基于蚁群算法的桁架结构布局离散变量优化方法

提出的布局优化方法是将桁架结构的截面变量、拓扑变量及形状变量统一为离散变量.将离散变量转化为适应于蚁群算法求解TSP问题的离散变量,应用MATLAB语言编写求解桁架结构布局优化程序,最终实现对问题的分析与求解.通过对几个经典的平面、空间桁架结构布局优化算例的验算表明:本文设计的基于蚁群算法的桁架结构布局离散变量优化方法较单独处理截面优化、拓扑优化及形状优化问题具有更大的效益,相对于其他布局优化方法也展现出更好的优化效果.“基于蚁群算法的桁架结构布局离散变量优化方法”在程序设计、求解速度、求解空间及其方法通用性等方面都表现出良好的性能,并且简单、实用,适应于实际工程应用.     

演化算法求解桁架多目标拓扑优化的收敛速度研究

演化算法能够同时满足结构拓扑优化的前沿领域对全局优化、黑箱函数优化、组合优化和多目标优化的需求,但采用此类算法的可行性与必要性由其收敛性与计算效率决定。本文以应力约束桁架多目标拓扑优化问题为求解对象,致力于揭示在收敛性与计算效率两方面具有竞争力的算法。首先提出评估演化算法求解拓扑优化问题收敛性与计算效率的通用方法,采用穷举法严格推导了典型桁架多目标拓扑优化问题的全局最优解,并采用超体积指标定义了多层次收敛性能准则。最后通过比较研究得到不同收敛性需求下具有最快收敛速度的演化算法,并揭示了具有竞争力的算法机制。本研究为演化算法求解多目标拓扑优化问题的收敛速度奠定了理论基础,同时为高效求解实际工程拓扑优化问题提供算法支持。     

考虑回转性能的三维结构拓扑优化设计

以考虑运动学性能的回转运动体材料最优分布问题为背景,提出并求解了转动惯量约束下的三维结构拓扑优化问题.常规的结构拓扑优化通常构造为给定材料体积约束下的结构最小柔顺性问题.本文指出,引入结构转动惯量约束对于回转结构的拓扑优化具有重要意义.本文将重量约束下的优化准则法计算格式拓广到单个转动惯量约束下的最小柔顺性问题,而对于包含转动惯量约束的多约束问题采用数学规划法求解.本文给出的数值算例验证了所提出算法的正确性,并且表明引入转动惯量约束后可得到与常规拓扑优化问题不同的结构布局形式.     

基于和声搜索遗传算法的桁架结构拓扑优化

为改善传统设计理念和遗传算法优化不足,促进桁架结构离散变量拓扑优化发展与创新,将遗传算法与和声搜索算法混合,同时对遗传交叉和变异分3种情况进行自适应改进,建立了用于桁架结构拓扑优化的新型混合遗传算法——和声搜索遗传算法,利用该方法分别对平面桁架和空间桁架结构进行拓扑优化分析,并与改进遗传算法、拟满应力遗传算法、相对差商法、复合形遗传算法和改进蚁群算法比较,证明了此方法是有效、可行的。     

连续体结构考虑离散性目标的ICM方法

为了使求解位移和应力约束下重量最轻的连续体结构拓扑优化问题的ICM(独立连续映射)方法得到更清晰的拓扑形式,引入拓扑变量离散性条件作为目标之一,与原目标组成多目标规划模型,使拓扑变量向0或1两端靠近,减小了删除率对结果的影响;用图形处理方法消除了棋盘格现象及网格依赖性;通过初选准有效约束及选择设计区域等,提高了求解效率。算例表明:改进后的算法虽然迭代次数比原算法略多,但更稳键,更实用。     

残损航空器搬移拖车悬臂的拓扑优化

首先,采用导重准则法对在固定载荷下以位移为约束的拓扑优化问题进行计算,运用一种新的插值模型推导了在单工况作用下的最小质量拓扑优化迭代算法,并通过一个算例验证了该算法的可行性。然后,将该算法应用于残损航空器搬移拖车悬臂的拓扑优化设计中,将由此获得的悬臂的拓扑形貌与结构优化软件Optistruct得到的拓扑结果进行对比。结果表明,二者的迭代速度差别不大,且导重准则法的优化效果更好。作为概念设计,所得的拓扑形貌为以后悬臂结构的优化设计提供了有效参考。     

