【摘 要】
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灵敏度是壳体形状优化中的关键问题。传统壳体形状优化中，通常用网格节点描述优化域，而离散网格与设计变量间很难建立显式关联，因而，难以获得壳体形状优化灵敏度的解析解。常用的灵敏度计算方法为半解析法，但半解析法存在灵敏度计算精度受差分步长影响，计算效率低等缺点。这会导致优化效率低，甚至会因灵敏度信息不准确而出现优化失败。等几何分析使用NURBS基函数进行物理场离散和几何域描述，而NURBS基函数及其导数
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灵敏度是壳体形状优化中的关键问题。传统壳体形状优化中，通常用网格节点描述优化域，而离散网格与设计变量间很难建立显式关联，因而，难以获得壳体形状优化灵敏度的解析解。常用的灵敏度计算方法为半解析法，但半解析法存在灵敏度计算精度受差分步长影响，计算效率低等缺点。这会导致优化效率低，甚至会因灵敏度信息不准确而出现优化失败。等几何分析使用NURBS基函数进行物理场离散和几何域描述，而NURBS基函数及其导数都具有明确的数学表达式，故可得到形状优化灵敏度的解析解，可有效避免半解析法的缺陷。本文推导了基于
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