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...     

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。     

改进的遗传算法在连续体结构多目标拓扑优化中的应用

连续体结掏多目标拓扑优化是结构优化领域中的一个较难的研究课题.本文提出了一种改进的SPEA2多目标优化算法.该算法中采用数学形态学中的四方向链码的编码方式进行结构拓扑表达,使产生的拓扑结构清晰且无异议,完全消除了模糊的拓扑边界和棋盘格现象.提出了"质量向量"的概念,用以量化两个结构拓扑之间的相似性,从而使得不同结构拓扑之间的相似性比较成为可能.同时还将机器学习中的范例学习的思想融入到新算法中,利用前面的有限元分析结果对后来的结构分析进行指导,剔除了很多不必要的重复的计算,从而使算法的总计算量大幅度地减少.将新算法应用于悬臂和简支两类深梁的多目标拓扑优化,获得了高质量的Pareto最优解,且具有很好的分布.     

柔性伸缩蒙皮支撑结构的多目标拓扑优化

针对柔性伸缩蒙皮支撑结构的多目标拓扑优化问题,分析了其实际应用中的优化对象及目标函数,提出使用六边形对设计域进行离散的方法,并建立离散模型与位矩阵的映射关系。采用基于位矩阵的NSGA-Ⅱ（Non-dominated Sorting Genetic Algorithm Ⅱ）进行求解。优化过程中引入个体连通性分析以提高计算效率。通过对可行个体进行有限元分析,获得其目标值;使用罚函数法对不可行个体加以惩罚,最终得到一组互不支配的支撑结构。结果表明,本方法可为柔性伸缩蒙皮支撑结构的多目标拓扑优化问题提供可行、有效的解,也可用于求解其它二维多目标拓扑优化问题。     

薄壁结构多层级并发加筋拓扑优化研究

新一代航天装备的主承力薄壁舱段在追求极致轻量化的同时,还具有更高的刚度和抗屈曲等设计指标.传统结构形式和设计方法难以满足轻质高承载的设计要求.为此,本文提出了一种薄壁结构多层级并发加筋拓扑优化方法,通过构建主层级稀疏加筋和次层级密集点阵增强结构整体和局部力学性能,扩展结构设计空间,有效提升材料利用率.其中,主层级加筋布...     

基于拓扑优化的车辆底部防护组件改进设计

为提升车辆底部防护组件的抗爆性能,降低车身底板变形对车内乘员的威胁,基于混合自动元胞机法对防护组件中的加强梁进行拓扑优化设计,得到了加强梁的最佳材料分布形式,随后根据拓扑优化结果进行了工程诠释和重新设计。为了进一步提升防护组件的抗爆性能,采用多目标优化的方法对加强梁进行优化设计,以基板的挠度峰值、基板的最大动能和防护组件质量为优化目标,防护组件的质量为约束条件,以及梁的厚度、截面尺寸为设计变量,得出加强梁各参数组合的最优方案。结果表明,相比于初始设计,该方案在不增加结构质量的情况下,防护组件的抗爆性能得到显著提升,改进后基板的挠度峰值降低了5%,基板的最大动能降低了11.58%。     

基于拓扑描述函数的连续体结构拓扑优化方法

提出了一种利用拓扑描述函数(TDF)作为拓扑设计变量求解连续体结构拓扑优化问题 的新方法. 优化问题的目标函数是结构的整体柔顺性，约束条件为对于可利用材料的体积限 制. 这种方法不仅可以消除拓扑优化中经常出现的棋盘格式等数值不稳定现象，而且能够有 效地抑制传统算法处理此类优化问题时所引发的边界扩散效应. 与其它的基于水平集描述函 数的拓扑优化方法相比，所提出的算法不仅无需求解控制水平集函数演化的双曲守恒方 程，而且合理地考虑了目标函数的拓扑导数信息，因而使得算法的计算效率有了显著的提高.     

