基于相场描述的拉压不对称强度结构拓扑优化

运用了基于相场描述的拓扑优化方法,来寻找在拉伸和压缩中表现出不对称强度行为的连续体结构的最优布局。依据Drucker-Prager屈服准则和幂率插值方案,优化问题可以描述为在局部应力约束下的最小化结构的体积。用qp放松法来解决应力约束的奇异性,并采用基于P-norm函数的聚合方法对应力约束进行凝聚,该方法实现了约束个数的降低,同时引入了稳定转化法来处理大量的局部应力约束和高度非线性的应力行为,以修正应力,提高优化收敛的稳定性。在优化问题求解时,使用拉格朗日乘子法对目标函数和应力约束进行处理。利用伴随变量法进行灵敏度分析,并通过求解Allen-Cahn方程更新相场函数设计变量。数值算例证明了该优化模型和相应数值技术的有效性,相关算例还揭示了考虑拉压不同强度和考虑同拉压强度约束时得到的结构优化拓扑构型具有显著的差异。     

基于IGA-SIMP法的连续体结构应力约束拓扑优化

建立了一种IGA-SIMP框架下的连续体结构应力约束拓扑优化方法。基于常用的SIMP模型,将非均匀有理B样条（NURBS）函数用于几何建模、结构分析和设计参数化,实现了结构分析和优化设计的集成统一。利用高阶连续的NURBS基函数,等几何分析（IGA）提高了结构应力及其灵敏度的计算精度,增加了拓扑优化结果的可信性。为处理大量局部应力约束,提出了基于稳定转换法修正的P-norm应力约束策略,以克服拓扑优化中的迭代振荡和收敛困难。通过几个典型平面应力问题的拓扑优化算例表明了本文方法的有效性和精确性。应力约束下的体积最小化设计以及体积和应力约束下的柔顺度最小化设计的算例表明,基于稳定转换法修正的约束策略可以抑制应力约束体积最小化设计中的迭代振荡现象,获得稳定收敛的优化解;比较而言,体积和应力约束下的柔顺度最小化设计的迭代过程更加稳健,适合采用精确修正的应力约束策略。     

超静定型钢桁架优化设计的面积比法

满应力准则是对超静定型钢桁架进行优化设计的有效方法．但这种方法的主要缺点在于收敛速度很慢甚至不收敛,这给设计工作带来很大的不便．对问题进行了研究,在“型钢压杆稳定设计直接法”的基础上,提出了满应力优化设计的一种新方法——面积比法,有效地提高了设计过程的收敛速度,降低了设计成本,供有关结构设计人员参考．     

接触状态对叶根轮槽应力分布影响的研究

汽轮机叶片叶根、轮槽连接区域常因加工误差及磨损等原因导致接触状态的改变,从而改变整个区域应力分布并大大降低汽轮机的使用寿命。本文运用数字光弹性技术实验测试了长叶片叶根、轮槽在不同接触状态下的应力分布情况,同时结合有限元进行了仿真计算。结果表明,叶根、轮槽对称接触时,全部齿同时接触的应力集中系数最小且分布较均匀;而当部分接触齿产生间隙时,接触状态发生显著变化,应力集中系数明显增大;尤其是当左右齿非对称接触时,最大应力集中系数明显增大且应力分布不均匀。本文研究可为叶根、轮槽的优化设计、加工以及叶片的装配、维护提供实验依据。     

一种颗粒复合材料物理性能计算模型与工程应用

结合傅里叶描述子法与格林函数法提出了任意形状夹杂物的Eshelby张量计算方法,基于分步夹杂法建立了一种具有任意形状颗粒的复合材料物理性能预测理论模型。通过傅里叶描述子法对扫描电镜(SEM)图像中颗粒形貌进行数学表征,构建由多个细观结构参数组合的几何模型;利用格林函数求解夹杂物Eshelby张量,考虑颗粒形态、大小和组分性能,研究细观结构对颗粒复合材料有效性能的影响。在此基础上,设计了一款颗粒复合材料物理性能预测软件。以铜铬合金为研究对象,分析重构的细观模型与预测的结果,并与有限元计算结果进行对比,验证了该计算模型的有效性和可靠性,以及在工程计算应用中的可行性。     

面向应力约束的独立连续映射方法

大多数已有的拓扑优化研究为系统刚度最大化设计,尤其以体积比约束下的静态柔顺度最小化问题为典型.从工程角度出发,结构强度设计至关重要.以往的应力研究表明,应力约束拓扑优化存在着奇异性、约束数目庞大、高度非线性特性等诸多数值困难.为了实现应力约束下的拓扑优化设计,采用归一化p范数应力指标以减少单元应力约束数目.遵循独立连续映射建模方式,引入密度变量的倒变量函数作为设计变量.推导了应力约束函数和体积目标函数对设计变量的敏度,并基于一阶和二阶泰勒近似得到各自的显式表达式.通过构造的系列二次规划子问题,原拓扑优化问题采用序列二次规划算法高效求解.二维数值算例考察了结构刚度和强度设计结果的异同,以及不同应力约束上限值对应力约束拓扑优化结果的影响.通过提出方法与传统变密度法结果的比较,说明提出的独立连续映射方法在应力约束下具有可行性和有效性.优化结果也表明了考虑应力约束的连续体拓扑优化具有必要性.      

