渐进密度AESO方法及其在热传导结构拓扑优化中的应用

研究用于结构拓扑优化的基于材料添加策略的进化算法(AESO方法).基于进化算法的思想,利用单元材料相对密度的变化描述材料的添加(从O到1)或删除(从1到O).当某些单元满足进化准则时,单元的相对密度进行O-1交化.研究发现.基于一步变化策略的AESO方法往往不能获得正确的拓扑形式,其原因可能是,进化后的响应量是基于密度为O或很小时的敏度经线性近似获得的,与实际相差很大.这种敏度的计算误差问题在ESO、BESO等硬杀算法中都存在.本文提出将进化过程分成多步,以软杀的思想进行硬杀优化,即使材料密度逐渐由O变化到1,实现材料的逐步添加.基于该策略,提出了渐进密度AESO方法,并比较分析了这种逐步添加的做法对结果的影响.算例验证了该方法的正确性和有效性.渐进密度AESO方法为双向进化算法(BESO)提供了有效的进化(材料添加)策略.     

双向固定网格渐进结构优化方法

近年来发展的渐进结构优化方法是一种有前途的结构拓扑和形状优化方法.本文在渐进结构优化方法的框架内建立了统一敏感度的概念,并基于固定网格有限元技术,发展了一种新的增加材料技术,提出了双向固定网格渐进结构优化方法.将该方法应用于复合材料壳结构开孔形状优化,以孔周等Tsai-Hill强度值作为优化目标,可以得到合理的最优解,证明了双向固定网格渐进结构优化方法的适用性.不同的初始点能得到几乎相同的最优解,展示了本文方法良好的全局最优性.     

基于应力及其灵敏度的结构拓扑渐进优化方法

在导出应力灵敏度的基础上，建立了一种改进的基于应力及其灵敏度的结构拓扑双方向渐进优化算法．该方法是对传统ESO和BESO方法的改进和完善．算例表明该方法能较大程度减少解的振荡状态数，获得更佳的拓扑结构．具有概念上的简洁性和应用上的有效性。     

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.     

渐进结构优化法(ESO)和双向渐进结构优化法(BESO)的近期发展

本文介绍渐进结构优化法和双向渐进结构优化法的近期发展和主要研究成果.从理论层面对该方法的合理性、连续体拓扑优化在多种工程问题中的应用,以及计算机软件的具体实现, 进行了阐述及算例演示.这些结果充分展示了渐进结构优化法解决实际工程优化设计问题的能力,以及其通过现有成熟建模界面广泛应用于日常建筑和机械结构设计的可行性.      

渐进结构优化方法失效机理分析与改进策略

针对ESO方法在Zhou-Rozvany算例中失效的根本机理进行了深入的分析,提出有效的改进策略。指出ESO方法失效的根本原因既不是网格划分的数目过少,也不是优化策略的不合理,而是对于各单元内材料有效性评估的误差所致。针对ESO方法的失效机理引入奇异单元的概念,并提出了一种基于奇异单元的改进策略,改进后的ESO方法能够在网格较为稀疏的情况下保证0-1优化结果的合理性。     

基于改进的双向渐进结构优化法的应力约束拓扑优化

工程结构设计时经常需要限制最大名义应力,以避免发生断裂或疲劳破坏,一个有效的策略是采用拓扑优化方法. 常规的双向渐进结构优化法(bi-evolutionary structural optimization, BESO)不能有效求解应力约束拓扑优化问题,为此本文提出一种改进的双向渐进结构优化方法,处理体积和应力约束下的最小柔顺性问题. 引入基于K-S函数的全局应力度量,以减小大量局部应力约束引起的计算代价. 采用拉格朗日乘子法将应力约束函数引入到目标函数,然后由二分法确定合适的拉格朗日乘子的值使得应力约束得到满足. 而且,详细推导了基于BESO方法的应力约束拓扑优化模型及其灵敏度列式,最后通过三个典型拓扑优化算例验证改进方法的有效性. 为展示考虑应力约束的优点,将应力约束设计与传统的基于刚度的设计进行了比较. 结果表明, 改进的BESO方法优化迭代过程稳健,获得了边界灰度单元很少的清晰的拓扑构型,并实现了有效降低应力集中效应的设计.      