狭长结构拓扑优化

通常的拓扑优化是在给定区域内，通过设计材料分布实现结构拓扑形式优化。对于设计区域的长和宽相近的平面问题，现行的方法可得到清晰的拓扑。但是，狭长结构的设计域具有大的长宽比。为了保证基结构包含足够多的拓扑形式，宽度方向要求有一定量的有限元分割，从而导致整体网格数和设计变量多、问题求解困难。本文提出了通过基本结构拼装的狭长结构拓扑优化方法，建立了以最小平均柔顺性密度为目标、同时设计材料分布和设计域几何尺度的基本结构的拓扑优化问题的数学提法和求解方法。利用所提出的问题提法和求解方法，设计了狭长悬臂梁的拓扑形式，讨论了危险截面的弯矩与剪力的相对值以及材料体积约束对拓扑形式的影响。数值结果表明，不同的弯矩与剪力的相对数值对应不同的拓扑形式，随着相对数值的增加，梁的拓扑形式由类桁架结构逐渐变成竖直立板加强的框架式结构。     

应力约束处理为应变能集成的连续体结构拓扑优化

为克服应力约束下拓扑优化问题约束多、应力敏度计算量大的困难,本文提出了将应力约束处理为应变能集成的结构拓扑优化ICM方法。文中用几个典型算例对该方法进行了检验,结果表明:本方法优化效率较高,而且得到的结构最优拓扑较为合理。     

植物叶脉自然选择过程的拓扑优化模拟研究

为了研究叶脉及其分布形式(叶脉序)对改善植物叶片动力学特性的影响,并发掘其工程价值,通过拓扑优化模拟叶脉的发生和自然选择过程。基于变密度法对一系列以真实植物叶片为基础建立的"双层薄板结构"叶片的有限元模型进行了拓扑优化;在拓扑优化过程中,以变形能最小(自然频率最大)为目标函数,以85%的体积缩减量为约束条件,得出了5种不同尺寸模型的拓扑优化结果。结果表明:5种模型的拓扑优化结果分别与真实的阔叶叶片脉序和条形叶片脉序相吻合,本文方法是可行的;5种模型优化后的自然频率分别提高了55.28%、296.89%、81.35%、220.37%、61.78%,植物叶脉对增强叶片动力学性能是具有显著贡献的。研究结果为板壳结构加强筋的优化设计提供了仿生学参考。     

用拓扑优化设计多体分比蜂窝状结构

提出用拓扑优化及增材制造法设计同一材料制作的蜂窝状结构,并把设计可归结为在不同的设计域内使用不同的体分比的拓扑优化问题。首先推导了多体分比约束条件下的蜂窝状结构拓扑优化问题;然后提出了基于多阈值的等值面法及与商用有限元分析软件对接的算法。给出了有三个体积约束的最小柔顺性问题的数值算例。计算结果表明,对于具有三个体积约束的拓扑优化设计问题,存在一个最佳的体积约束组合;使用等量的材料,与两个体积约束的最佳拓扑设计相比,用最佳体积约束组合所得到的优化结构的柔顺性还要小10%。     

基于深度学习的跨分辨率结构拓扑优化设计方法

在传统拓扑优化设计中,随着结构单元增加,迭代计算过程消耗了大量的时间.本文提出了一种基于深度学习的方法来加速拓扑优化设计过程,缩短了结构拓扑优化设计的迭代过程,并生成了高分辨率拓扑优化结构.利用深度学习方法,在低分辨率中间构型与高分辨率拓扑构型之间创建高维映射关系,利用独立、连续和映射(ICM)方法建立深度学习网络所需要的数据集,训练神经网络以实现加速过程,将结构拓扑优化设计问题转化为图像处理中的风格迁移问题.通过引入条件生成对抗式神经网络CGAN (Conditional Generative and Adversar-ial Network)解决了跨分辨率拓扑优化问题,实验验证了优化过程效率的提高,该方法具有良好的泛化性能,研究模型在其他结构优化设计中具有可推广性.     

基于网格退化和重组技术的类桁架拓扑优化方法

发展了一种基于有限元网格退化和重组技术的类桁架拓扑优化方法,可在不改变设计域包络的情况下(如维持流型、艺术外观和附加功能等)对结构进行减重。首先,分别对二维问题和三维问题发展相应的有限元网格退化算法,并在刚度等效的意义上对网格进行重组,建立了具有杆元拓扑特征的有限元模型。其次,以全局种子网格的长度尺寸和杆元横截面积为优化变量,构造了域内双层驱动拓扑优化问题,得到具有最优体分比的杆元拓扑结构。数值算例表明,所提方法可获得新型式的结构拓扑优化方案,并可将结构拓扑优化理论推向工程化应用。     

Truss topology optimization under uncertain nodal locations with proportional topology optimization method

This paper presents an approach to solving truss topology optimization problem with small uncertainty in the locations of the structural nodes. The nodal locations in the truss are assumed to be random, and the probabilistic method is used here to deal with the uncertainty. The objective of the optimization problem is to minimize the mean compliance of the truss structure under nodal location uncertainty. It is a well-acknowledged barrier to compute the inverse of the structural stiffness matrix which involves variations in the optimization problem. In this paper, based on Neumann series expansion, this optimization problem can be recast into a simpler deterministic structural optimization problem. In order to avoid the sensitivity calculations for the objective function, the proportional topology optimization method which shows comparable e?ciency and accuracy with gradient-based method is used. The numerical examples demonstrate the effectiveness and high e?ciency of the proposed approach, and further illustrate that the optimal truss topology can be dramatically impacted by nodal location uncertainties.     