基于IGA-SIMP法的连续体结构应力约束拓扑优化

建立了一种IGA-SIMP框架下的连续体结构应力约束拓扑优化方法。基于常用的SIMP模型,将非均匀有理B样条(NURBS)函数用于几何建模、结构分析和设计参数化,实现了结构分析和优化设计的集成统一。利用高阶连续的NURBS基函数,等几何分析(IGA)提高了结构应力及其灵敏度的计算精度,增加了拓扑优化结果的可信性。为处理大量局部应力约束,提出了基于稳定转换法修正的P-norm应力约束策略,以克服拓扑优化中的迭代振荡和收敛困难。通过几个典型平面应力问题的拓扑优化算例表明了本文方法的有效性和精确性。应力约束下的体积最小化设计以及体积和应力约束下的柔顺度最小化设计的算例表明,基于稳定转换法修正的约束策略可以抑制应力约束体积最小化设计中的迭代振荡现象,获得稳定收敛的优化解;比较而言,体积和应力约束下的柔顺度最小化设计的迭代过程更加稳健,适合采用精确修正的应力约束策略。     

薄板弯曲问题的复合傅里叶级数方法

解析方法与数值方法有效融合是提高计算效能的重要途径．提出薄板弯曲问题的复合傅里叶级数方法．它以解析方法为融合基体,数值方法为融合增强相,是一种新的融合模式．在这种新的融合模式中,傅里叶级数解析解作为变形场的连续表现形式,摆脱了载荷形式和边界条件的强烈依赖性,表现出良好的收敛性态．     

应力约束下预应力平面实体钢结构拓扑优化设计

对预应力平面实体钢结构拓扑优化设计问题进行研究,建立了以索力值、单元尺寸和结构拓扑为设计变量,以应力为约束条件,以结构重量最小为目标函数的数学优化模型.在求解方法上,首先以满应力设计准则法建立索力值与结构重量之间的优化模型,通过该模型的求解确定索力值,并通过满应力设计选取单元尺寸,然后对单元体厚度按闻值进行分类,从而删除低厚度单元实现结构的拓扑优化.算例结果与预应力钢结构理论相吻合,表明本文所提出的方法是有效的,可为预应力钢结构体系创新提供理论方法.     

仿生多叶翼型槽干式气体端面密封的性能研究

为有效解决干式气体端面密封(简称干气密封)在低速、低压等操作条件下端面开启困难、稳定性差以及在高速、高压等高操作参数工况下泄漏率较高的瓶颈问题,提高密封的可靠性及使用寿命,在现有干气密封型槽设计方法的基础上,根据鸟类仿生学原理,提出了仿生多叶翼型槽干气密封.基于气体润滑理论,建立了仿生多叶翼型槽干气密封及其几种衍生型式的端面几何结构模型和气膜压力控制非模型,采用有限差分法进行数值模拟,分析了仿生多叶翼型槽及其衍生型槽的特殊几何结构与几何参数对干气密封性能的影响规律.结果表明:相较于单向螺旋槽干气密封和普通单向仿生双叶翼型槽,仿生多叶翼型槽及其衍生型槽干气密封在端面开启能力及运行稳定性上都有明显提升,而且仿生多叶翼型槽的衍生型式干气密封其泄漏率保持不变甚至更低.文中提出了仿生多叶翼型槽干气密封的合适衍生型式,给出了相应型槽主要几何参数的优化取值范围.该研究进一步验证了干气密封仿生型槽的设计理念,为极端工况下于气密封的端面型槽设计提供了仿生学依据,拓宽了干气密封及其他润滑部件表面设计的研究思路.     

FUNDAMENTAL FREQUENCY MAXIMIZATION DESIGN FOR CONTINUOUS FIBER-REINFORCED COMPOSITE STRUCTURES 1)

与传统的金属材料相比, 纤维增强复合材料在强度、刚度、抗断裂等诸多方面具备更优良的性能, 目前纤维增强复合材料已在汽车、航空航天等工业领域得到了广泛应用. 本文提出一种求解连续纤维增强复合材料结构无阻尼自由振动下的基频最大化问题的拓扑优化方法. 为了实现结构拓扑构型与纤维角度的同步优化, 建立了以准许的材料用量体积分数为约束、以结构的一阶特征值为目标函数的动力学拓扑优化模型, 该模型包括表征结构拓扑构型的密度设计变量和表征纤维方向的角度设计变量. 详细推导了特征值目标函数关于密度设计变量和角度设计变量的解析灵敏度列式, 并采用移动渐进线方法 (method of moving asymptotes, MMA) 进行了优化求解; 最后通过3个数值算例验证本文方法的有效性, 其中包括一个以刚度最大化为目标的静力学优化算例, 和两个以一阶特征值为目标的动力学优化算例. 结果表明, 所提方法优化迭代过程稳健, 收敛快, 能够在实现结构拓扑构型与纤维角度的一体化优化的同时, 有效提高结构的频率.     

