可降解聚合物血管支架结构优化设计

聚合物血管支架由于材料刚度较低导致其径向支撑能力相对于金属血管支架较弱,通常采用增大支架筋宽和厚度的方式来提高其径向支撑能力,但这不仅会降低支架的柔顺性能,减小血管管腔获得面积,还会增大表面覆盖率,从而增大支架内再狭窄的风险.为了设计出具有较小筋宽和厚度的聚合物血管支架,提高其径向支撑能力,本文采用一种将Kriging代理模型和有限元方法相结合的优化方法来优化支架的结构.采用Kriging代理模型建立设计目标和设计变量之间近似的函数关系,采用优化拉丁超立方抽样方法选取初始样本点,采用EI函数平衡局部和全局搜索,以便获得全局最优解.选取ART18Z聚合物支架作为算例,首先将支架的筋宽和厚度各减小0.02 mm,然后采用优化方法优化ART18Z支架的几何结构参数.数值结果表明,优化后ART18Z支架的综合服役性能得到改善,文中提出的优化方法能有效地应用于聚合物血管支架的优化设计.     

基于自适应多可信度多项式混沌-Kriging模型的高效气动优化方法

多可信度代理模型已经成为提高基于代理模型的优化算法效率和可信度水平最有效的手段之一.然而目前流行的co-Kriging和分层Kriging (HK)等多可信度代理模型泛化能力不足,缺乏对高阶/高非线性建模问题的适应性,难以广泛应用.文章基于发展的自适应多可信度多项式混沌-Kriging (MF-PCK)代理模型,在提高建模效率和对高阶/高非线性问题近似准确率的同时,建立了基于该自适应MF-PCK模型的高效全局气动优化方法.在发展的方法中,提出了基于MF-PCK模型的新型变可信度期望改进加点方法,使代理优化算法效率进一步提高.为了验证发展方法的全面表现,将其应用在经典的数值函数算例以及多个跨音速气动外形的确定性优化和稳健优化设计中,并与基于Kriging和HK模型的代理优化算法进行了全面比较.结果表明,发展的新型多可信度全局气动优化方法其优化效率相对于基于Kriging和HK模型的优化效率显著提高,结果更好也更加可靠,并且稳健优化设计效率和结果也更符合工程应用需求,证明了其相对于基于Kriging和HK模型的代理优化算法的显著优势.     

多学科设计优化中常用代理模型的研究

代理模型是多学科设计优化的关键技术之一。本文系统介绍了多项式响应面模型,径向基函数模型和Kriging模型等3种多学科设计优化中常用的代理模型。通过构造某机翼展向气动载荷分布的代理模型,对这3种模型的效果进行了评估,并对这些代理模型的构造方法、基本特性和适用范围进行了分析研究。     

高压捕获翼前缘型线优化和分析

为分析翼前缘形状变化对高压捕获翼构型气动性能的影响,基于一种锥体组合捕获翼概念构型,采用幂次函数和余弦函数组合形式对翼前缘型线进行了参数化设计,在比较了多项式和径向基函数两种代理模型的拟合精度基础上,以飞行马赫数7,飞行攻角0° 为计算条件,结合使用均匀实验设计方法、计算流体力学、径向基函数代理模型方法和遗传算法,选择升阻比最大化为目标开展了数值优化,最后基于优化结果进行了单参数的灵敏度分析. 优化结果表明,相对于基准外形而言,优化后构型升力系数增大了约8.1%,阻力系数减小了约12.2%,升阻比提高了约23.4%. 此外,灵敏度分析结果表明升阻比与5 个设计参数均呈非线性关系,其中展向角度对升阻比影响最大,其次为幂次曲线的比例参数,其余3 个参数对升阻比的影响相对较弱.      

自适应Kriging近似模型及其在二维扩压器优化设计中的应用

将均匀设计方法、CFD技术、Kriging近似模型及小生境微种群遗传算法相结合发展了一种自适应全局优化设计方法.优化过程中综合考虑Kriging模型的预测值与预测标准差,引入了EI(Expected Improvement)函数得到校正点,解决了采用近似模型最优策略得到校正点带来的局部收敛问题.分别采用该方法和小生境微...     