基于离散变量的多材料结构拓扑优化设计

多材料结构拓扑优化相比于单材料结构优化具有更大的设计空间,展现出巨大的设计潜力和应用前景。本文基于离散设计变量研究多材料结构拓扑优化,通过建立有效的设计优化方法,获得轻质高效的结构设计。首先,根据离散变量的特点,建立多材料结构拓扑优化模型,由离散变量下约束函数和目标函数的灵敏度信息构造序列近似整数规划子问题,采用运动极限策略限制设计变量的改变量以保证整数规划子问题的近似精度。为了解决离散变量的组合复杂性,采用具有多项式复杂度的正则松弛算法来高效求解(和经典的连续变量算法效率相当)。本文利用多材料结构最小柔顺性优化问题以及最大传热效率优化问题研究离散变量方法的有效性。数值算例表明,离散变量优化方法可以获得稳定迭代收敛的多材料拓扑设计,优化构型中的材料界面清晰分明,有效避免了出现模糊区域。     

基于扩展多尺度有限元法的含液闭孔材料拓扑优化

基于扩展多尺度有限元方法,提出了含液闭孔结构多尺度拓扑优化方法.该多尺度优化方法旨在研究含液闭孔胞元布局对整体含液闭孔结构力学性能的影响.首先针对含液闭孔结构的整体结构柔顺性问题,采用类似SIMP模型对结构的宏观粗网格等效刚度阵进行插值,建立含液闭孔结构柔顺性的拓扑优化列式;其次,针对含液闭孔材料能够利用胞体内部液体腔体积增量产生变形的特性,提出含液闭孔材料柔性机构的概念,并以结构指定位置方向输出位移为目标,建立液体体积膨胀作用下的含液闭孔柔性机构多尺度拓扑优化数学模型.论文基于自主软件平台SiPESC完成了程序研发,并通过数值算例验证了所提出的拓扑优化方法的有效性.     

多子域模式重复结构多目标拓扑优化

将多子域模式重复方法引入到基于变密度法的传热以及力热一体化拓扑优化中.基本思想是将全域划分为多个大小相等的单胞,将设计变量定义在其中多个单胞上,并通过全等映射复制到其他单胞.引入了连续变化的密度过滤方法,以解决棋盘格问题和边界模糊问题.分别以散热弱度和局部温度作为目标函数,对传热结构进行了优化设计;引入多目标设计公式,对力热一体化结构进行了优化设计,均得到了清晰的模式重复结构.比较发现,多子域模式重复优化效果虽然不如全域设计,但要优于单域模式重复设计,而且继承了模式重复模块化特征显著和综合性能更均衡的优点.此外,单域和多子域模式重复结构均有更强的抗缺陷能力.     

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.     

多功能结构拓扑形态优化数值方法

对建筑结构设计的多功能要求,以平面问题为研究对象,对改进进化论方法进行了功能上的改进,增强了方法对复杂空间条件的适应性,提高了计算效率和所生成结构体的质量。针对建筑对空间的限制,将方法的允许空间拓展为自由边界允许空间,并引进临时允许空间的概念;针对结构功能需求,研究了能够适应支座改变、荷载组合等多工况情况的合理结构形态创构方法;考虑到材料的受力特性,研究了相应（如指定构件纯受压或纯受拉）的结构拓扑形态优化方法。文中还通过算例分析了方法的特点,探讨了方法所得到结构形态的一些力学特性。该方法所得结构为以均匀拉压应力形式来抵抗荷载,其形式可为结构概念设计提供参考。     

Manufacturing tolerant topology optimization

In this paper we present an extension of the topology optimization method to include uncertainties during the fabrication of macro, micro and nano structures. More specifically, we consider devices that are manufactured using processes which may result in （uniformly） too thin （eroded） or too thick （dilated） structures compared to the intended topology. Examples are MEMS devices manufactured using etching processes, nano-devices manufactured using e-beam lithography or laser micro-machining and macro structures manufactured using milling processes. In the suggested robust topology optimization approach, under- and over-etching is modelled by image processing-based ＂erode＂ and ＂dilate＂ operators and the optimization problem is formulated as a worst case design problem. Applications of the method to the design of macro structures for minimum compliance and micro compliant mechanisms show that the method provides manufacturing tolerant designs with little decrease in performance. As a positive side effect the robust design formulation also eliminates the longstanding problem of one-node connected hinges in compliant mechanism design using topology optimization.     

