基于无网格Galerkin方法的整体式柔性机构的多准则拓扑优化设计

基于一种新型的数值计算技术—无网格伽辽金法,提出了一种整体式柔性机构拓扑优化设计的新方法.利用移动最小二乘形函数和伽辽金的弱变分形式建立弹性问题的控制方程,用Lagrange乘子法增强本质边界条件.在优化问题中,同时综合考虑机构的柔性和结构的刚度要求,用折衷规划法建立了柔性机构拓扑优化的多准则优化模型,这样对于非凸的优化问题也能保证搜索到Pareto解集所有的有效解.基于SIMP密度函数惩罚模型和优化准则法,建立了一种设计变量的显式迭代格式.运用经典算例证明了文中方法的正确性和有效性.     

基于节点密度的自适应EFG法拓扑优化方法研究

针对无网格法拓扑优化中设计变量庞大、计算效率低的问题,提出了基于节点密度的自适应EFG拓扑优化方法。该方法以节点相对密度为设计变量,建立了以结构柔度最小为优化目标的自适应EFG拓扑优化模型,给出了拓扑优化中自适应节点加密准则、节点加密方法和新增节点设计变量更新规则。算例结果表明,采用本文提出的自适应EFG拓扑优化方法进行结构拓扑优化时,可以减少结构分析和优化的设计变量数目,提高优化效率。     

基于无网格数值求解技术的二维连续体结构拓扑优化设计

将无网格径向点插值法(RPIM)引入到连续体结构拓扑优化设计中。在优化问题中,选取节点的相对密度作为设计变量,以结构的柔度最小化作为目标函数,基于带惩罚的各向同性固体材料模型(SIMP)建立了结构拓扑优化的数学模型,推导了目标函数和体积约束的灵敏度,利用优化准则法进行求解。算例表明了应用无网格径向点插值法进行结构拓扑优化设计的可行性和有效性,同时表明选取节点的相对密度作为设计变量可以有效地克服拓扑优化中的棋盘格现象。     

连续体结构的拓扑优化设计

对基于有限元数值求解技术的连续体结构的拓扑优化设计技术进行了综述. 利用密度-刚度插值格式和优化准则方法, 以结构的柔度最小化作为优化的目标函数, 论述并建立线弹性结构的静力学拓扑优化设计的数学模型和设计变量显示的迭代格式; 基于数学规划方法中的一种凸规划方法----移动渐近线方法和密度方法, 以结构的频率最大化作为优化的目标函数, 论述并建立了特征值问题拓扑优化设计的数学模型和设计变量隐式的更新方法. 对多目标拓扑优化问题、柔性机构的拓扑优化问题以及多物理场拓扑优化设计问题进行了讨论. 对优化结构中出现的棋盘格式和网格依赖性等数值计算问题进行剖析和讨论, 介绍和分析了目前解决数值计算问题常见的方法, 在此基础上对边界扩散现象进行了讨论. 给出了连续体结构拓扑优化设计的程序流程, 并用Matlab程序实现了算法, 通过几个典型的算例证明所综述方法的有效性.      

基于无单元Galerkin方法的受迫振动下的连续体结构拓扑优化

基于无单元Galerkin法(EFG)对受迫振动下的连续体结构进行拓扑优化设计。选取节点的相对密度作为设计变量,以动柔度最小化为目标函数,基于带惩罚的各向同性固体材料模型（SIMP）建立了受迫振动下的连续体结构拓扑优化模型,采用伴随法求解得到目标函数的敏度分析公式,利用优化准则法对优化模型进行求解。通过经典的二维连续体结构拓扑优化算例证明了该方法的可行性和有效性。     

积分背景网格对自适应EFG法拓扑优化的影响研究

采用应力能量范数作为误差指标,探讨了EFG法中积分背景网格对计算精度的影响,得到了合理划分背景网格的建议;建立了以节点密度为设计变量、以最小化柔度为优化日标的拓扑优化模型。采用以节点密度值为加点判据的自适应规则加点方案,开展了连续体结构的拓扑优化研究,该加点方案能有效地减少设计变量的个数,探讨了背景网格对拓扑优化结果的影响。算例结果表明,采用合适的背景网格不仅能进一步减少设计变量的个数,而且能够改善拓扑优化结果的光滑性,使计算效率和精度得到提高。     