基于NURBS插值的三维渐进结构优化方法

提出一种基于等几何控制点密度变量的三维双向渐进结构拓扑优化方法。在当前列式下,高阶NURBS基函数被同时用于CAD模型中NURBS实体片的几何场、位移场和温度场以及密度场插值,实现了几何模型、分析模型和优化模型的有效统一,确保了位移场、温度场及密度场的高阶连续性;详细推导了基于等几何控制点密度变量的三维渐进结构法模型及其灵敏度分析列式;最后几个典型的数值算例,包括最小柔顺性、热传导优化问题及三维结构自由振动的基频最大化问题,验证了本文方法的有效性。     

用反向渐进结构优化方法研究洞室支护优化

洞室开挖支护的优化是在铁路隧道、矿山开挖、水电站建设中经常面对的课题,特别是研究洞室开挖支护拓扑优化有着重要的意义。本文利用近年来发展的渐进优化方法(ESO)的概念,提出了反向ESO方法的迭代格式,建立了洞室开挖支护优化的准则及其敏感度,研究了均匀地基不同地应力条件使得开挖卸荷产生的总应变能最小的最优支护拓扑。结果证明了反向ESO方法的适用性,最优支护拓扑大致成椭圆或者圆形,其主轴方向与最大主应力主轴方向相同。     

基于目标函数的渐进结构频率优化二次灵敏度及其应用

渐进结构频率优化中的二次灵敏度反映了结构变化后单元灵敏度的变化情况,利用二次灵敏度的二次删除法能够在一定程度上解决标准渐进结构频率优化方法中效率和精度的矛盾,是一种可行的折衷算法.本文将二次灵敏度的表达式进行了进一步推广,给出了基于目标函数的二次灵敏度的表达式,然后结合算例分析了利用基于目标函数二次灵敏度的二次删除法的性能,可以看出,推广的二次灵敏度以及利用该二次灵敏度的二次删除法能够应用于复杂条件下的结构频率优化问题.     

基于节点密度的柔性机构的拓扑优化设计

针对连续体结构拓扑优化中出现的棋盘格式问题提出了一种新的以节点密度作为设计变量的优化方法,从而使设计区域内的密度场函数具有C0连续性。建立了以互能和应变能比值为目标函数的柔性机构拓扑优化数学模型,推导了基于节点密度的柔性机构敏度计算的解析表达式。应用节点密度法对典型算例进行了拓扑优化计算,计算结果表明不需要借助滤波处理,节点密度法就能够得到具有清晰拓扑结构的优化结果,真实地反映了机构的结构细节。     

结构有限元分析中阶跃型弹性约束的一种有效处理方法

本文通过引入弹性约束刚度矩阵和结构位移约束列阵，提出了结构有限元分析中处理阶跃型弹性约束的一种有效方法。该法通过改变弹性约束系数及位移非约束量大小，可方便有效地处理结点常弹性约束，刚性约束，阶跃型弹性的约束及阶跃型刚性约束等问题。     

采用新型损伤指示因子和结构优化方法的单元损伤识别

在一种新型的损伤指示因子的基础上,采用最小二乘法建立损伤识别问题的优化模型,通过模态综合方法计算结构模态的灵敏度,采用半解析法计算指示因子对损伤参数的灵敏度,最终由序列线性规划方法求解优化问题。数值算例验证了本文方法的可行性。     

