重分析加速的0-1离散变量拓扑优化

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结构拓扑优化已经在固体各向同性材料惩罚法、水平集法、可移动变形组件法等方法的框架下取得了诸多成果。近几年学者们开始回归研究0-1离散变量拓扑优化,在提出的正则松弛算法中指出,0-1离散变量灵敏度的计算需要两次近似并且在添加单元的情况下存在问题。为了解决上述问题,本文提出了一种重分析加速的正则松弛算法。本文首先介绍了0-1离散变量拓扑优化方法以及正则松弛算法,分析了求解离散变量灵敏度时需要两步近似的问题,并通过举例说明了在添加单元时Neumann级数展开的灵敏度结果发散的问题。然后采用组合近似法、共轭
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