各向异性薄板的无网格法结构拓扑优化研究

将无网格Galerkin法引入正交各向异性薄板的结构拓扑优化中,建立了以节点相对密度为设计变量、以结构柔度为目标函数的结构拓扑优化模型;采用罚函数施加本质边界条件,结合固体各向同性惩罚插值模型和OC优化准则,推导了目标函数的灵敏度分析算法;利用数值算例验证了所建模型及算法的可行性,完成了单载荷工况、多载荷工况下各向异性材料的拓扑优化设计,探讨了材料性能与铺设角度对各向异性薄板结构拓扑优化结果的影响。结果表明,各向异性薄板在弹性模量较小的方向上,材料分布较多,且拓扑结构呈现周期性变化。     

基于SIMP材料插值模型的周期性结构拓扑优化

利用SIMP材料插值模型研究了双方向周期性结构的拓扑优化。为了使结构获得具有双方向周期性的拓扑形式,将优化域分成若干个子域,并构建了一个虚拟子域;将各子域内各单元的相对密度的平均值和应变能的平均值作为虚拟子域内单元的相对密度和应变能,以结构的最小柔度为目标函数,单元相对密度为设计变量,构建了周期性拓扑优化问题的数学模型,并在数学模型中加入额外的约束条件;采用优化准则法推导出虚拟子域设计变量的迭代公式,利用体积约束计算出拉格朗日乘子;通过平面矩形悬臂梁结构算例获得了具有双方向的周期性拓扑形式,验证了利用SIMP材料插值模型实现双方向周期性拓扑优化的可行性和有效性。     

连续体结构拓扑优化的节点独立连续映射法

提出基于节点拓扑变量的独立连续映射连续体结构拓扑优化方法,将常规ICM中基于单元拓扑变量描述改进为基于节点拓扑变量描述,通过单元形函数插值保证了拓扑变量场的连续性.引入拓扑变量和设计变量倒数关系,根据复合函数链式求导法则,推导了各类结构响应量的敏度分析公式.以位移约束问题为例,遵循ICM法建模方式建立了连续体结构拓扑优化模型.基于数字图像处理过滤技术,提出两种改进的过滤方式以消除数值不稳定性现象.最后通过二维拓扑优化数值算例证明方法和模型的可行性和有效性.     

基于水平集方法的均布式柔性机构的拓扑优化设计

提出一种利用水平集方法进行均布武柔性机构设计的新方法.根据水平集边界表达方法中具有几何信息的特点,将图像分析中的二次能量函数引入到水平集模型中,以控制柔性机构拓扑优化设计结果的几何尺寸,得到等宽带状均布的柔性机构,较好地解决了传统柔性机构拓扑优化中容易出现单点铰链问题.应用半隐式的加性分裂算子(AOS)算法求解水平集方程,松弛了逆风格式中CFL(Courant-Frie drichs-Lewy)条件对时间步长的限制,提高了求解效率.通过一个典型的二维算例来验证方法的有效性.     

Manufacturing tolerant topology optimization

In this paper we present an extension of the topology optimization method to include uncertainties during the fabrication of macro, micro and nano structures. More specifically, we consider devices that are manufactured using processes which may result in （uniformly） too thin （eroded） or too thick （dilated） structures compared to the intended topology. Examples are MEMS devices manufactured using etching processes, nano-devices manufactured using e-beam lithography or laser micro-machining and macro structures manufactured using milling processes. In the suggested robust topology optimization approach, under- and over-etching is modelled by image processing-based ＂erode＂ and ＂dilate＂ operators and the optimization problem is formulated as a worst case design problem. Applications of the method to the design of macro structures for minimum compliance and micro compliant mechanisms show that the method provides manufacturing tolerant designs with little decrease in performance. As a positive side effect the robust design formulation also eliminates the longstanding problem of one-node connected hinges in compliant mechanism design using topology optimization.     

