Neural network⁃based topology optimization for microstructures with negative Poisson ratio

WANG Yi; GUO Yanding; GU Guancheng; GANG Tieqiang; CHEN Lijie

doi:10.16579/j.issn.1001.9669.2026.03.011

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Neural network⁃based topology optimization for microstructures with negative Poisson ratio

·Optimization·Reliability· | 更新时间：2026-03-16

- Neural network⁃based topology optimization for microstructures with negative Poisson ratio
- Journal of Mechanical Strength Vol. 48, Issue 3, Pages: 96-103(2026)
- 作者机构：
  
  1.厦门大学航空航天学院，厦门 361102
  2.集美大学海洋装备与机械工程学院，厦门 361021
- 作者简介：
  
  CHEN Lijie, E-mail: chenlijie@xmu.edu.cn
- 基金信息：
- DOI：10.16579/j.issn.1001.9669.2026.03.011
  CLC： TH122
- Received：02 April 2024，
  
  Published：15 March 2026
- 稿件说明：
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王怡，郭延定，古观成，等. 基于神经网络的负泊松比微结构拓扑优化［J］. 机械强度，2026，48（3）：96-103.

WANG Yi，GUO Yanding，GU Guancheng，et al. Neural network⁃based topology optimization for microstructures with negative Poisson ratio［J］. Journal of Mechanical Strength，2026，48（3）：96-103.
王怡，郭延定，古观成，等. 基于神经网络的负泊松比微结构拓扑优化［J］. 机械强度，2026，48（3）：96-103. DOI： 10.16579/j.issn.1001.9669.2026.03.011.

WANG Yi，GUO Yanding，GU Guancheng，et al. Neural network⁃based topology optimization for microstructures with negative Poisson ratio［J］. Journal of Mechanical Strength，2026，48（3）：96-103. DOI： 10.16579/j.issn.1001.9669.2026.03.011.

摘要

目的

针对微结构拓扑优化设计中灵敏度分析计算量大的问题，建立一种基于神经网络的高效拓扑优化设计框架，实现负泊松比微结构的精确构型设计。

方法

首先，提出了一种全连接前馈神经网络（Fully-connected Feedforward Neural Network

FFNN）模型，以设计域坐标作为输入，密度场作为输出，建立了二者的映射关系；其次，引入了神经网络反向传播算法进行灵敏度分析以降低计算量；最后，通过对优化后的高分辨率负泊松比结构进行拉伸仿真及试验，验证了所提方法的有效性。

结果

结果表明，基于FFNN模型的优化框架能显著提升灵敏度计算效率，优化得到的微结构表现出明显的负泊松比效应，仿真与试验结果具有较高的一致性，为复杂微结构的设计提供了新思路。

Abstract

Objective

To address the high computational cost of sensitivity analysis in microstructure topology optimization

this study aims to develop an efficient design framework based on neural networks for microstructures with negative Poisson ratio.

Methods

The fully-connected feedforward neural network (FFNN) model was established

mapping the coordinates of the design domain to the density field. The back-propagation algorithm was utilized for sensitivity analysis to reduce computational redundancy. Numerical simulations and tensile tests were conducted on the optimized high-resolution negative Poisson ratio microstructures to verify the proposed method.

Results

The results indicate that the FFNN model framework effectively improves the efficiency of sensitivity analysis. The optimized microstructures exhibit significant negative Poisson ratio effects

and the consistency between simulation and test results demonstrates the validity and robustness of the optimization approach

providing new insights for the design of complex microstructures.

关键词

Keywords

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