基于SIMP插值模型的渐进结构优化方法

在传统渐进结构优化算法(ESO)及带惩罚的变密度法(SIMP)的基础上,本文提出将二者相结合的基于SIMP插值模型的渐进结构优化算法.该方法通过缩小传统ESO算法中的进化步长,从而缩小了由于进化步长过大而导致的敏度评估误差,使得ESO算法在合理性及通用性上获得了较大改善.数值算例表明,该方法在保持了常规ESO方法的优点的同时,拥有更高的稳定性和可靠性.     

基于相场描述的拉压不对称强度结构拓扑优化

运用了基于相场描述的拓扑优化方法,来寻找在拉伸和压缩中表现出不对称强度行为的连续体结构的最优布局。依据Drucker-Prager屈服准则和幂率插值方案,优化问题可以描述为在局部应力约束下的最小化结构的体积。用qp放松法来解决应力约束的奇异性,并采用基于P-norm函数的聚合方法对应力约束进行凝聚,该方法实现了约束个数的降低,同时引入了稳定转化法来处理大量的局部应力约束和高度非线性的应力行为,以修正应力,提高优化收敛的稳定性。在优化问题求解时,使用拉格朗日乘子法对目标函数和应力约束进行处理。利用伴随变量法进行灵敏度分析,并通过求解Allen-Cahn方程更新相场函数设计变量。数值算例证明了该优化模型和相应数值技术的有效性,相关算例还揭示了考虑拉压不同强度和考虑同拉压强度约束时得到的结构优化拓扑构型具有显著的差异。     

基于蚁群算法的结构拓扑优化方法

在蚁群优化算法的基础上,将结构拓扑优化问题转换成为双TSP问题,引入了拓扑量和拓扑总量作为结构拓扑变化的评判标准,用MATLAB语言编写了求解结构拓扑优化的简化程序,实现了蚁群优化算法在结构拓扑优化设计上的应用。对经典的平面桁架结构的拓扑优化算例,本文算法与离散系统下的优化算法结果表明:在不同约束限制下,结构拓扑形式一致,重量优化可减小1.4%~3.3%;对某输电线塔应用结果表明:与差商算法相比,搜索的结构拓扑形式更全面,结构质量优化也减小了22%。说明本文优化算法具有较强的实用性。     

Binary discrete method of topology optimization

The numerical non-stability of a discrete algorithm of topology optimization can result from the inaccurate evaluation of element sensitivities. Especially, when material is added to elements, the estimation of element sensitivities is very inaccurate, even their signs are also estimated wrong. In order to overcome the problem, a new incremental sensitivity analysis formula is constructed based on the perturbation analysis of the elastic equilibrium increment equation, which can provide us a good estimate of the change of the objective function whether material is removed from or added to elements, meanwhile it can also be considered as the conventional sensitivity formula modified by a non-local element stiffness matrix. As a consequence, a binary discrete method of topology optimization is established, in which each element is assigned either a stiffness value of solid material or a small value indicating no material, and the optimization process can remove material from elements or add material to elements so as to make the objective function decrease. And a main advantage of the method is simple and no need of much mathematics, particularly interesting in engineering application.     

利用导重法进行结构拓扑优化

介绍了导重准则法基本原理并将其应用于杆系结构及连续体结构拓扑优化。对于重量约束结构性能最优化和多性态约束结构重量最小化问题的连续结构拓扑优化问题,详细推导了导重法与变密度SIMP(Solid Isotropic Microstructure with Penalization)法相结合的更加规范的全新优化准则公式,并给出了相应的算例。计算结果表明,导重法不仅适用于传统的结构尺寸优化与形状优化,而且可很好地求解结构拓扑优化问题,并具有公式简单、通用性强、收敛速度快及优化效果好的优点。