航天器天线桁架结构多目标优化设计

针对有附加结构的卫星天线桁架结构,提出了一种实现结构多目标优化的综合设计方法。首先,探讨了附加结构刚度对桁架结构动力学特性的影响,以便建立精确的有限元模型,为进行优化设计奠定基础。之后,交替采用代理模型方法和人机交互方式进行结构拓扑构型设计。其中代理模型是采用优化拉丁超立方法进行试验设计,结合径向基函数近似方法生成的。最后,应用NSGA-II全局优化方法实现以重量最小化和频率最大化的多目标优化设计,并根据分层图定量可视化地从Pareto前端和Pareto最优解集中筛选最优设计方案。优化结果表明,相对于初始方案可以在基频几乎不变的情况下,重量减小29.66%。该方法有利于提高设计效率,降低全局优化的复杂度,同时能够得到满足设计要求的设计方案,适用于多目标结构优化设计。     

AERODYNAMIC OPTIMIZATION OF HIGH-SPEED TRAIN BASED ON RBF MESH DEFORMATION

基于局部型函数三维参数化方法、改进的蚁群算法和改进的克里金（Kriging）代理模型,开展了列车头型的三维气动减阻优化设计研究。为了避免复杂几何外形大变形情况下千万量级网格的重复生成,提高高速列车头型优化设计的效率,引入了缩减控制点的径向基函数网格变形技术。优化结果表明：径向基函数网格变形技术在不降低网格质量的情况下可以有效缩短网格变形的时间消耗,能够用于复杂几何外形的气动优化设计;在给定的设计空间内,控制鼻锥外形的6个关键设计参数对列车气动阻力的影响呈单调递增关系;优化后,在满足约束条件的情况下,简化外形列车的整车气动阻力减小5.41%,头尾车减阻效果明显,中间车气动阻力基本不变。     

基于径向基函数的机翼二维气动代理模型设计

采用多学科设计优化方法进行机翼气动/结构优化时,结构学科的优化需要气动学科提供机翼压力分布的代理模型。本文引入了等参单元形函数的几何变换思想,利用径向基函数,解决了复杂形状机翼的二维气动代理模型的构造问题,进行了某巡航导弹弹翼考虑结构变形的气动力代理模型的构建。算例结果表明,本文所用代理模型构造方法简单易行,预测结果的精度很好。     

血管内支架扩张行为的有限元分析

用非线性有限元技术模拟了球囊胀开式血管内支架在内表面压力作用下的自由扩张过程.计算了不锈钢支架扩张过程的径向位移、轴向位移和非线性回复量,结果表明支架变形后的径向位移量随载荷压力增大而增加,最大应力值随之升高.本文的模拟方法为血管内支架的优化设计及性能评估提供了科学的依据.     

基于主动学习Kriging模型的结构多失效模式可靠度计算

对于具有多失效模式的结构可靠度计算问题,利用多输出Kriging模型作为代理模型进行分析。该代理模型只需对所有功能函数进行一次建模,无需对每个功能函数建立各自的代理模型,且在建模过程中能够考虑各失效模式之间的相关性。本文方法设定的初始样本点不仅对随机变量均值附近区域给予足够重视,而且能够兼顾设计空间的边缘区域,进而确保初始代理模型在全局空间内具有较好精度,以减少后续利用学习函数更新代理模型的次数。数值算例表明,本文方法具有较好的计算精度和较高的计算效率,当失效模式较多时,计算效率大幅提升。     

基于粒子群-AK-MCS法的结构可靠性分析

Kriging代理模型由于其良好的非线性拟合能力，在可靠性分析领域得到了广泛的应用。为提高Kriging模型的建模效率，本文提出一种混合粒子群算法的AK-MCS法，该方法在保证模型精度的前提下减少了构建代理模型时的迭代次数，且提高了模型的全局寻优能力。以一10杆桁架结构为研究对象，通过建立结构控制位移与杆件截面面积和集中荷载之间的代理模型，快速求解桁架结构的失效概率。研究表明，本文方法有效提高了Kriging模型建模效率和建模精度，在计算复杂工程结构时具有一定的可行性。     

