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为推广拓扑优化设计方法的工程应用,需要在设计过程中考虑结构鲁棒性以应对实际工程荷载的随机性。本文基于神经网络提出了鲁棒性结构拓扑优化设计的高效方法。该方法通过优化Fourier-TOuNN神经网络的权值更新描述结构拓扑的密度变量,并引入随机荷载下结构柔顺度平均值和标准差的加权总和作为目标函数,从而定义了随机荷载下的结构鲁棒性优化问题。利用神经网络的自动反向微分功能,实现了优化过程中灵敏度的直接求解。借助Fourier-TOuNN细部尺寸可控特性,可在结构中生成细小支撑以抵抗随机荷载。数值算例表明,采用本文提出的方法可以高效地获得鲁棒性稳健的优化设计结果。 相似文献
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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. 相似文献
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近年来,绝缘材料在低温下的电气性能受到越来越多的关注,本文以聚丙烯(PPLP)、聚芳酰胺T410(NOMEX-T410)和聚芳酰胺T418(NOMEX-T418)为研究对象,对三种聚合物绝缘材料在常温环境下以及液氮低温环境下进行了负极性直流击穿试验以及工频击穿试验.实验结果表明:三种绝缘材料在液氮低温环境下的绝缘性能均比常温下高;在相同条件下,三种绝缘材料的直流击穿场强均比工频击穿场强高;NOMEXT418和PPLP在低温环境下表现出了良好的电气性能. 相似文献
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