连续纤维增强复合材料结构基频最大化设计

与传统的金属材料相比, 纤维增强复合材料在强度、刚度、抗断裂等诸多方面具备更优良的性能, 目前纤维增强复合材料已在汽车、航空航天等工业领域得到了广泛应用. 本文提出一种求解连续纤维增强复合材料结构无阻尼自由振动下的基频最大化问题的拓扑优化方法. 为了实现结构拓扑构型与纤维角度的同步优化, 建立了以准许的材料用量体积分数为约束、以结构的一阶特征值为目标函数的动力学拓扑优化模型, 该模型包括表征结构拓扑构型的密度设计变量和表征纤维方向的角度设计变量. 详细推导了特征值目标函数关于密度设计变量和角度设计变量的解析灵敏度列式, 并采用移动渐进线方法 (method of moving asymptotes, MMA) 进行了优化求解; 最后通过3个数值算例验证本文方法的有效性, 其中包括一个以刚度最大化为目标的静力学优化算例, 和两个以一阶特征值为目标的动力学优化算例. 结果表明, 所提方法优化迭代过程稳健, 收敛快, 能够在实现结构拓扑构型与纤维角度的一体化优化的同时, 有效提高结构的频率.      

基于改进的双向渐进结构优化法的应力约束拓扑优化

工程结构设计时经常需要限制最大名义应力,以避免发生断裂或疲劳破坏,一个有效的策略是采用拓扑优化方法. 常规的双向渐进结构优化法(bi-evolutionary structural optimization, BESO)不能有效求解应力约束拓扑优化问题,为此本文提出一种改进的双向渐进结构优化方法,处理体积和应力约束下的最小柔顺性问题. 引入基于K-S函数的全局应力度量,以减小大量局部应力约束引起的计算代价. 采用拉格朗日乘子法将应力约束函数引入到目标函数,然后由二分法确定合适的拉格朗日乘子的值使得应力约束得到满足. 而且,详细推导了基于BESO方法的应力约束拓扑优化模型及其灵敏度列式,最后通过三个典型拓扑优化算例验证改进方法的有效性. 为展示考虑应力约束的优点,将应力约束设计与传统的基于刚度的设计进行了比较. 结果表明, 改进的BESO方法优化迭代过程稳健,获得了边界灰度单元很少的清晰的拓扑构型,并实现了有效降低应力集中效应的设计.      

一种快速逼近Fourier级数和的实用算子

采用逐次平均方法,构造一种快速逼近Ｆｏｕｒｉｅｒ级数和实用算子（逐次平均算子）,用这种算子来取代Ｆｏｕｒｉｅｒ级数无穷项求和,具有误差小,收敛速度快的功能。志Ｆｅｊｅｒ算子比,它的逼近性要好得多,与Ｋｏｒｂｉｎ算子比,它更易于实用,理论证明其一般性,计算著名的Ｓａｆｆｍａｎ－Ｔａｙｌｏｒ粘性指进问题时应用逐次平均算子,既不产生大的截断误差,又能避免高频振荡而使计算过程稳定,得到很好的结果。     

A LEVEL-VALUE ESTIMATION METHOD FOR SOLVING GLOBAL OPTIMIZATION

A level-value estimation method was illustrated for solving the constrained global optimization problem. The equivalence between the root of a modified variance equation and the optimal value of the original optimization problem is shown. An alternate algorithm based on the Newton's method is presented and the convergence of its implementable approach is proved. Preliminary numerical results indicate that the method is effective.     

A reduced‐order simulated annealing approach for four‐dimensional variational data assimilation in meteorology and oceanography

Four‐dimensional variational data assimilation in meteorology and oceanography suffers from the presence of local minima in the cost function. These local minima arise when the system under study is strongly nonlinear. The number of local minima further dramatically increases with the length of the assimilation period and often renders the solution to the problem intractable. Global optimization methods are therefore needed to resolve this problem. However, the huge computational burden makes the application of these sophisticated techniques unfeasible for large variational data assimilation systems. In this study, a Simulated Annealing (SA) algorithm, complemented with an order‐reduction of the control vector, is used to tackle this problem. SA is a very powerful tool of combinatorial minimization in the presence of several local minima at the cost of increasing the execution time. Order‐reduction is then used to reduce the dimension of the search space in order to speed up the convergence rate of the SA algorithm. This is achieved through a proper orthogonal decomposition. The new approach was implemented with a realistic eddy‐permitting configuration of the Massachusetts Institute of Technology general circulation model (MITgcm) of the tropical Pacific Ocean. Numerical results indicate that the reduced‐order SA approach was able to efficiently reduce the cost function with a reasonable number of function evaluations. Copyright © 2008 John Wiley & Sons, Ltd.