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[优化设计] 常用连续体拓扑优化方法简介及特点比较

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发表于 2018-2-11 09:54 | 显示全部楼层 |阅读模式

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  按照设计变量的不同,结构优化可分为以下三个层次:尺寸优化、形状优化和拓扑优化。结构拓扑优化能在给定的外载荷和边界条件下,通过改变结构拓扑使结构在满足约束的前提下性能达到最优。

  与尺寸优化、形状优化相比,结构拓扑优化的经济效果更为明显,在优化中能产生新的构型,是结构实现自动化智能设计所必不可少的。

  按照优化对象的性质,拓扑优化可分为离散体拓扑优化和连续体拓扑优化两种。

  连续体拓扑优化与离散体拓扑优化相比,在应用范围更广的同时,模型描述困难,设计变量多,计算量大。

  目前最常用的连续体拓扑优化方法有均匀化方法、变厚度法、变密度法、渐进结构优化方法(ESO)、水平集法(Levelset)、独立连续映射方法(ICM)等。

  从拓扑优化方法的基本思路来看,可以将它们分为两类:
  (1) 改变优化对象的材料特性,主要包括均匀化方法和变密度法。均匀化方法将结构变成多孔材料,而变密度法改变了结构的密度。

  (2 改变优化对象的几何形状,主要包括变厚度法、ICM法、ESO法、水平集法。变厚度法改变平面单元的厚度,而ICM法和ESO法通过删除或者增加单元。

  均匀化方法
  基本思想:优化过程中,以空孔尺寸的消长实现微结构的增减,从而改变结构拓扑。
    · 设计变量:微结构空孔、尺寸和空间
    · 优化目标:柔度最小
    · 约束条件:体积约束
  优化结果的拓扑特点:含有大量孔洞。

  变厚度法
  基本思想:在迭代收敛后,通过删除厚度处于尺寸下限的单元,实现结构拓扑的变更。
    · 设计变量:平面单元厚度
    · 优化目标:体积最小
    · 约束条件:应力约束
  优化结果的拓扑特点:只能是平面结构。

  变密度法
  基本思想:在迭代收敛后,通过删除相对密度低于某一阀值的单元来改变结构拓扑。
    · 设计变量:单元相对密度
    · 优化目标:柔度最小
    · 约束条件:体积约束
  优化结果的拓扑特点:边界呈现锯齿状或棋盘格式等数值不稳定问题。

  ICM法
  基本思想:每步迭代中删除拓扑变量小于某一阀值的单元,直到迭代收敛。
    · 设计变量:单元拓扑变量
    · 优化目标:重量最轻
    · 约束条件:应力、位移、屈曲、频率等
  优化结果的拓扑特点:边界呈现锯齿状或棋盘格式等数值不稳定问题。

  ESO法
  基本思想:逐步将低效材料从结构中删除,使其趋于符合一定工程要求的优化结构。
    · 设计变量:表征单元有无、状态变量
    · 优化目标:多种目标
    · 约束条件:应力、位移、屈曲、频率等
  优化结果的拓扑特点:边界呈现锯齿状或棋盘格式等数值不稳定问题。

  水平集法
  基本思想:通过改变高一维的水平集函数来改变结构拓扑,直到符合一定工程要求。
    · 设计变量:表征单元有无、状态变量
    · 优化目标:多种目标
    · 约束条件:柔度、体积、位移等
  优化结果的拓扑特点:边界光滑;对平面结构进行优化时,难以产生新的孔洞。

  由上可知:
  (1) 均匀化方法和变密度法的优化目标为柔度最小,这在通常以重量最轻为目标的结构优化设计中显得不够实用。ESO法和水平集法适用于多种优化目标,如重量最轻、固有频率最大、柔度最小等,因此它们的适用范围更广;

  (2) 变密度法只能应用于平面结构的拓扑优化中,这极大得限制了它的应用。将均匀化方法运用于三维结构设计时,计算量会大幅增加,因此它一般也只应用于平面结构;

  (3) 由于ESO法和水平集法是边界演化方法,与其他几种方法相比,计算效率较低;

  (4) 水平集法优化结果的结构边界相当光滑,其优化结果可以直接使用数控加工方法制造。对其经过进一步改进,有可能实现自动化智能设计。而其他方法的优化结果的结构边界都呈现锯齿状。因此,若要将它们的优化结构制造出来,必须首先进行曲线或曲面拟合。

  本文根据百度文库《了解连续体结构拓扑优化》一文,该文由123zzzzz112200于2016年2月3日分享,原文来源于元计算官方网站。

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