加窗渐进结构优化算法

渐进结构优化算法通常用于寻找结构最优的拓扑形状,指导结构的设计。但其删除准则的缺陷易引起计算效率低等一系列问题。本文对删除准则进行了改进,提出了加窗渐进结构优化算法。该算法引入结构整体平均应变能密度作为单元删除准则,同时将单元删除率设定为窗口可调的自适应状态。该算法一定程度上解决了传统渐进结构优化算法中计算效率较低和优化过程易发生畸变的问题,且推广至高阶有限元单元应用后扩大了其应用范围。通过与Michell理论解对比,其构造的拓扑的可靠性也得到了证明。     

基于应变能与频率灵敏度的静动力双目标ESO

当前在运用渐进结构优化(ESO)时,大多仅设定了单一的静力或动力目标,难以满足工程结构设计的需求。为此,将单目标优化常用的应变能灵敏度和频率灵敏度进行无量纲处理,再与多目标优化理论结合,开发出静动力双目标ESO。通过多个不同边界条件的深受弯构件数值算例,证实了新方法的运行稳定性和普遍适用性,同时还得到了静力优化与动力优化间的权重系数比取值建议。有限元对比分析结果表明,该新方法相较于传统的单目标优化,能够兼顾结构的静动力性能,使结构耗材减少但静力刚度基本维持,同时材料利用率和一阶固有频率还能不断提升。