结构及柔顺机构拓扑优化设计中的拓扑图提取

拓扑图提取是结构和柔顺机构拓扑优化设计中的重要课题, 然而, 基于有限元法的拓扑优化结果中常常出现棋盘格和中间密度单元, 这些问题直接影响着拓扑图的轮廓提取.并 指出棋盘格的消除、中间单元的取舍和拓扑图的轮廓提取是结构和柔顺机构拓扑图提取过程中的3个主要问题. 对拓扑优化中出现棋盘格和中间单元问题的原因及现有的解决方法进行了讨论. 对图像处理中的水平集方法、参数活动轮廓和边缘检测方法3种典型的轮廓提取方法也进行了讨论.      

基于扩展多尺度有限元法的含液闭孔材料拓扑优化

基于扩展多尺度有限元方法,提出了含液闭孔结构多尺度拓扑优化方法。该多尺度优化方法旨在研究含液闭孔胞元布局对整体含液闭孔结构力学性能的影响。首先针对含液闭孔结构的整体结构柔顺性问题,采用类似SIMP模型对结构的宏观粗网格等效刚度阵进行插值,建立含液闭孔结构柔顺性的拓扑优化列式;其次,针对含液闭孔材料能够利用胞体内部液体腔体积增量产生变形的特性,提出含液闭孔材料柔性机构的概念,并以结构指定位置方向输出位移为目标,建立液体体积膨胀作用下的含液闭孔柔性机构多尺度拓扑优化数学模型。本文基于自主软件平台SiPESC完成了程序研发,并通过数值算例验证了所提出的拓扑优化方法的有效性。     

连续体拓扑优化的浮动参考应变能密度法

采用浮动区间法分析连续体结构拓扑优化问题. 该方法的要点是：将结构的 拓扑优化过程看作骨骼生长过程,而生长过程由浮动应变能密度区间控制,即一点处材料的 增减由该点处材料的应变能密度与参考区间比较确定. 参考区间的更新由优化问题的主动约 束给出. 通过两个数值算例验证了该方法的可行性.     

连续体结构动力拓扑优化中局部模态处理的新方法

采用固体各向同性材料惩罚模型（solid isotropic material with penalization, SIMP） 进行动力拓朴优化通常在优化过程中会出现虚假的局部振动模态,为消除这种虚假模态产生的不利影响,提出了移频与虚假模态识别相结合的通用方法. 研究中考虑以材料体积为约束、结构基频最大化为目标的优化模型,并采用节点设计变量描述设计域内材料分布. 基于虚假模态的特性,首先在特征值分析中应用移频方法排除特征值接近于零的低阶虚假模态,然后再依据虚假模态识别准则判定并剔除其他可能存在的虚假模态,从而可以高效可靠地确定结构真实的固有振动模态. 数值算例表明,提出的方法可以有效地消除动力拓扑优化中虚假模态可能产生的不利影响,并保证优化解的可靠性.      

CONTINUUM TOPOLOGY OPTIMIZATION FOR MONOLITHIC COMPLIANT MECHANISMS OF MICRO-ACTUATORS

A multi-objective scheme for structural topology optimization of distributed compliant mechanisms of micro-actuators in MEMS condition is presented in this work, in which mechanical flexibility and structural stiffness are both considered as objective functions. The compliant micro-mechanism developed in this way can not only provide sufficient output work but also have sufficient rigidity to resist reaction forces and maintain its shape when holding the work-piece. A density filtering approach is also proposed to eliminate numerical instabilities such as checkerboards, mesh-dependency and one-node connected hinges occurring in resulting mechanisms. SIMP is used as the interpolation scheme to indicate the dependence of material modulus on element-regularized densities. The sequential convex programming method, such as the method of moving asymptotes (MMA), is used to solve the optimization problem. The validation of the presented methodologies is demonstrated by a typical numerical example.