结构拓扑优化ICM方法的改善

对结构拓扑优化的ICM(独立、连续、映射)方法进行了深入探讨，通 过选取不同的过滤函数可以不进行每步删除而得到清晰的拓扑图形. 以位移约束为例阐述了 ICM方法建模及求解过程. 对位移约束、频率约束、位移及频率约束、简谐载荷激励下动位 移幅值约束等拓扑优化进行了研究，计算算例表明ICM方法在处理静力问题及动力问题的拓 扑优化都是可行的. 程序算法都在MSC.Nastran及MSC.Patran的二次开发环境下实现，与 原软件有机结合在一起.     

破损-安全拓扑优化的局部破损模式参数影响分析

针对连续体结构，考虑破损-安全拓扑优化中如何处理结构局部破损的关键问题，以位移约束下结构体积极小化拓扑优化问题为例，基于独立连续映射ICM方法，建立了优化模型，给出了求解方法。以单荷载及多荷载工况的数值算例为例，探讨了结构局部破损模式的形状和大小及结构局部破损状况预估分布等对最优结构拓扑的影响。结果表明，（1）相比于不考虑破损-安全的结构拓扑优化，考虑破损-安全得到的最优拓扑具有更多冗余构件及传力路径；（2）不同形状及大小的结构局部破损模式会得到不同的最优结构拓扑；（3）结构局部破损模式布置间距越小，得到的最优拓扑越趋复杂。故在进行考虑破损-安全拓扑优化设计时，宜依据工程问题，合理定义结构局部破损模式的形状和大小及结构局部破损状况的预估分布等，以准确模拟实际结构的局部破损，得到具有适度冗余的最优拓扑。     

连续体结构屈曲约束的ICM方法拓扑优化

基于ICM(独立、连续、映射)方法解决具有屈曲约束的连续体拓扑优化问题。建立以结构重量为目标,以屈曲临界力为约束的拓扑优化模型;采用独立的连续拓扑变量,借助泰勒展式将目标函数作二阶近似展开;借助瑞利商、泰勒展式、过滤函数将约束化为近似显函数,避免了灵敏度的计算;将优化模型转化为对偶规划,并利用序列二次规划求解,减少了设计变量的数目,缩小了模型的求解规模。给出三个算例,结果表明:该方法可有效地解决屈曲约束的连续体拓扑优化问题,能够得到合理的拓扑结构,并有较高的计算效率。     

基于COMSOL的简化对流传热结构拓扑优化方法

提出了一种基于COMSOL平台的简化对流传热结构拓扑优化实现方法。简化对流传热拓扑优化可用于获得性能更优的散热结构概念设计,但缺乏可行性强和适用范围广的实现方法,导致工程应用存在较高的技术门槛。为解决该问题,本研究采用在经典传热方程中引入对流换热项的方式,建立了可用于COMSOL平台简化对流换热分析的控制方程。进一步的,结合COMSOL平台提供的传热分析模块以及拓扑优化模块,搭建了简化对流传热结构拓扑优化计算框架。数值算例考虑了经典二维和三维的简化对流传热结构优化设计问题。结果显示了本文方法的有效性及可行性。     

The topological optimization for truss structures with stress constraints based on the exist-null combined model

A new exist-null combined model is proposed for the structural topology optimization. The model is applied to the topology optimization of the truss with stress constraints. Satisfactory computational result can be obtained with more rapid and more stable convergence as compared with the cross-sectional optimization. This work also shows that the presence of independent and continuous topological variable motivates the research of structural topology optimization. The project supported by the State Key Laboratory for Structural Analysis of Industrial Equipment, Dalian University of Technology.     

桁架拓扑优化的多点逼近遗传算法

提出一种基于多点逼近函数和遗传算法的桁架拓扑优化方法。该方法建立了包含连续尺寸和离散拓扑两类变量的优化模型，并通过构造多点逼近函数建立了结构优化问题的第一级序列显式近似，然后采用分层优化方法：在外层对拓扑变量采用遗传算法进行优化；在内层对尺寸变量通过可由对偶法求解的第二级序列近似问题进行优化。几个经典的桁架拓扑优化算例表明该方法能以较少的结构分析次数获得比较理想的概率意义上的最优解。