横截面参数化网格变形算法及耐撞性优化应用

薄壁梁结构是汽车等运载工具的主要承载构件，提高该类结构的耐撞性对乘员安全具有重要意义。然而，形状优化设计要求多组有限元模型与仿真分析，因此需要特定的建模技术或人工交互。本文提出了一种基于横截面形状的参数化网格变形方法，以实现已有有限元模型的有效重用。以给定有限元模型为输入，采用基于各向异性径向基函数网格变形方法，并结合骨架内嵌空间，可快速生成适用于仿真分析的有限元模型变体。以S形梁轴向冲击耐撞性设计为例，采用所提方法改变构件塑性铰区域的横截面形状，可快速（低于4 s）获取100组局部变形有限元模型，并采用代理模型技术和多目标遗传算法优化结构耐撞性。数值结果显示，构件耐撞性获显著提高，验证了所提参数化变形方法的有效性，展示了与一般形状优化框架的可集成性。     

功能梯度材料结构热力耦合概率分析方法

基于自洽平均微观力学W-T(Wakashima-Tsukamoto)模型和拉丁超立方抽样,建立一种功能梯度平板热力耦合概率分析方法.以材料物理属性和空间分布的不确定性随机参数作为概率分析的输入,以热应力作为输出,基于本征正交分解POD(Proper Orthogonal Decomposition)对热应力的随机时间历...     

SIZE OPTIMIZATION FOR CANTILEVER I-BEAM BASED ON VARIATIONAL METHOD

以变分方法为工具,研究了分布载荷下工字型悬臂梁的尺寸优化问题,给出了在强度和位移约束下梁缘条沿展向的宽度函数,并简要介绍了优化准则法和多岛遗传算法. 以平直机翼为工程实例,将之简化为一个工字型悬臂梁,分别采用该3 种方法进行优化设计. 结果表明变分法不仅效率高,而且给出了尺寸分布的函数,这对飞行器概念设计阶段的机翼结构设计具有较大的指导意义.     

Comparative study of honeycomb optimization using Kriging and radial basis function

Structural optimization for crashworthiness criteria is of particular significance especially at early stage of design. The comparative study of Kriging and radial basis function network (RBFN) was performed in order to improve the crashworthiness effects of honeycomb. Improving the crashworthiness characteristic of honeycomb was achieved using LS-OPT® and domain reduction strategy. This optimization is performed on the basis of validated numerical simulation to establish the approximated model to illustrate the relationship between the responses and design variables. The results showed that Kriging meta-model is excelled in accuracy, robustness and efficiency compared to radial basis function (RBF) and crashworthiness characteristic of honeycomb is improved by 4%.     

基于Kriging代理模型的迭代更新高效反演方法

为提高混凝土坝等大体积结构参数反演效率和精度,减少由于应用有限元进行大量正分析而产生的计算机时,建立了一种结合Kriging代理模型和粒子群优化(PSO)算法的迭代更新反演方法。通过拉丁超立方抽样(LHS)方法确定初始样本点的空间分布,并使用有限元正分析获取对应的响应值,构建粗糙的初始代理模型,结合具有全局寻优能力的PSO算法,反演大体积结构的分区弹性模量,随之再代入有限元模型中,计算获取新的位移响应,并将其作为新样本加入到样本集中,通过迭代更新获得局部更高精度的代理模型。工程实际算例表明,该方法对混凝土坝等大体积结构参数反演精度较高和适用性好,且能大幅减少传统有限元模型反演方法所需消耗的正分析机时,提高反演效率。     

Sampling-Based RBDO of Ship Hull Structures Considering Thermo-Elasto-Plastic Residual Deformation

We present a shape optimization method using a sampling-based RBDO method linked with a commercial finite element analysis (FEA) code ANSYS, which is applicable to residual deformation problems of the ship hull structure in welding process. The programming language ANSYS Parametric Design Language (APDL) and shell elements are used for the thermo-elasto-plastic analysis. The shape of the ship hull structure is modeled using the bicubic Ferguson patch and coordinate components of vertices, tangential vectors of boundary curves are selected as design variables. The sensitivity of probabilistic constraint is calculated from the probabilistic sensitivity analysis using the score function and Monte Carlo Simulation (MCS) on the surrogate model constructed by using the Dynamic Kriging (DKG) method. The sequential quadratic programming (SQP) algorithm is used for the optimization. In two numerical examples, the suggested optimization method is applied to practical residual deformation problems in welding ship hull structures, which proves the sampling-based RBDO can be successfully utilized for obtaining a reliable optimum design in highly nonlinear multi-physics problem of thermo-elasto-plasticity.