【摘 要】
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本文对于结构拓扑优化ICM(Independent Continuous and Mapping,即独立、连续、映射)方法进行了深入的研究,考察人工神经网络中的Sigmoid函数并予以修正,将其应用于ICM方法的
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本文对于结构拓扑优化ICM(Independent Continuous and Mapping,即独立、连续、映射)方法进行了深入的研究,考察人工神经网络中的Sigmoid函数并予以修正,将其应用于ICM方法的磨光函数中,利用MSC.Patran提供的PCL语言开发了二维连续体结构拓扑优化模块。
主要研究内容为：
1、将修正后的Sigmoid函数和以往使用的幂函数作了详细的对比,详细阐述其系数取值的方法和修正Sigmoid函数的优越性。
2、将修正的Sigmoid函数作为磨光函数对拓扑变量进行映射,用其反函数作为过滤函数对拓扑变量进行过滤映射,建立二维连续体在位移约束下的拓扑优化模型,采用对偶方法进行模型变换,用序列二次规划方法求解,将优化结果与幂函数作为过滤函数的连续体拓扑优化进行了比较。
3、在MSC.Nastran基础上,利用MSC.Patran提供的PCL语言,对二维连续体结构在位移约束下的拓扑优化问题进行二次开发,并将优化模块融合到Patran界面中,算例计算出满意的结果。
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