【摘 要】
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拓扑优化是结构优化设计中的研究热点。目前,多数有关拓扑优化的研究都是基于线性材料和小变形分析的,而结构一般都是非线性材料,且结构的极限及稳定分析都是大变形问题。因
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拓扑优化是结构优化设计中的研究热点。目前,多数有关拓扑优化的研究都是基于线性材料和小变形分析的,而结构一般都是非线性材料,且结构的极限及稳定分析都是大变形问题。因此,对同时考虑几何非线性和材料非线性拓扑优化的研究非常必要。该研究是建立非线性结构拓扑优化理论的基础,对改进结构设计方法具有较大的实用价值。本文的主要内容:首先,本文实现了基于传统ESO法的非线性结构拓扑优化流程,通过计算单元的邻接熵,根据三维模型中不同部位邻接熵值的特点,在优化迭代过程中增加了单元删除策略,提出了改进的ESO方法,并在ANSYS二次开发平台上实现了基于改进ESO法的非线性结构拓扑优化程序。其次,针对基于改进ESO法的二次开发程序中优化参数的取值问题,采用遗传算法对参数进行优化,并通过性能指标PI找出一定范围内拓扑优化问题的极值点,使该组参数对应的拓扑优化结果为最优解。最后,通过具体实例,验证了改进ESO法对于非线性结构拓扑优化问题求解的优越性,也验证了基于遗传算法对参数进行优化的优越性。通过本文研究表明,与传统ESO法相比,改进ESO法减少了拓扑优化的迭代次数,能够抑制优化过程中的棋盘格现象。故采用优化软件mode FRONTIER与ANSYS集成,利用ANSYS二次开发实现考虑邻接熵的非线性拓扑优化程序,并对设计参数进行优化,解决优化参数对初值敏感的问题,最终得到较为合理的拓扑优化结果。
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