定约束，得到初始条件模型；

对所述初始条件模型进行热-力耦合控制方程构建，建立热传导方程和热应力方程，得到耦合方程组，并对所述耦合方程组进行时间离散化处理，得到离散化方程组；

对所述离散化方程组进行空间离散化处理，得到全局刚度矩阵和载荷向量，并根据所述全局刚度矩阵和所述载荷向量，求解得到每个时间步的位移场和温度场；

对所述位移场进行应变计算，得到应变分布数据，并根据所述应变分布数据和材料本构关系，计算应力场，得到应力分布数据；

对所述位移场进行后处理，提取节点位移信息，得到变形数据，并对所述温度场进行插值处理，得到温度场分布数据。

7.根据权利要求1所述的模具结构的优化设计方法，其特征在于，所述对所述应力分布数据、所述变形数据和所述温度场分布数据进行方差分析，得到目标影响参数，并根据所述目标影响参数构建多目标优化模型，包括：

对所述应力分布数据、所述变形数据和所述温度场分布数据进行数据预处理，得到标准化数据集，并对所述标准化数据集进行降维处理，得到降维后的特征矩阵；

对所述降维后的特征矩阵进行方差分析，计算各特征对目标的贡献度，得到特征重要性排序；

根据所述特征重要性排序，选取贡献度最高的前K个特征，得到目标影响参数，并对所述目标影响参数进行多元线性回归分析，建立因素与目标之间的线性关系模型，得到初步回归方程；

对所述初步回归方程进行残差分析，得到修正后的回归方程，并基于所述修正后的回归方程，构建多目标优化问题的目标函数，包括最大应力最小化、最大变形量最小化和最高温度最小化，得到多目标函数表达式；

根据模具设计规范和工艺限制，确定各设计变量的取值范围和约束条件，得到约束方程组，并将所述多目标函数表达式和所述约束方程组结合，得到综合目标函数；

对所述综合目标函数进行敏感性分析，得到多目标优化模型。

8.根据权利要求7所述的模具结构的优化设计方法，其特征在于，所述对所述降维后的特征矩阵进行方差分析，计算各特征对目标的贡献度，得到特征重要性排序，包括：

对所述降维后的特征矩阵进行数据分组，按照特征类型将数据分为应力组、变形组和温度组，得到分组数据集；

对所述分组数据集进行描述性统计分析，得到统计特征描述，并根据所述统计特征描述，对每组数据进行正态性检验，得到数据分布特性；

基于所述数据分布特性进行数据变换，得到转换后的数据集，并对所述转换后的数据集进行方差齐性检验，得到组间方差结果；

根据所述组间方差结果，对于方差齐性的组使用单因素ANOVA，对于方差不齐的组使用Welch's ANOVA，得到各组的F统计量和p值；

对所述F统计量和p值进行多重比较，得到组间差异的显著性水平，并基于所述显著性水平，计算每个特征的效应量，得到各特征的解释方差比例；

对所述解释方差比例进行归一化处理，得到各特征对目标的相对贡献度，并根据所述相对贡献度进行特征降序排列，得到特征重要性排序。

9.根据权利要求1所述的模具结构的优化设计方法，其特征在于，所述对所述多目标优化模型进行非支配排序遗传算法求解，得到Pareto最优解集，并从所述Pareto最优解集中，确定激光刀模的目标优化结构参数，包括：

对所述多目标优化模型进行编码，将设计变量转换为二进制字符串，得到初始种群，并对所述初始种群进行适应度评价，计算每个个体在各目标函数下的适应度值，得到适应度矩阵；

根据所述适应度矩阵进行种群非支配排序，得到各个体的非支配等级，并对相同非支配等级的个体进行拥挤度计算，得到拥挤度值；

基于所述非支配等级和所述拥挤度值进行选择，得到父代种群，并对所述父代种群进行交叉操作，生成子代个体，得到交叉后的子代种群；

对所述交叉后的子代种群进行多项式变异操作，引入随机扰动，得到变异后的子代种群；

将所述变异后的子代种群与所述父代种群合并，形成合并种群，并对合并种群进行选择，直到达到最大迭代次数或收敛条件，得到Pareto最优解集；

对所述Pareto最优解集进行决策分析，计算各解的综合评分，选择综合评分最高的解作为激光刀模的目标优化结构参数。

10.一种模具结构的优化设计装置，其特征在于，用于执行如权利要求1-9中任一项所述的模具结构的优化设计方法，所述模具结构的优化设计装置包括：

建模模块，用于对激光刀模的三维模型进行参数化建模，得到可调节参数集；

特征分类模块，用于对所述激光刀模的三维模型进行刀模几何特征提取和特征分类，得到特征分类结果；

网格划分模块，用于基于所述可调节参数集和所述特征分类结果，对所述激光刀模的三维模型进行自适应多尺度网格划分，得到多尺度有限元分析模型；

耦合分析模块，用于对所述多尺度有限元分析模型进行多物理场耦合分析，得到应力分布数据、变形数据和温度场分布数据；

构建模块，用于对所述应力分布数据、所述变形数据和所述温度场分布数据进行方差分析，得到目标影响参数，并根据所述目标影响参数构建多目标优化模型；

求解模块，用于对所述多目标优化模型进行非支配排序遗传算法求解，得到Pareto最优解集，并从所述Pareto最优解集中，确定激光刀模的目标优化结构参数。