基于步长因子改进的导重法求解拓扑优化问题

结合固体各向同性惩罚微结构模型SIMP（Solid Isotropic Microstructures with Penalization）,将导重法用于求解拓扑优化问题。针对导重法迭代公式中步长因子的取值问题,提出两种变步长因子的控制策略,以结构最优性指标为参考,自动确定每步迭代的步长因子。同时引入密度补偿方法,以结构最优性指标为依据自动判断加入密度补偿的时机。利用经典拓扑优化算例,验证两种步长因子控制策略的优越性;通过细长梁算例,比较优化准则法OC（Optimality Criteria）和导重法的差异,分析对比两种步长因子控制策略施加密度补偿方法前后的计算结果。研究结果表明,两种步长因子控制策略能够取得更优解,有效提升求解效率;对于细长梁的拓扑优化问题,导重法求得的解较OC算法更具有全局性,优化效果更佳;密度补偿方法可进一步提升导重法的求解效率。     

基于随机有限元的非线性结构稳健性优化设计

结合结构优化技术和摄动随机有限元方法研究了非线性结构稳健设计问题。将结构稳健性优化设计问题构造为双目标优化问题。优化目标包含结构性能函数的期望值和标准差。约束函数的变异也给予考虑,并采用基于函数梯度的算法进行求解。为对具有路径相关特征的非线性结构性能及结构响应的平均值及标准差进行分析。本文采用缩减的随机变量,提出了基于增量法的摄动随机有限元计算格式。在此框架下,进一步提出以一般泛函形式表达的结构性能的平均值和方差及其灵敏度的计算格式。为显示方法的有效性。文中给出几个数值算例。     

基于整体-局部技术的结构形状优化策略

针对大尺度结构局部形状优化设计中的求解效率与精度之间的矛盾,提出了一种基于整体-局部技术的结构形状优化方法.首先,分析并讨论了是否考虑对切割边界的边界条件进行修正的两种优化方案的优缺点.然后,提出了一种将整体-局部技术与无梯度优化法相结合的双循环优化程序.最后,通过一系列实例对双循环优化程序的实用性、效率和结果精度进行了验证分析.结果 表明,提出的基于整体-局部技术的结构形状优化策略对解决大尺度结构局部形状优化问题,无论是在计算效率还是在结果精度方面,都具有很好的效果.     

阶跃函数高精度逼近的结构拓扑优化方法

为了提高ICM(Independent Continuous and Mapping,即独立、连续及映射)方法求解结构拓扑优化问题的效率,本文改进了阶跃函数及其反函数的近似逼近函数——磨光函数和过滤函数。首先,分别对ICM方法的磨光函数和过滤函数按其近似性质进行了分类,分别提出了左磨函数及上磨函数和快滤函数、慢滤函数诸概念。然后得到了区分左磨函数和上磨函数、快滤函数和慢滤函数的两个判别定理;并得到了上磨函数、快滤函数、左磨函数及慢滤函数的对应定理。进而给出了磨光函数和过滤函数的使用准则及构造方法。采用高精度逼近阶跃函数的指数类函数做左磨函数,建立近似程度更高的结构拓扑优化模型。上述策略带来了模型非线性程度的提高,增加了求解难度。为此,针对该模型给出了精确对偶映射下的序列二次近似解法。最后,以位移约束下结构重量最轻化问题为例,叙述了相应的算法。与以往采用幂函数做磨光函数时算例结果的比较表明,该模型的提法合理,算法更加有效。由于提高了对阶跃函数及其反函数的逼近程度,从而显著减少了优化迭代的次数。     

基于模式联想的结构布局优化方法

本文把结构布局优化问题分为两个阶段，即基于模式联想的方案优选和基于数值模型的几何优化和参数优化。提出运用模式联想方法产生出多个结构布局方案然后优选出一个或多个可行性实用的方案，再由基于数值模型的几何优化和参数优化方法获得优化的结构布局。运用人工神经网络技术，通过对大量已成功的结构布局实例的实习，获得具有知识和经验的神经网络系统，然后使用网络可对某个输入集实现模式联想，产生初步布局，进而结合人工智能