海洋柔性立管防弯器结构非线性刚度拓扑优化

防弯器是海洋柔性立管过弯保护的关键附件, 对提高立管的结构安全性具有重要意义. 目前, 防弯器结构设计主要采用尺寸优化方法. 然而, 与拓扑优化方法相比, 该方法能提供的设计空间有限, 其在提高防弯器的力学性能, 以及探索防弯器创新构型方面具有很大不足. 本文在Dirichlet边界条件下, 以最大化弯曲刚度为目标, 对同时考虑材料和几何非线性的防弯器结构拓扑优化方法进行研究. 通过引入Helmholtz-PDE过滤和Heaviside惩罚, 以克服优化中出现的棋盘格现象和灰度单元等数值不稳定性问题. 与此同时, 研究引入了对称算子, 以提高往复性载荷作用下防弯器结构的承载能力和可制造性, 并且采用伴随法对优化问题的灵敏度进行了推导. 此外, 为了提高结构分析和优化的效率, 研究还基于PETSc库建立了并行程序框架. 数值算例中, 在材料体分比相同的情况下, 对防弯器结构分别进行了2D和3D非线性拓扑优化, 并对两种优化结果的承载能力进行了对比. 数值算例结果表明, 相比于防弯器2D拓扑优化结果, 在大部分波浪载荷方向下, 3D拓扑优化所给出的防弯器设计方案具有更为优越的结构性能. 本文所建立的3D非线性拓扑优化技术, 为深水恶劣海况下的高性能防弯器结构设计提供了新的理论模型和实现技术.      

基于PETSc的非线性逆向运动并行计算方法研究

在考虑几何非线性的有限元分析中,初始构型和变形构型是严格区分的,并且变形后的构型对结构性能和功能的实现往往具有重要意义.传统的非线性有限元分析主要面向变形前的初始构型为导向的设计问题,而对于变形后构型为导向的设计问题则有较大局限性.针对此问题,引入非线性逆向运动分析方法,为了保证大变形非线性分析迭代的收敛性和计算效率,基于PETSc函数库建立了并行分析框架,并对并行框架中的模块划分、数据并行存储以及通信锁死和负载平衡等进行了详细阐述.在算例部分,首先通过正向运动和逆向运动分析结果对比,阐述了两种分析方法的不同以及逆向运动分析方法对变形前构型求解的准确性;其次,采用不同MPI进程数对并行分析程序的效率进行了测试.结果 表明,合理地选择MPI进程数目可显著提高非线性逆向运动分析的效率.     

人工智能在结构拓扑优化领域的现状与未来趋势

结构优化,特别是结构拓扑优化,受到学术界和工业界的广泛关注.通过发展不同的拓扑优化算法,实现了众多具有卓越力学、热学和声学等多学科性能的最优拓扑构型创新设计.然而传统的拓扑优化方法在处理大规模的拓扑优化问题的迭代过程中往往需要多次大规模有限元分析,面临巨大计算量的挑战.近年来,以机器学习为代表的人工智能方法的迅猛发展,成为拓扑优化最具有发展前景的新学科方向.通过将人工智能算法与拓扑优化框架结合,使得拓扑优化的效率大幅提高,同时也为实时拓扑优化的实现提供了可能.本文通过回顾近十年来基于机器学习拓扑优化方法研究的一些重要进展,对截止目前的研究现状进行了简要介绍.由于论文篇幅有限,本综述不涉及该领域的全部文献,其综述范围有限,且与作者本人的研究兴趣密切相关.