【摘 要】
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由于机械制造业市场竞争激烈,对机械结构的低成本生产和高效开发的需求日益紧迫。通过传统的结构拓扑优化方法在体积约束下寻找最大刚度的隐式拓扑优化方式不再完全满足工程要求。为了避免经CAE优化分析的结构反复修改后重新建立CAD模型导致的计算成本增加和优化精度的损失,提出一种显示的拓扑优化方法十分必要。显示结构拓扑优化方法的结构边界包含详细的几何信息,方便结构边界信息提取。除此之外,显示拓扑优化法也不可避
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由于机械制造业市场竞争激烈,对机械结构的低成本生产和高效开发的需求日益紧迫。通过传统的结构拓扑优化方法在体积约束下寻找最大刚度的隐式拓扑优化方式不再完全满足工程要求。为了避免经CAE优化分析的结构反复修改后重新建立CAD模型导致的计算成本增加和优化精度的损失,提出一种显示的拓扑优化方法十分必要。显示结构拓扑优化方法的结构边界包含详细的几何信息,方便结构边界信息提取。除此之外,显示拓扑优化法也不可避免的面临“维度灾难”的瓶颈。所以本文重点研究如何提高基于可移动变形组件(MMC)和可移动变形孔洞(MMV)的拓扑优化计算效率。主要的研究内容描述如下:首先研究二维结构的拓扑优化问题,本文提出迭代重分析近似法(IRA)来提高基于可移动变形组件(MMC)的拓扑优化中的静态求解效率。迭代重分析近似法(IRA)是由多重网格法(MG)和一种直接重分析法(IFU)整合而成。由于最小柔度的拓扑优化问题是非单调的,所以本文基于移动渐近线法(MMA)和全局移动渐近线法(GCMMA)构造一种能够适应此非单调性问题的混合优化算子从而提高收敛率和避免局部最优。通过大量的数值实验发现,基于可移动变形组件(MMC)的拓扑优化结果十分依赖优化过程中某些参数的选择,而且由于参数调节问题可能致使最终的优化结果出现局部最优。为了避免大量的人工调参工作和寻求全局最优的结构,本文提出了一种基于机器学习(ML)的粒子群算法(PSO)实现相关参数的闭环优化。将结构优化从二维问题拓展到三维,基于非均匀有理B样条建立拓扑优化可移动变形空洞(MMV)的拓扑描述方程,实现真正意义上的显示拓扑。并使用求解器IRA提高基于MMV的三维结构拓扑优化的计算效率。
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